英伟达带动AI数据中心大变革，中国厂商不想当边缘人

美国宾夕法尼亚州的居民，在AI技术兴起之际，或许有不少怨言。过去七年间，当地平均电价涨幅接近50%。

AI数据中心被喻为耗电巨兽，一个峰值需求达1千兆瓦的数据中心，其年用电量相当于约70万户家庭的总和，堪比一座小型城镇。而1吉瓦的数据中心耗电水平，则与一个中等国家相当。

然而，这一趋势难以阻挡。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼曾表示，若AI算力在未来20年内激增1万倍，其对能源的需求也将同步增长1万倍。

AI企业正于全球范围内建设功率更高、性能更强的数据中心。2025年5月，英伟达发布了高密度算力平台Kyber机架架构及800V供电架构。这套方案专为未来吉瓦级AI工厂设计，旨在最大化GPU的部署密度。

这标志着AI爆发时代新型数据中心的诞生。英伟达将其视为一场“架构的根本性变革”，核心变化体现在两点：传统数据中心机房通常采用480V交流电进入机柜，并在内部降压整流为54V/48V直流电为服务器供电；而英伟达则直接引入800V高压直流（DC）至机柜，彻底取代传统的54V DC母线。

根据英伟达官方技术文档，从415V交流切换至800V直流后，相同尺寸的导体可多传输85%的功率，铜缆用量直接减少45%；同时，通过省去传统链路中多次不必要的交流-直流转换环节，系统整体电能利用效率显著提升，这也是支撑单机柜功耗从100kW向兆瓦级迈进的关键手段。

众多供应商主动或被动地卷入这场AI基础设施的巨变。英伟达的合作商名单中，除了伊顿、英飞凌等老牌欧美巨头，还包括英诺赛科、麦格米特等本土企业。

不可否认，尽管少数企业已进入英伟达供应链，但国内许多公司的技术短期内与欧美企业仍有差距。一位深耕电力电子行业多年的企业CTO向硬氪表示，他判断这一差距需要3至5年才能赶上。

另一方面，国内智算中心建设与国产算力芯片的推进，仍释放出本土市场需求。硬氪采访的一家较早涉足兆瓦级SST的企业创始人透露，该技术此前在工业领域关注度不高，最初只有一两家国内从事微电网、闪充的企业关注兆瓦级SST方案。但自2025年下半年以来，随着智算中心的发展，行业开始铺开，公司累计已对接两三百家意向客户，“都是国内企业”。

在二级市场，半导体板块持续走强，SST和氮化镓等概念相关企业行情也十分火爆。2026年上半年，有20家储能相关企业已推出27款SST新品，中信建投等机构亦明确看好SST产业化趋势。

若想在未来的数据中心电力供应体系中占据一席之地，按研发到供应链创建的周期推算，留给企业的时间并不宽裕。“现在虽是行业发展初期，但已是必须入局的关键节点。”一位长期关注AI Infra的投资人向硬氪表示。

新架构下的三次变电重构

要建成适应兆瓦（MW）级算力的大型数据中心，电力供应需经历从发电端、输电端、储电端到变电端的全链条重塑，其中变电端的影响最为深远。行业之所以在庞大的配电链条中重点关注固态变压器（SST）、碳化硅和氮化镓，是因为它们代表了这场800V直流电革命中最核心的能量转换点。

具体来看，从电网高压电到最终注入GPU芯片，电力在数据中心内部需经历三次核心变电：

一次电源是指几千伏的市电通过变压器转换为800V高压直流，这是数据中心配电的起始环节。

固态变压器在此发挥关键作用，它直接取代了数据中心门口数吨重、占地数间房的传统工频变压器，将10kV/35kV交流电转换为800V直流母线，体积比传统变压器缩减50%以上。SST之所以能在万伏高压和兆瓦级大功率下不被击穿，碳化硅的强耐压、耐高温和高导热特性提供了关键支撑。

二次电源发生在机柜处，800V直流进入机房，在靠近机柜处转换为54V/12V，以机柜电源的形式存在。氮化镓开关速度快、高频损耗低，可缩小磁性元件。

三次电源则是54V/12V电源送入服务器主板，进一步转换为1V左右的超低电压，直接为GPU/CPU核心供电。

若继续采用传统的低频硅基器件，800V高压带来的庞大体积与发热问题将使机房不堪重负。从技术演进看，SST并非全新的物理原理，此前曾用于新能源汽车超充与轨交科研。但将其大规模引入数据中心供电，却是一个刚刚走向商业落地的新尝试。

这种应用场景的切换，也改写了半导体行业的竞争格局。以碳化硅、氮化镓为代表的第三代半导体，相比以硅为代表的传统半导体材料，具有更高的耐压、耐高温和高频工作能力，尤其适合新能源汽车、光伏储能、5G通信等应用，是新一代功率半导体的重要材料，但多年来受制于成本和技术，未得到大规模应用。

半导体业内人士陈瀚向硬氪回顾了过去多年的行业变化：2021年行业经历缺芯涨价潮，国产功率半导体获得试错与选型入局的机会；2022至2023年，因产能过快释放引发去库存，中低端器件陷入惨烈价格战，厂商盈利堪忧；直到2024年库存去化出清，行业开始向车规级等高品质产品突破。

