AI数据中心电力需求与挑战 - AI数据中心正从传统计算中心转型为AI工厂，电力基础设施成为部署规模、位置和可行性的关键制约因素[7] - AI工作负载导致功率需求爆炸式增长，例如从Hopper架构到Blackwell架构的过渡使单个GPU热设计功率增加75%，NVLink域扩展到72个GPU，使机架功率密度上升3.4倍，从几万瓦特跃升到超过10万瓦特每机架，未来可能达到兆瓦级[7] - AI工作负载具有波动性，训练大型语言模型时GPU同步操作导致机架功率在毫秒内从30%空闲跳到100%满载，引发电网级振荡现象[8] 英伟达800VDC生态系统解决方案 - 采用端到端800伏特直流电力分配系统，将中压交流电转换为800VDC直接分发到计算节点，消除多余的交流-直流转换、功率分配单元、变压器和母线槽[10] - 使用单级64:1 LLC转换器将800VDC降压到12VDC供GPU使用，比多级方法节省26%的空间[10] - 引入多时间尺度能量存储：短时存储使用高压电容器和超级电容器处理高频峰值；长时存储则在设施级电池能量存储系统中实现[10] - 800VDC系统使每种线规的功率容量增加157%，采用更简单的三线配置降低材料、安装和电缆管理成本[12] - 该架构支持超过1兆瓦每机架的可扩展性，整体效率超过传统系统的90%[12] 固态变压器技术发展与市场前景 - 固态变压器有望成为数据中心电力基础设施演变中的关键技术，英伟达Rubin架构有望率先采用SST作为标配[14][15][21] - 北美数据中心变压器产能紧张，供货周期普遍长达18个月，相关订单毛利率高达55%[21] - 预计到2026年SST技术将加速落地，若2030年全球新建AI数据中心规模为100GW且SST渗透率达20%，整体市场空间有望达到800-1000亿元[23] - SST价值量分布结构化：功率器件占比最高达40%-50%，高频变压器单价约0.8-1元/W占比20%，配电单元占比10%[23] - 产业进展方面，伊顿已完成2MW规格SST样机研发，台达在2025年APEC大会上发布SST应用方案，英伟达、维谛等企业预计于2026年年中推出样机[23][24] 行业合作与供应链布局 - 构建800VDC生态系统需要整个行业合作，开放计算项目推动电压范围、连接器和安全标准的开放制定[11] - 英伟达已与多家硅供应商合作，包括AOS、Analog Devices、Infineon等；电源系统组件伙伴有Delta、Flex、LITEON等；数据中心电源系统伙伴包括ABB、Eaton、Schneider Electric、Siemens等[11] - 海外大厂加速布局SST，伊顿已小批量向英伟达供应SST用于Rubin样机测试，谷歌与微软在下一代技术路线中也设计了SST方案[21] - 国内多家上市企业已收到英伟达Rubin结合SST方案的设计图纸，包括伊戈尔、京泉华、新特电气、四方股份和金盘科技等[21]