北京研精毕智信息咨询有限公司

在数字化时代，算力作为数字经济发展的核心生产力，已成为全球竞争的新焦点。算力电源作为为各类算力设备提供稳定电力供应的关键部件，其性能、效率和可靠性直接影响着算力设备的运行稳定性与计算能力的发挥，对高性能计算设备而言，算力电源的重要性更是不言而喻。

一、算力电源行业概述​

1、定义与分类​

根据北京研精毕智信息咨询发布的调研报告指出，算力电源作为专门为各类算力设备提供稳定电力供应的关键部件，其性能、效率和可靠性直接影响着算力设备的运行稳定性与计算能力的发挥。随着信息技术的飞速发展，算力在各个领域的应用越来越广泛，对算力电源的需求也日益增长，其重要性愈发凸显。​

从产品类型上看，算力电源可大致分为低功率算力电源和高功率算力电源。低功率算力电源一般功率范围在几百瓦以内，通常应用于小型服务器、边缘计算设备以及一些对计算能力要求相对较低的终端设备。这类电源的特点是体积小巧、成本较低，能够满足小型设备对电力的基本需求，且在能耗方面表现较为出色，有助于降低设备的整体运行成本。例如，在智能家居系统中，用于控制智能家电的边缘计算设备所使用的低功率算力电源，能够以较小的体积和较低的能耗为设备提供稳定电力，确保设备正常运行 。​

高功率算力电源的功率则通常在千瓦级别甚至更高，主要应用于大型数据中心、人工智能训练服务器等高算力需求场景。这些场景中，设备需要处理海量的数据和复杂的计算任务，对电力的需求巨大且对电源的稳定性、可靠性要求极高。高功率算力电源具备强大的电力输出能力，能够满足设备长时间、高负载运行的需求，同时在散热、电磁兼容性等方面也有着严格的设计标准，以保障在复杂环境下稳定工作。如在人工智能领域的深度学习模型训练中，需要使用大量的 GPU 服务器，这些服务器配备的高功率算力电源，能够为 GPU 芯片提供稳定且持续的电力支持，确保模型训练的准确性和效率。​

此外，根据应用场景的不同，算力电源还可细分为服务器电源、矿机电源、AI 训练电源等。服务器电源是为服务器提供电力的关键部件，其性能直接影响服务器的运行稳定性和数据处理能力，广泛应用于各类数据中心和云计算平台；矿机电源则主要用于区块链挖矿设备，由于挖矿设备通常需要长时间不间断运行，对电源的稳定性和效率要求较高；AI 训练电源专门针对人工智能训练场景，为 AI 服务器中的 GPU、TPU 等计算芯片提供精准的电力供应，满足其高功率、高效率的需求。​

2、工作原理与技术特点​

算力电源的工作原理基于电力电子技术，主要实现将交流电（AC）转换为适合算力设备使用的直流电（DC），并确保输出的电力稳定、纯净，满足设备对电压、电流等参数的严格要求。其核心转换过程通常通过整流、滤波、变压和稳压等环节来完成。在输入侧，首先通过整流电路将市电的交流电转换为直流电，常见的整流方式有二极管整流、可控硅整流等，不同的整流方式在效率、成本和性能上各有特点。接着，通过滤波电路去除整流后直流电中的纹波和杂波，使电压更加平滑稳定，常用的滤波元件包括电容、电感等。随后，根据算力设备的需求，利用变压器等变压装置对直流电压进行升降压处理，以得到合适的输出电压。最后，通过稳压电路精确控制输出电压和电流，确保在不同的负载条件下，输出的电力都能保持在设备所需的稳定范围内，常见的稳压技术有线性稳压和开关稳压等，开关稳压由于其高效率、小体积等优点，在现代算力电源中应用更为广泛。​