随着新一代电力中心的推进，功率半导体终于能跳出过去的恶性竞争。

“2025年底之前，大家普遍觉得三代半导体很难做，新能源汽车端卷到了毛利为负的死胡同”，投资人袁越告诉硬氪。在很长一段时间，投资人已抛弃这个赛道，但2025年下半年AI算力暴增，功率半导体从新能源汽车和传统能源转至AI数据中心供电领域，功率半导体重新回到舞台中央。

“看这个赛道的投资人，本质上都是在投AI Infra。” 袁越总结道，“大家沿着算力产业链一直在找机会——第一波投了GPU，第二波投了存储和CPU，再往后投了交换机、液冷、PCB，现在轮到了电源与电力基础设施。在这个指数级增长的行业里，供电系统的物理升级才刚刚拉开序幕，本土产业链的爆发只是时间问题。”

“高压心脏”的信任壁垒

需求虽火爆，但从产业链现状看，SST与第三代半导体的技术尚未成熟。国内公司技术水平仍与海外巨头存在差距。

目前国内从事SST研发的企业，主要由传统变压器厂商和原新能源汽车器件厂商跨界而来。但多位受访投资人强调，SST技术门槛较高，汽车产线的经验并不能完全复用。

以关键的碳化硅器件为例，单个碳化硅晶体管的耐压上限有限，高压下必须串并联使用，但目前国内单个器件的良率和一致性仍有不足，直接影响整体系统的可靠性。

受益于过去几年新能源汽车在碳化硅产线上的大力建设，国内碳化硅产业链已相对成熟。但陈瀚告诉硬氪，尽管参与者众多，能实现盈利的凤毛麟角——一方面是渗透率尚在提升期，另一方面是国产集中在低端市场，内卷严重，高端市场仍由海外巨头主导。

同时，新技术还面临极高的“信任门槛”。关注半导体多年的投资人李成比喻称，“换SST就像做换心手术，没有数据中心敢轻易尝试。SST一旦出问题，整排甚至整个机房的昂贵GPU都会跟着瘫痪。”

这也解释了为何目前许多数据中心仍在沿用传统的绕线圈变压器进行“修修补补”，虽然笨重，但可靠性经受了数十年验证。数据显示，2026年1至4月，中国传统变压器总出口金额已达217.7亿元，同比增长27%，出口金额连创新高。

“趋势是不可逆的，当单芯片和单机柜功耗继续往上走、传统变压器物理上塞不下时，大家不得不换。”李成补充道，“只是国内目前绝大多数智算中心的单柜功率，还没飙升到非换不可的临界点。”

除半导体外，在李成看来，作为电力落地“最后一米”的服务器电源（PSU）与电源架或许还有些机会。

据Valuates Reports统计，全球AI服务器电源市场规模将从2024年的28.46亿美元增长至2031年的608.10亿美元，年复合增长率高达45%。功率密度的数量级飞跃，意味着PSU不再是传统的低毛利开关电源，而是集成了高频电路、液冷散热与微控制器的核心系统，硬件单价与盈利能力也将大幅增长。

从竞争格局看，高端电源市场长期由欧美老牌巨头把控，“但中国电源产业的优势并不在于已掌握800V电源的最高端技术，而在于完整的电力电子供应链、强大的制造和工程化能力，以及新能源产业多年积累形成的高压应用经验”，李成判断。

挤不进的英伟达供应链与未来市场

在英伟达披露的800V合作伙伴名录中，大陆企业凤毛麟角，像英诺赛科、麦格米特，主要通过氮化镓器件和电源模块合作切入。

据投资人透露，英伟达的供应链通常需提前两年锁定：企业首先需具备可演示的硬件Demo挤进候选名单；Demo验证通过后，英伟达还会发起严格的审厂流程，对其制造工艺、上游供应商稳定性、月产能以及晶圆良率进行全方位考量。

即使审查流程繁琐，全球硬件厂商依然趋之若鹜。核心原因在于极高的溢价收益——“英伟达供应链给供应商留出的毛利率普遍在60%至70%，而国内普通电源供应链的毛利率往往只有20%至30%。”

除审厂门槛外，更坚固的是地缘政治与安全信任带来的壁垒。对于数据中心最关乎民生和安全的强电基础设施，北美数据中心仍很难接受国内公司。

这也导致国内企业若想出海，往往需通过新加坡等中间转接，或退居二线提供零部件代工，极难直接以整机品牌渗透。

那么，进不去英伟达供应链，国内SST与三代半导体企业的机会在哪里？

多位投资人表示，尽管绝大多数国内初创企业短期内难以触及海外顶级算力链，但华为昇腾以及寒武纪、摩尔线程等国产GPU芯片的演进同样迅速。随着国产芯片功耗不断走高，本土智算中心同样会面临供电问题。国内电源与半导体企业可与其合作，预先绑定本土头部芯片与服务器大厂，共同预研下一代800V供电方案。

另一方面，国内的衬底产业链带来较大的成本与规模优势。虽然在高端器件设计上与欧美存在差距，但中国拥有全球最庞大、最成熟的碳化硅衬底与外延产业链，比如天岳先进、三安光电等。若未来要规模化落地，碳化硅、氮化镓器件的降本是关键。

今年下半年，作为英伟达800V高压直流电源架构的首批落地应用场景，Rubin系列将正式批量发货并上线提供服务。其摸索出的标准与实际应用情况，也将指导整个行业的方向。对于国内许多半导体和电源企业来说，他们要等的东风其实并不遥远。