當人工智慧（AI）快速發展，資料中心的用電需求也持續攀升！如何把電力穩定、高效率地送進每一顆晶片，已成為支撐下一代算力的重要關卡。

鴻海研究院半導體所攜手國立陽明交通大學，發表 AI 資料中心功率電子技術綜述，從電網一路分析到晶片，系統性比較供電架構、電力轉換電路與半導體元件，成果登上國際期刊《IEEE Open Journal of Power Electronics》！

電力也需要「高效率物流」！

電力進入資料中心後，必須經過多次轉換，才能成為晶片需要的電壓。就像貨物從物流中心送到家門口，每一次轉運都涉及效率、空間與成本。當 AI 機櫃功率持續提升，整條供電鏈都需要一起進化！

三大研究亮點，掌握 AI 供電關鍵

⚫ 升級電力幹道：解析 800 V 高壓直流供電架構，評估降低配電損耗、減少銅材需求與提升機櫃空間利用率的機會。

⚫ 優化最後一哩：比較傳統兩級轉換與 48 V 直接供電至晶片端的方案，分析效率、散熱及快速負載變動之間的取捨。

⚫ 讓材料各展所長：比較矽、碳化矽（SiC）與氮化鎵（GaN）元件，從切換速度、耐壓、電流能力到成本，找出適合不同供電環節的技術選擇。

論文彙整顯示，用於 800 V 直流供電的特定氮化鎵轉換器，其「單位體積可處理的功率」可超過文中比較的傳統電源供應器 20 倍，並維持相近的轉換效率，展現高密度供電的發展潛力！

串聯產學能量，為高效率 AI 基礎設施鋪路

在國科會與教育部相關計畫支持下，團隊建立從元件到系統的完整比較架構，為研發與產業選擇提供依據，推動兼顧效率、空間與成本的新世代供電方案，讓台灣半導體技術成為 AI 基礎建設的重要助力！

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