傳聞:台達電子與英飛凌(德國)簽署 20 億美元協議,為英偉達 AI 數據中心的 800VDC 電源架構供應碳化硅(SiC)關鍵材料,媒體報道。如果屬實,該長期供貨協議將表明此前關於英偉達 800VDC 延遲的傳聞是錯誤的,且行業已經開始確保碳化硅的供應。$英偉達(NVDA.US) $意法半導體(STM.US) $安森美半導體(ON.US) $英飛凌(ADR)(IFNNY.US) $Wolfspeed(WOLF.US) #ROHM
來源:Dan Nystedt
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一台 AI 機櫃的耗電已經趕得上一座小工廠,而餵飽它所需的銅排,會在第一塊 GPU 裝進去之前就塞滿整個櫃子。英偉達給出的答案是 800V 直流:從變壓器到電感,這條供電鏈上的每個零件都可能被重新設計、重新定價。
摩根士丹利:AI 基礎設施遇見人形機器人
> 到 2045 年,與人形機器人相關的半導體銷售額可能達到 3050 億美元,屆時約 24% 的組件成本將來自半導體,高於目前的 5%。> 到 2045 年,年產量可能達到 10 億台。> 在半導體生態系統中,人形機器人的支出最早在 2040 年將達到總開支的 15%。> 英飛凌和意法半導體是歐洲的首選。兩者都供應微控制器。> 意法半導體:AI 視覺。飛行時間傳感器以及與 Mobileye 合作開發視覺專業傳感器的經驗。> 英飛凌:逆變器、車載充電器、電池管理系統。> 這些公司的物料清單成本是:英飛凌 500 美元,如果包括功率半導體則超過 700 美元。意法半導體 300-600 美元,具體取決於消費級還是高端工業機器人。AI 基礎設施> 向 800VDC 發展,GaN 和 SiC 將佔服務器機架物料成本的約 35%。> 基於電源效率、交付能力、技術路線圖和規模,英飛凌是最佳選擇。> 英飛凌擁有出色的產品陣列和製造優勢,例如 3 億片和薄晶圓處理能力。> 服務器的兩個關鍵點在於進入服務器時和進入 GPU 時。英飛凌在 GaN 和垂直供電這兩個領域都有增長。> 英飛凌是 400V 和 480V 領域的強大參與者,即所謂的 Nvidia Oberon 結構。他們在 TPU、Trainium 和其他 ASIC 方面表現出色。這部分的銷售額約為 15 億美元(約 10%)。預計到 2028 財年將增長至 25 億美元,然後達到 30-40 億美元。$意法半導體(STM.US) $英飛凌(ADR)(IFNNY.US)瑞薩電子:AI 基礎設施與計算
AI 服務器與推理計算的崛起
預計從 2024 年到 2030 年,通用服務器總出貨量將温和增長(約 1.3 倍)。相比之下,AI 服務器出貨量預計將急劇擴大,增長約 2.4 倍,在此期間實際翻倍。
雖然 GPU 推動了最初的訓練浪潮,但隨着行業重心向推理大幅轉移,市場正看到主要轉向 AI 專用集成電路和 CPU。預計到 2030 年,AI 專用集成電路出貨量將增長約 3.0 倍,遠超 GPU 的增長(約 1.5 倍)和標準 CPU 的增長(約 1.7 倍)。
收入驅動力與瑞薩的潛在市場擴張
主要的結構性順風包括電網到機架的轉型、系統複雜性增加需要先進的微控制器控制,以及向 800V 和垂直電源架構的關鍵架構轉變。
增長主要由數字電源驅動,其次是內存接口,以及其他支持性微控制器組件。
電力瓶頸:電網到核心架構
電網層級:通過使用固態變壓器、儲能系統和不間斷電源,利用數字控制器和高壓氮化鎵來管理電力。
機架層級:使用 800V DC/DC 轉換器、熱插拔控制器和電源單元來降壓。
xPU 板卡層級:通過內存接口、高速光模塊電源管理集成電路和複雜的核心電壓級(利用集成穩壓器優化空間和效率),將超低電壓和高電流直接輸送到處理器。
指數級電力需求指標
預計下一代 AI 機架將消耗超過 1 兆瓦的電力,推動每個機架的電力含量增長超過 10 倍。
AI 基礎設施與計算電力潛在市場正朝着 2030 年幾乎呈指數級增長,其中電壓調節模塊構成了該價值的絕大部分,其次是中間總線轉換器和 AC/DC 級。
一個領先的下一代 AI 板卡示例展示了所涉及的巨大複雜性,需要一個包含超過 10 個數字控制器和超過 100 個智能電源級的 GPU 電源解決方案,以及一個利用超過 30 個 MOSFET 的 48V 中間總線轉換器解決方案。密集封裝極大地提高了熱約束,使得熱性能和電流密度成為半導體供應商的終極競爭戰場。
這對許多電力半導體公司來説是利好消息。$意法半導體(STM.US) $英飛凌(ADR)(IFNNY.US) $德州儀器(TXN.US) $安森美半導體(ON.US) $Wolfspeed(WOLF.US)