在技术特点方面，高功率密度是算力电源的重要发展方向之一。随着算力设备的集成度不断提高，对电源的体积和重量要求越来越苛刻，高功率密度的电源能够在有限的空间内提供更大的功率输出，满足设备小型化、轻量化的需求。为实现高功率密度，研发人员采用了一系列先进技术，如采用新型功率器件，像碳化硅（SiC）、氮化镓（GaN）等宽禁带半导体材料制成的功率器件，相较于传统的硅基器件，具有更高的开关频率、更低的导通电阻和更好的耐高温性能，能够有效减小电源的体积和重量，同时提高电源的效率；优化电源拓扑结构，通过采用更先进的电路拓扑，如交错并联、移相全桥等，提高电源的功率转换效率，减少电路中的损耗，从而在相同体积下实现更高的功率输出；此外，还采用了先进的散热技术，如液冷、热管散热等，及时将电源工作过程中产生的热量散发出去，保证电源在高功率运行时的稳定性，进一步提升功率密度。​

高效率也是算力电源的关键技术优势。在数据中心等大规模算力应用场景中，电源的能耗占据了相当大的比例，提高电源效率不仅能够降低运营成本，还符合节能减排的环保要求。现代算力电源通过采用先进的控制算法和高效率的功率器件，不断提升电源的转换效率。例如，采用功率因数校正（PFC）技术，提高电源输入侧的功率因数，减少电能在传输过程中的损耗；在电源的 DC - DC 转换环节，采用软开关技术，如零电压开关（ZVS）、零电流开关（ZCS）等，降低开关过程中的能量损耗，使电源在不同负载条件下都能保持较高的转换效率。目前，一些高端算力电源的转换效率已经能够达到 98% 以上，大大降低了能源消耗。​

稳定性和可靠性同样至关重要。算力设备在运行过程中对电力供应的稳定性要求极高，任何瞬间的电压波动、电流冲击都可能导致设备故障或数据丢失。因此，算力电源在设计上采用了多重保护机制，如过压保护、过流保护、短路保护、过热保护等，确保在异常情况下能够及时切断电源或采取相应的保护措施，避免对算力设备造成损害。同时，在电源的制造过程中，选用高品质的电子元器件，并进行严格的质量检测和可靠性测试，如老化测试、环境测试等，以保证电源在各种复杂环境下都能长期稳定运行。此外，为了提高系统的可靠性，一些算力电源还采用了冗余设计，即配备多个电源模块，当其中一个模块出现故障时，其他模块能够自动接管工作，确保设备的电力供应不间断。​

3、应用领域​

算力电源在数据中心领域有着广泛且关键的应用，数据中心作为大数据存储、处理和分析的核心场所，集中了大量的服务器、存储设备和网络设备等，这些设备的正常运行需要稳定可靠的电力供应。随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据中心的规模不断扩大，对算力电源的需求也呈现出爆发式增长。在大型数据中心中，通常采用集中式的电源分配系统，由多个高功率的算力电源组成电源集群，为整个数据中心的设备提供电力支持。这些电源不仅要满足设备的高功率需求，还要具备高效的散热能力和高度的可靠性，以应对数据中心长时间、高负载的运行环境。同时，数据中心对电源的可扩展性也有较高要求，以便在设备升级或扩容时能够方便地增加电源容量。例如，像亚马逊、谷歌等全球知名的超大规模数据中心，其内部配备的算力电源系统经过精心设计和优化，能够为海量的服务器提供稳定、高效的电力，确保数据中心 7×24 小时不间断运行，支撑着全球用户对云计算服务、搜索引擎等各类在线应用的需求。​

在 AI 模型训练领域，算力电源同样扮演着不可或缺的角色。AI 模型训练是一个极其复杂且计算密集型的任务，需要大量的计算资源和持续稳定的电力供应。以深度学习模型为例，训练过程中需要使用 GPU 集群进行大规模的矩阵运算，这些 GPU 芯片的功耗非常高，对电力的需求十分巨大。例如，训练一个大型的语言模型，可能需要数千块 GPU 同时工作，每块 GPU 的功率可达数百瓦甚至更高，这就要求算力电源能够提供足够的功率，并保证电力输出的稳定性和精准性。一旦电源出现波动或故障，可能导致模型训练中断、计算结果偏差甚至硬件损坏，严重影响 AI 研究和应用的进展。因此，专门为 AI 模型训练设计的算力电源，通常具备高功率密度、高效率和高可靠性的特点，能够满足 AI 服务器在长时间、高强度运算过程中的电力需求。同时，随着 AI 技术的不断发展，对算力电源的性能要求也在持续提高，例如支持更高的电压和电流输出、具备更快的动态响应速度等，以适应不断升级的 AI 计算需求。​

