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隨著 AI 數據中心計算需求的增長，電力需求也在隨之增加，據估計，英偉達（NVIDIA）Feynman 架構的電力需求將比 Blackwell 高出 17 倍。
英偉達 Feynman GPU 具備多項突破性功能，并將于 2028 年在 Rubin 之后發布。該公司一直致力于提供更高效的 AI 解決方案，但隨著要求的提高，電力需求也出現了驚人的增長。
摩根士丹利研究（Morgan Stanley Research）發布了一張圖表，直觀展示了英偉達三種 AI 機架解決方案的總功率半導體含量。
從基準的 Blackwell 或 B200 開始，其總功率半導體成本估計約為 11,234 美元，GB200 增加了約 4,000 美元，GB300 又增加了 3,500 美元。整個 Blackwell 代在功率半導體方面的成本就高達 17,761 美元，但隨著英偉達機架向 Rubin 和 Feynman 等未來芯片演進，僅電力成本就將大幅上升。
預計于今年晚些時候發布的 Rubin，其功率半導體成本估計將超過 33,000 美元，是 Blackwell GB200 的 3 倍。英偉達 Rubin Ultra 機架的電力系統成本將是 Rubin 的 3 倍，估計約為 95,000 美元。
Feynman 機架的功率半導體含量將是 Rubin Ultra 的兩倍，躍升至驚人的 191,000 美元以上。這比 Blackwell 增加了 17 倍，展示了 Feynman 代 AI 專用機架在電力含量方面的規模。
從數據細分來看，PCS（電源轉換系統）和 VRM（電壓調節模塊 - VPD/SiVR）第二級占據了半導體含量的主要部分，份額分別為 27% 和 26%。
緊隨其后的是為機架供電的 PSU（電源單元），占 19% 的份額。側向 VRM 占 15% 的份額，而 IBC（第一級中間總線轉換器）和 BBU（電池備份單元）/ UPS（不間斷電源）將占據 4-5% 的比例。其余個位數份額由交換機、網卡（NIC）和電子熔斷器（eFuses）占據。
英偉達已經宣布未來 AI 數據中心將轉向 800 VDC（直流）架構，以取代傳統的 48V/54V 標準。這將消除瓶頸，減少電流、銅的使用量和電纜體積，同時提供更安全且可擴展的基礎設施設計。800 VDC 系統緊湊且最適合下一代配電需求，可減少轉換和布線體積，并將分配損耗降至最低。
現有設計中遇到的瓶頸包括：
空間限制： 現有的英偉達 GB200 NVL72 或 GB300 NVL72 擁有多達八個電源機架，為 MGX 計算和交換機架供電。在兆瓦（MW）規模下，如果使用相同的 54 VDC 配電，Kyber 的電源機架將消耗高達 64 U 的機架空間，導致沒有空間放置計算單元。在 GTC 2025 上，英偉達展示了一個 800 V 邊柜（sidecar），用于為單個 Kyber 機架中的 576 顆 Rubin Ultra GPU 供電。另一種方法是為每個計算機架配備一個專用的電源供應機架。
銅負載過重： 在單個 1 MW 機架中使用 54 VDC 的物理特性要求高達 200 kg 的銅母線。在單個 1 吉瓦（GW）數據中心中，僅機架母線就需要高達 200,000 kg 的銅。顯然，現有的配電技術在未來的 GW 級數據中心中是不可持續的。
低效轉換： 電源鏈中重復的 AC/DC（交流/直流）轉換不僅能源效率低，而且增加了故障點。
800 VDC 系統的主要優勢包括：
高效率與低損耗： 轉向 800V VDC 減少了功率轉換步驟（例如，從 800V 直接降至芯片所需的 6V），從而最大限度地減少能量損失。
縮減基礎設施占地面積： 較低的電流允許使用更細、更輕的電纜和更小的電源組件，從而騰出寶貴的 IT 機架空間以放置更多計算能力。
由先進功率電子技術驅動： 該系統大量使用氮化鎵 (GaN) 和碳化硅 (SiC) 半導體，這些材料能夠實現高效的高壓開關。
數據中心應用： 根據 2026 年的行業標準，AI 工廠利用這種架構為托管數百顆 GPU 的機架供電，支持兆瓦級（megawatt-level）的功率密度。
安全性與穩定性： 雖然在較高電壓下運行，但 800V DC 架構包含專用組件，如固態繼電器、高壓熱插拔設備和隔離傳感器，以維持安全性。
800VDC 將首先引入英偉達的 Kyber 機架，預計于 2027 年推出，并將配置在密集的機架中，搭載 576 顆 Rubin Ultra 芯片組成的 Rubin Ultra AI GPU 系列，采用全液冷 600kW 解決方案。
對 800VDC 架構依賴的增加以及電源組件的大幅增長，將引發 VRM 制造商和電源供應商的強烈反應，他們將擴大生產規模，以滿足下一代數據中心日益增長的需求。
https://wccftech.com/nvidia-feynman-gpus-push-power-semi-content-17-times-higher-vs-blackwell/
（來源：wccftech）
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