Sector Signals
行业市场结构、技术动向与企业战略分析——以经核实的事实数据为依据。
专题
AI数据中心已难只依赖电网，正转向自备发电、BESS和需求响应。本文基于EPRI、EIA、Google、Baker Hughes等一次信息，区分各方案的方向性与落地程度。
高密度AI机柜转向液冷后，冷却方式会改变电源、SiC/GaN器件、Tj余量和设施效率的设计前提。本文基于NVIDIA、CoolIT、OCP和学术资料，整理液冷对电源与功率器件设计的影响。
随着AI服务器单机架迈向1MW，NVIDIA正推动从机架内48/54V直流转向800V直流（HVDC）。减少转换级数可使端到端效率最高提升5%，但绝缘、直流开断和保护设计难度也会上升。
AI数据中心的约束已从半导体转向电力基础设施。EPRI指出，美国数据中心到2030年可能占全国用电量9-17%，而依赖电网的项目在部分地区受电最长可能等待10年。
运行GPT-4的单个服务器机架功耗，从2020年平均10-15kW飙升至搭载最新AI加速器的机架超过100kW，配备NVIDIA H100的高密度机架单体接近70kW，而下一代Blackwell架构预计将进一步突破120kW。
功率转换市场的格局正在深刻变化：SiC功率器件全球市场预计在2030年代前后迎来快速扩张，GaN的应用范围也从家电延伸至数据中心电源。在此背景下，硅基IGBT究竟是否已经过时？
EV逆变器主流技术格局的转变、工业设备高效化压力以及数据中心功率密度的急剧攀升——多重需求浪潮同时涌来，各大半导体厂商正面临在SiC、GaN与IGBT三类技术之间抉择投资重点、坚守阵地与战略退出的关键时刻。