区块链领域也是算力电源的重要应用场景之一。在区块链挖矿过程中，矿机需要进行大量的哈希运算来竞争记账权，这使得矿机的算力需求极高，从而对电源的功率和稳定性提出了严格要求。由于区块链挖矿通常是 24 小时不间断进行，矿机电源需要长时间稳定运行，且在高负载情况下保持高效率，以降低能源消耗和运营成本。此外，由于矿机数量众多，集中部署在矿场中，对电源的散热和电磁兼容性也有较高要求，以确保矿机集群的稳定运行和周围设备的正常工作。一些大型矿场会采用专门定制的算力电源，这些电源在设计上充分考虑了区块链挖矿的特点，具备高功率输出、高效散热和良好的稳定性，能够满足矿机长时间高强度的运算需求。然而，随着区块链行业的发展和政策的调整，该领域对算力电源的需求也面临着一定的不确定性，例如加密货币市场的波动、监管政策的变化等因素，都可能影响矿机的部署和算力电源的市场需求。​

在边缘计算领域，算力电源的应用则呈现出一些独特的特点。边缘计算设备通常部署在靠近数据源或用户的边缘节点，如基站、工厂、智能交通设施等，其工作环境复杂多样，可能面临高温、潮湿、震动等恶劣条件。因此，边缘计算设备所使用的算力电源需要具备体积小巧、适应恶劣环境、低功耗等特点。体积小巧便于设备的集成和安装，能够满足边缘计算设备小型化的需求；适应恶劣环境的能力确保电源在复杂的物理环境下仍能稳定工作，保障边缘计算设备的正常运行；低功耗则有助于降低设备的能耗和散热需求，提高设备的续航能力和运行效率。例如，在智能交通领域的边缘计算设备中，用于实时处理交通数据和控制交通信号灯的算力电源，不仅要能够在户外复杂的气候条件下稳定工作，还要具备低功耗特性，以减少能源消耗和维护成本。同时，随着 5G 技术的普及和边缘计算应用场景的不断拓展，对边缘计算设备的算力需求也在逐渐增加，这对边缘计算领域的算力电源提出了更高的性能要求，如更高的功率密度和更强的可靠性，以支持更复杂的边缘计算任务。

二、算力电源行业技术发展趋势​

1、高效电力转换技术​

在算力电源领域，提升电力转换效率始终是技术发展的核心目标之一。近年来，一系列新技术、新方法不断涌现，为实现这一目标提供了有力支撑。其中，氮化镓（GaN）和碳化硅（SiC）等宽禁带半导体材料制成的功率器件，凭借其卓越的性能优势，在算力电源中得到了日益广泛的应用。与传统的硅基功率器件相比，GaN 和 SiC 器件具有更高的电子迁移率、更宽的禁带宽度以及更低的导通电阻。这些特性使得它们能够在更高的频率下工作，显著降低开关损耗，进而提高电源的转换效率。以某款采用 GaN 功率器件的算力电源为例，在相同的工作条件下，其转换效率相较于采用传统硅基器件的电源提高了 3 - 5 个百分点，达到了 96% 以上，有效降低了能源消耗和运营成本。​

除了新型功率器件的应用，改进电源拓扑结构也是提升电力转换效率的重要途径。例如，交错并联拓扑结构通过将多个开关电源模块并联工作，并使它们的开关信号在时间上相互交错，能够有效减小输入和输出电流的纹波，降低功率器件的电流应力，从而提高电源的整体效率。在一款采用交错并联拓扑的 10kW 算力电源中，通过优化设计，其在满载情况下的转换效率达到了 95%，在轻载时也能保持较高的效率水平，相较于传统拓扑结构的电源，节能效果显著。此外，移相全桥拓扑结构在高功率算力电源中也得到了广泛应用。该拓扑通过控制开关管的导通和关断时间，实现零电压开关（ZVS）或零电流开关（ZCS），大大降低了开关过程中的能量损耗，提高了电源的转换效率和功率密度。在一些数据中心应用的高功率算力电源中，采用移相全桥拓扑结合软开关技术，转换效率可达到 97% 以上，满足了数据中心对高效节能电源的需求。​

