AI耗電時代 功率元件翻身！算力升級帶動供電變革 台廠迎新商機
AI伺服器機櫃功耗快速攀升，使供電架構從「能供電」轉向高效率控電。GPU低壓高功耗特性，推升VRM、功率元件與類比IC價值，台廠供應鏈可望受惠。
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現任口袋投顧產業顧問，經營IG「Stock_Welson股海穩勝」社群。具備國內金控實務資歷，曾負責國內外法人與私募基金之產業研究。擅長透過深度的基本面研究結合關鍵籌碼動向，精準捕捉趨勢波段。
過去資料中心競爭重點在於誰擁有更多運算晶片，但隨伺服器架構步入Vera Rubin世代，晶片算力提升的同時，機櫃功耗也同步上升。過往傳統通用伺服器單一機櫃功率多落在10～20kW（千瓦），高階AI架構如H100 HGX已提升至約20～40kW，而新一代Vera RubinNVL72則達230～300KW，功耗上升除了仰賴更多的能源與電力，對於傳輸與控制電力的功率元件要求也同步提高。
AI伺服器功耗雖然快速攀升，並不代表核心元件需要更高的工作電壓。GPU（圖形處理器）、CPU（中央處理器）、HBM（高頻寬記憶體）、DDR（雙倍資料傳輸記憶體）等核心電子元件最終工作電壓多數落在低壓區間。以GPU為例，核心電壓最後可能僅約0.7～1V（伏特），但若單顆GPU功耗達1,200W（瓦），在0.8V電壓下，理論上就需要高達1,500A（安培）的電流，這正是功率元件重要性大增的原因。
GPU低壓高功耗 供電架構迎重整
電力進入伺服器或機板時，電壓通常為12V/48V，若要降成可運作電壓，必需透過電壓調節模組（Voltage Regulator Module，VRM）調整為0.7～1V。此外，當電流越大，線材、銅箔、連接器與功率元件承受的壓力就越高，發熱與效率損失也會同步放大。因此，AI伺服器不能只是單純增加電源供應器瓦數，而是必須重新設計整條電力傳輸架構。
最佳策略是，在長距離傳輸時盡量維持較高電壓、較低電流，直到接近晶片核心時，再透過VRM將電壓降至晶片可運作的低壓區間，同時釋放出大電流供應GPU運算。
因此，新世代資料中心與AI伺服器供電架構，正在形成3層變化。
第1層：資料中心端。過去資料中心多採交流供電架構，但隨AI機櫃功耗提升，800V高壓直流架構開始被視為下一代方向。高壓直流可減少多次AC/DC（交流/直流）轉換損耗，降低銅線使用量，並提高整體供電密度。
第2層：機櫃端。電力進入機櫃後，會透過PSU（電源供應器）、power shelf（電源架）、銅排與48V架構進行分配。相較12V架構，48V可在相同功率下大幅降低電流，進而減輕傳輸損耗與發熱壓力。
第3層：晶片端。當電力接近GPU、CPU或HBM時，VRM、PWM控制器、DrMOS（Driver＋MOSFET，整合式驅動金氧半場效電晶體）、SPS（智慧功率級）模組、PMIC（電源管理IC）等功率元件負責最後一段精密降壓。這一段距離晶片最近，反應速度要求最高，也是技術門檻與價值量提升最明顯的位置。
換言之，AI伺服器功耗上升，表面上是資料中心需要更多電，實際上是整個供電架構從「能供電」升級為「高效率、低損耗、高穩定度地控電」。這也使類比IC與功率半導體廠商的價值重新受到重視，而在該領域深耕已久的台廠可望同步受惠。
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（圖片來源：AI 僅示意 / 內容僅供參考，投資請謹慎為上）
文章出處：《Money錢》2026年7月號
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