美国银行：全球半导体——从瓦特到令牌：AI功率半导体与向800V数据中心的转型

原标题：Global Semiconductors

摘要

报告认为功率正成为AI扩展的关键瓶颈，预计到CY30，AI数据中心将部署约233GW功率，推动AI模拟半导体市场从当前的79亿美元增长至270亿美元（28% CAGR），整体AI数据中心系统长期TAM达1.7万亿美元。随着机架功率从传统云服务器的10-15kW跃升至Nvidia Feynman平台的1.5MW（CY29/30），现有基础设施需全面改造，为模拟半导体厂商带来从周期性汽车/工业需求转向持久AI市场的机遇。报告构建了自下而上的AI模拟半导体模型，将加速器/机架需求转化为组件（VRM、IBC、SST等）和器件类型（Si、SiC、GaN等）的内容池及供应商收入份额。数据中心“机架到核心”TAM将从当前的76亿美元增至CY30的250亿美元（27% CAGR），而电力基础设施“电网到机房”TAM将从约2.45亿美元增至18亿美元（49% CAGR）。最佳定位的供应商需具备最广泛的功率树产品组合、满足高电压和高可靠性要求、并提供从电网到核心的系统级设计专长。

主要观点

• 功率是AI扩展的最大约束之一，其他瓶颈包括内存、光学、先进逻辑晶圆和先进基板。
• 传统云服务器机架功率为10-15kW，Blackwell代机架需100-120kW，Feynman代机架将超过1.5MW，足以供应1000户美国家庭。
• 每瓦性能（performance-per-watt）是运营商的关键指标，决定每单位功率可生成的令牌数及收入。
• 将吉瓦级功率上线耗时较长：关键设备如燃气轮机交付周期5年，变压器2-3年；已获得电网电力的站点从建设到1GW容量需1-4年，绿地项目可能长达5年。
• GPU TDP从Hopper的0.7kW增至Blackwell的1.2kW，Rubin Ultra达3.6kW，Feynman预计1.8kW（但封装数增至576）。
• 从Hopper到Blackwell，GPU功率预算从22.4kW增至86.4kW（+286%），总机架功率从32kW增至121kW（+283%）。
• Rubin Ultra（CY27）机架功率超600kW（+240%平台环比），预计首次部署800V直流电。
• Feynman（CY29/30）机架功率达1.5MW，架构开始转向混合微电网。
• GPU通常消耗总功率的65-75%，其次是交换机（10-13%）。
• 替代平台（AMD、Intel、定制ASIC）功率较低，但未来将趋同于更高功率，如AMD Helios功率预算超100kW。
• 机架内容从当前每600kW机架约3.6万美元增至近30万美元，兆瓦级机架接近100万美元。
• 电力基础设施中，每MW内容从当前1.24万美元增至3.89万美元（800V直流电演进）。

论述逻辑

报告从AI计算密度提升导致机架功率激增（传统10-15kW → Feynman 1.5MW）出发，指出现有电网和配电基础设施无法满足需求，必须全面改造从电网到机架再到GPU/XPU核心的电力输送架构。这一转型为模拟半导体厂商创造了从周期性汽车/工业需求转向持久AI市场的机遇，因为新架构需要多样化的组件（VRM、IBC、SST等）和新材料（宽禁带半导体如SiC、GaN）。报告通过自下而上的模型，将加速器/机架需求分解为不同功率等级（低功率<200kW和高功率600kW+）的内容池，并估算供应商收入份额，最终得出AI模拟半导体市场将从79亿美元增至270亿美元（28% CAGR），数据中心TAM达250亿美元，电力基础设施TAM达18亿美元。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出Feynman平台（CY29/30）将推动机架功率进入兆瓦级，并可能首次部署混合微电网和800V直流电架构。此外，报告提到SiC和GaN是新增的绿地市场，但未给出具体价格或评级预测。

推荐标的

• 德州仪器（TXN）：凭借领先的功率半导体特许经营权，在AI模拟半导体市场中占据最高份额。
• 英飞凌（Infineon）：拥有最广泛的AI产品组合（覆盖Si、SiC和GaN），可能在CY25-30年间从电网到核心获得最大份额增长。
• 亚德诺（ADI）：第三大收入机会，并通过收购Empower增强份额。
• 安森美（ON）：高度杠杆于新型SiC和GaN技术，提升钱包份额。
• 其他提及的供应商包括：瑞萨（Renesas）、意法半导体（STMicro）、微芯科技（Microchip）等，但未给出具体评级或目标价。

关键图表

图1. 机架功率迈向每机架1MW（CY30，Feynman）的主要驱动力是GPU，其TDP接近每封装5kW，交换、NIC、CPU和DPU的功耗预算也在上升。

图2. 功率的大幅跃升往往与架构转变相吻合，例如英伟达为Blackwell迁移至Oberon机架，最终为Rubin Ultra采用Kyber。GPU通常消耗大部分功率（65-75%），其次是交换机（10-13%）。

图3. 全球数据中心累计电力需求预计将增长。

图4. 我们估计AI加速器需求意味着计算用年新增装机容量将从2025年的15GW增长至2030年的60GW，增长4倍，期间累计部署233GW。

图5. 我们估计AI加速器需求意味着计算用年新增装机容量将增长。

图6. 目前，来自电网的电力在到达加速器之前要经过多次转换，从高压交流到中压交流，再到多个低压直流。

图7. 800V直流架构最大限度地减少能量损失，并通过……支持更高的可靠性。

图8. 通过将电源转换和分配卸载到集成电源单元（PSU）、电池备份单元（BBU）和电源转换系统（PCS）的专用侧车，英伟达的Kyber配置能够在其IT机架中为计算优先分配更多空间。