千亿规模AI数据中心,电感如何提高电源效率

一、AI数据中心市场与电源挑战

近年来，AI大模型训练需求的爆发式增长，推动了AI数据中心市场的持续扩张。据《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2024年全球人工智能服务器市场规模已达1251亿美元，预计2025年将攀升至1587亿美元，并有望在2028年突破2227亿美元。其中，生成式人工智能服务器的占比将从2025年的29.6%提升至2028年的37.7%。

然而，数据中心规模的快速扩张也带来了新的挑战，尤其是电源问题。随着大模型等AI应用对算力需求的不断攀升，AI芯片的算力也在不断提升，但随之而来的却是功耗的大幅增加。如今，单颗算力芯片的功耗已从过去的300W左右飙升至1000W，这对数据中心的电源供应提出了更高的要求。

二、电源供应单元的升级需求

一方面，数据中心需要更高效率的电源供应单元（PSU）来满足日益增长的功耗需求；另一方面，GPU等算力卡也需要更强大的供电设计来保障其稳定运行。为了提升PSU的能效，除了采用SiC（碳化硅）、GaN（氮化镓）等宽禁带半导体功率器件外，电感作为提高电源效率和负载能力的关键器件，也发挥着至关重要的作用。

三、电感的定义与工作原理

电感是一种被动元件，其核心功能是储存磁场能量，并通过电磁感应现象对电路中的电流变化产生阻碍作用。结构上，电感是由绝缘导线绕制而成的线圈，通常包裹铁氧体、铁粉芯等磁性材料，形状多样，包括环形、柱状、片式等。在AI服务器电源中，目前以扁平线圈的大电流电感为主流。

其工作原理基于法拉第电磁感应定律和楞次定律。当电流通过电感线圈时，会产生磁场，此时电能转化为磁能储存起来；而当电流发生变化时，磁场的变化会产生感应电动势（即反向电压），同时释放电能。因此，在电流发生突变时，电感能够起到缓冲作用，稳定电压。

四、电感在AI服务器中的应用

1、GPU中的应用

在GPU计算卡的供电电路中，需要将12V电压转换为1V以供电，由于电压低且功率高，电流可高达数百安培。在GPU计算卡启动时，电流需求激增，可能导致电源电压骤降。此时，电感可以通过释放存储的能量，避免电压骤降，从而保证GPU的稳定运行。此外，在高频环境下，电感还需保持低发热，防止因温升导致性能下降。

2、电源部分的应用

除了在GPU中，电感还广泛应用于数据中心的电源部分，例如在PSU的DC-DC转换部分。通过储能和释能，电感能够稳定电压，保障服务器、GPU等设备的稳定运行。

3、光模块中的应用

在光模块中，电感能够滤除高频电路中的电磁干扰（EMI），提升信号传输质量，尤其在高速光模块中，这一作用更为关键。

五、电感的发展方向

随着数据中心的不断发展，电感也呈现出三大主要发展方向：

1、高功率与耐高温

随着AI数据中心算力硬件功率的不断提高，电感需要在服务器机架的有限空间内承载更大功率，并且要具备更高的耐高温能力，以确保在高温环境下的稳定性。

2、高频化与低损耗

数据中心的PSU中越来越多地采用GaN、SiC等宽禁带半导体器件，这些高频器件需要电感支持更高的工作频率，同时降低磁芯损耗，以提高整体系统的转换效率。

3、小型化与集成化

在AI数据中心中，服务器和AI加速卡都趋向于在有限空间内集成更多计算单元，因此包括电感在内的元器件都需要进一步小型化。目前，应用于服务器的贴片电感尺寸已缩小至毫米级。与此同时，为了在缩小体积的同时提高功率密度，集成化成为必然趋势。例如，DrMOS将电感、电容、MOSFET等元件集成到一个电源模块封装内。

随着数据中心算力密度的持续攀升，电感将进一步向集成化（嵌入基板）与功能融合化（与IC协同设计）的方向演进，成为支撑下一代高能效电子设备的核心基石。