安森美SiC器件赋能下一代AI数据中心变革

安森美2025-10-31

安森美（onsemi）凭借其业界领先的Si和SiC技术，从变电站的高压交流/直流转换，到处理器级的精准电压调节，为下一代AI数据中心提供了从3kW到25-30kW HVDC的供电全环节高能效、高密度电源解决方案。特别是近期，安森美携手英伟达，共推下一代AI数据中心加速向800V直流供电方案转型，这种技术能力的广度和深度使安森美成为少数能以可扩展、可实际落地的设计满足现代AI基础设施严苛供电需求的...

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AI电源模块：这款在全球技术背景下开发，并已在海外PCIM展上亮相的模块，此次正式登陆亚洲。它不仅具备高功率密度，还能实现AI电源97.5%以上的超高效率。这套从AC-DC到DC-DC的端到端解决方案，确保了数据中心供电链的每一个环节都能协同工作，最终实现系统整体效率的最大化。Brandon指出，在AI领域，效率不仅仅是技术指标，更是直接的经济账。他为我们算了一笔令人印象深刻的账：“如果帮客户节省0.33%的功耗，大约相当于3W。一个机架每年可节省约550美元电费。而AI数据中心通常以3000台起算，这意味着每年可节省高达165万美元的电费。”这笔巨额节省直观地揭示了为何“效率”成为AI基础设施最核心的诉求。安森美着力打造的端到端解决方案，其终极目标正是通过系统级的协同优化，将总拥有成本和运营成本降至最低。这一切都归根于让整个系统协调一致，最终为每一个数据中心实现每年上百万美元的成本节约。垂直整合+超30年碳化硅专长要实现如此卓越的性能，离不开深厚的技术积累和强大的制造能力。Brandon表示，安森美的碳化硅技术团队，其专业知识积累均超过30年。无论是SiCMOSFET技术，还是SiC JFET技术。他说：“技术并不在于某几件设备，而是这么多年以来在技术上的经验积累。”安森美对全垂直供应链有着精准把控，面对碳化硅制造中“长晶”和“氧化层工艺”的挑战，安森美已深耕5-8年，并从一开始就以严苛的车规需求为标准。公司实现了从粉料、晶圆到芯片的全程内部制造和测试，通过海量的在线测试和自动化设备，将不良率大幅下降至1PPM（百万分之一）以下。这种垂直整合模式确保了从晶体生长到最终成品每一个环节的质量可控与优异。创新引擎为下一代布局赋能Brandon介绍说，为应对不同应用场景的痛点，安森美推出了多项创新技术：碳化硅Combo技术：在MOSFET主导的市场中，Combo技术解决了高压高功率应用中的电路保护难题。其热性能曲线优于一般碳化硅MOSFET，能更好地应对电流和温度的剧烈变化，同时实现了业内领先的每平方厘米平均电阻。JFET与MOSFET的协同设计：在最新的650V参考设计中，安森美同时采用了碳化硅MOSFET和JFET。在PFC等硬开关电路中，MOSFET表现更佳；而在LLC等软开关的DC-DC电路中，JFET因其更低的开关损耗而更为适合。两者协同工作，共同实现了系统能效和功率密度的最大化。下一代技术路线图：安森美的研发从未止步，正从平面的M3 MOSFET技术，向2026年即将发布的沟槽式M4 MOSFET技术演进。在JFET方面，已进入沟槽产品阶段，实现了每平方厘米0.7毫欧的极低电阻。同时，公司也在探索将氮化镓与碳化硅技术结合，以创造更多可能性。应对800V转型，安森美SiC器件成关键推手英伟达在今年5月就宣布了一项关键决策：自2027年起率先推动机架电源从54V直流向800V高压直流（HVDC）转变，以支撑单机架功率超1MW的下一代AI数据中心。800V供电架构的变革会给上游供应链产生较大的影响，将直接推动功率器件向高压化与高频化方向升级。以集中整流环节为例，尤其是关键的固态变压器（SST）中，需要使用耐压等级达2300V至6500V甚至更高的SiC MOSFET。与传统的硅基IGBT相比，SiC器件在高压高频工况下的开关损耗可降低一个数量级，是整个供电链路实现端到端效率提升约5%的目标的重要基础。“AI电源对效率要求极高，要在高功率条件下实现97.5%以上的效率，功率半导体器件尤为关键。以英伟达NVL72的Power Rack为例，单个机架节省0.33%的损耗（约3W）看似微不足道，仅能省下约550美元电费。但在AI数据中心以3000台起算的规模下，这笔微小的节省将聚合为每年高达165万美元的巨额电费削减。这正是效率优化在数据中心应用中至关重要的原因：微小的百分比提升，通过规模化放大，将带来极具意义的运营成本降低。” 安森美 SiC JFET产品市场经理Brandon Becker如是说。同时，Brandon Becker指出，从现有的400V系统（普遍采用650V/750V器件）升级至800V系统，其关键瓶颈在于高压器件——如1200V SiC MOSFET与JFET的成熟度。目前市场上能提供此类器件的供应商寥寥，而安森美凭借在车规级800V电池系统中积累的经验，已具备快速响应AI服务器市场的能力。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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