2、高功率密度设计​

实现高功率密度是算力电源技术发展的重要方向，对于满足算力设备小型化、轻量化的需求具有关键意义。在技术路径方面，采用新型功率器件是提升功率密度的重要手段。如前文所述，GaN 和 SiC 等宽禁带半导体材料制成的功率器件，由于其能够在更高的频率下工作，允许使用更小尺寸的磁性元件和电容，从而有效减小电源的体积和重量，提高功率密度。例如，某款基于 GaN 技术的算力电源，其功率密度达到了 50W/in³，相较于传统硅基电源提高了近一倍，能够在有限的空间内为算力设备提供更强大的电力支持。​

优化电源拓扑结构同样对提高功率密度起着重要作用。一些先进的拓扑结构，如 LLC 谐振变换器，通过在谐振状态下工作，能够实现开关管的软开关，降低开关损耗，同时减少了磁性元件的体积和重量，提高了功率密度。在一款应用于 AI 服务器的 LLC 谐振变换器电源中，其功率密度达到了 30W/in³，为服务器的小型化设计提供了可能。此外，采用模块化设计理念，将电源系统划分为多个功能模块，实现模块的标准化和集成化，也有助于提高功率密度。各模块可以独立进行优化设计和生产，然后进行组合，这样不仅便于维护和升级，还能在有限的空间内实现更高的功率集成。例如，一些数据中心采用模块化的算力电源系统，通过将多个功率模块进行合理组合，实现了高功率密度的电源供应，同时提高了系统的可靠性和可扩展性。​

然而，实现高功率密度也面临着诸多技术难题。散热问题是其中最为突出的挑战之一。随着功率密度的提高，单位体积内产生的热量大幅增加，如果不能及时有效地散热，将导致电源内部温度过高，影响功率器件和其他电子元件的性能和寿命，甚至引发故障。为解决散热问题，需要采用高效的散热技术，如液冷、热管散热、微通道散热等。液冷技术通过液体介质将热量带走，散热效率高，但需要复杂的液体循环系统，增加了成本和系统复杂度；热管散热利用热管内部工质的相变传热原理，具有高效、可靠的特点，但在大功率应用中，热管的散热能力也存在一定的局限性；微通道散热则通过在散热器上加工微小的通道，增加散热面积，提高散热效率，但对制造工艺要求较高。​

电磁兼容性（EMC）也是实现高功率密度需要解决的关键问题。高功率密度电源通常工作在高频、大电流状态下，容易产生较强的电磁干扰，影响周围电子设备的正常工作，同时也可能受到外界电磁干扰的影响，导致自身性能下降。为满足 EMC 要求，需要采用有效的电磁屏蔽、滤波等措施。例如，在电源外壳设计上采用高导磁率的材料进行屏蔽，减少电磁辐射；在电路设计中增加滤波电路，抑制电磁干扰的传播。但这些措施往往会增加电源的体积和成本，如何在保证高功率密度的前提下，实现良好的 EMC 性能，是目前亟待解决的技术难题。

3、智能化与数字化技术​

智能化与数字化技术在算力电源中的应用正日益广泛，为电源的性能提升、运维管理和应用拓展带来了新的机遇。在电源管理方面，数字化控制技术通过采用数字信号处理器（DSP）或微控制器（MCU）等数字芯片，实现对电源的精确控制。与传统的模拟控制方式相比，数字化控制具有更高的控制精度、更强的灵活性和可扩展性。通过编写不同的控制算法，数字化电源可以实现多种复杂的控制功能，如恒压控制、恒流控制、最大功率点跟踪（MPPT）等，以满足不同应用场景下对电源输出特性的要求。例如，在数据中心的算力电源系统中，采用数字化控制技术可以根据服务器的实际负载情况，实时调整电源的输出功率和电压，实现高效节能运行。同时，数字化控制还便于实现电源的远程监控和管理，通过网络接口，用户可以随时随地对电源的工作状态进行监测和控制，提高了运维管理的效率和便捷性。​

