AI大模型训练正在推动算力需求爆炸式增长，单个GPU芯片的功耗已突破2700W，传统数据中心供电架构面临前所未有的挑战。
英伟达率先提出800V高压直流（HVDC）架构，计划于2027年投产，这将彻底改变AI数据中心的供电方式。
该架构通过简化电力转换环节、减少铜缆使用和提升能效，为兆瓦级机架提供可持续的电力解决方案。
01 传统供电瓶颈：AI算力爆发的能源危机
传统54V交流机架供电系统在AI算力面前已显疲态。当单机柜功率需求向600kW甚至1MW迈进时，传统架构需要高达64U的机架空间来安置电源设备，严重压缩了计算设备的空间。在传统架构下，兆瓦级机架需要超过200kg的铜缆，存在多个重复AC/DC转换过程，转换效率低下。随着AI处理器功率密度持续增长，这些限制已成为AI数据中心发展的重大障碍。
低电压下的高电流会导致显著的I²R损失，造成大量能源以热量形式浪费。这不仅增加运营成本，还需要额外的冷却系统，进一步加剧功耗问题。
02 800V架构革新：高压直流的解决方案
英伟达提出的800V HVDC架构从根本上了重新设计了数据中心供电方式。该架构将配电电压从48V提高到800V，使相同功率下所需的电流大幅降低，直接减少了传导损耗和铜缆尺寸。800V系统采用三阶段功率转换过程：先将三相交流电源整流转换为800VDC，然后分布到服务器机架背板，最后通过中间总线转换器将电压降到适合服务器组件的水平。
关键创新是采用固态变压器（SST）技术，它摒弃了传统变压器的铁心与线圈结构，以半导体功率器件为核心，直接实现10kV交流到800V直流的转换，效率高达98%。
03 技术核心：固态变压器与宽禁带半导体
固态变压器是800V架构的核心组件，实现了10kV中压交流直接转为200-1000VDC直流输出。SST整套系统由交流启动柜（10kVAC输入）、功率模块柜、直流配电柜组成，结构简单紧凑。
SST采用第三代半导体器件（如SiC MOSFET），通过高频变换技术实现电压转换，省去了AC-DC-AC多次转换过程。这不仅提高了效率，还大幅减少了系统体积。
氮化镓（GaN）技术在800V系统中扮演着关键角色。与传统硅器件相比，GaN半导体具有更卓越的开关速度、更低的传导损耗和更高的热效率，对于实现800V系统所需的高功率密度和效率至关重要。
04 应对GPU波动：智能电力平滑技术
AI训练负载的“峰谷跳动”特性给供电系统带来独特挑战。GPU在短时高并发计算与空闲阶段之间快速切换，造成功率剧烈波动，可能导致电网不稳定。
英伟达在GB300 NVL72中引入了综合电力平滑解决方案。包括能源储存和先进的电源管理算法，PSU配备了电解电容器，在低功率需求时充电，在高需求时放电，可降低高达30%的电网峰值需求。
创新性的“GPU刻录”技术通过在负载谷值期间故意维持GPU活跃，拉平功率曲线。这一思路与传统“低负载节能”理念相悖，但在大规模系统中，牺牲部分能效换取系统稳定反而更加经济。
05 实际效益：效率提升与成本节约
800V HVDC架构带来的效益是多重且显著的。首先，它能将数据中心能效提升5%，铜缆用量减少45%，维护成本降低高达70%。对于大型数据中心，这一能效提升意味着惊人的节能效果。2.5MW系统年省电量超59万度，同时还能减少电源模块故障率，降低人工巡检成本。
空间节省同样重要。800V架构较传统交流UPS方案和直流240V电源方案可节省约50%占地面积。中压接口、功率转换、控制全部集成一体，安装周期缩短75%。