在故障诊断与预测性维护方面，智能化技术发挥着重要作用。通过在电源中集成各种传感器，实时采集电源的工作参数，如电压、电流、温度、功率等，并利用人工智能算法对这些数据进行分析和处理，电源可以实现自我诊断，及时发现潜在的故障隐患，并提前发出预警。例如，当电源内部某个功率器件的温度异常升高时，系统可以通过数据分析判断是否存在散热问题或器件老化等故障，提前采取措施进行修复或更换，避免故障的发生，降低运维成本和停机时间。一些先进的算力电源还具备预测性维护功能，通过对历史数据的学习和分析，预测电源的剩余使用寿命和可能出现故障的时间，为用户提供合理的维护建议，实现从被动维护向主动维护的转变。​

未来，智能化与数字化技术在算力电源中的发展趋势将更加明显。随着物联网（IoT）、大数据、人工智能等技术的不断发展，算力电源将与这些技术深度融合，实现更加智能化、自动化的运行管理。例如，通过物联网技术，将分散在不同地区的数据中心的算力电源连接成一个网络，实现集中监控和统一管理；利用大数据分析技术，对海量的电源运行数据进行挖掘和分析，为电源的优化设计、性能提升和运维管理提供更有价值的参考依据；结合人工智能技术，实现电源的自适应控制和智能决策，使其能够根据不同的工作环境和负载需求，自动调整运行参数，提高电源的性能和可靠性。此外，随着边缘计算的兴起，算力电源在边缘设备中的应用将越来越广泛，智能化与数字化技术将帮助边缘设备的电源实现更高效的能源管理和更可靠的运行，满足边缘计算对实时性和低功耗的要求。​

4、新型材料应用​

新型材料在算力电源中的应用为提升电源性能开辟了新的路径，展现出广阔的应用前景。在功率器件方面，如前文提到的碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）等宽禁带半导体材料，相较于传统的硅材料，具有诸多优异的性能。SiC 材料的禁带宽度是硅的 3 倍，击穿电场强度是硅的 10 倍，热导率是硅的 3 倍。这使得 SiC 功率器件能够在更高的电压、温度和频率下工作，具有更低的导通电阻和开关损耗，从而显著提高电源的转换效率和功率密度。在高功率算力电源中，采用 SiC MOSFET 器件可以有效减小电源的体积和重量，提高电源的可靠性和稳定性。例如，某款采用 SiC 功率器件的 100kW 数据中心算力电源，其体积相较于传统硅基电源减小了 30%，转换效率提高了 4 个百分点，达到了 96% 以上。​

在磁性材料方面，纳米晶软磁材料和非晶软磁材料等新型磁性材料在算力电源中的应用逐渐受到关注。纳米晶软磁材料具有高磁导率、低矫顽力、低损耗等优点，能够在高频下保持良好的磁性能。在开关电源的变压器和电感中使用纳米晶软磁材料，可以有效减小磁性元件的体积和重量，降低磁损耗，提高电源的效率和功率密度。非晶软磁材料同样具有优异的软磁性能，其磁导率高、损耗低、饱和磁感应强度大，且制备工艺简单、成本较低。在一些对成本敏感的算力电源应用中，非晶软磁材料具有较大的优势。例如，在小型服务器的电源中，采用非晶软磁材料制作的电感，不仅可以降低成本，还能提高电源的性能。​

在散热材料方面，新型散热材料的应用对于解决高功率密度算力电源的散热问题至关重要。石墨烯作为一种新型的二维碳材料，具有极高的热导率，理论值可达 5300W/（m・K），是铜的 10 倍以上。将石墨烯应用于算力电源的散热领域，可以显著提高散热效率。例如，通过将石墨烯与传统散热材料复合，制备出石墨烯增强的散热片或散热涂层，能够有效提升散热效果。在某款高功率 AI 服务器的算力电源中，采用石墨烯散热涂层后，电源内部关键部件的温度降低了 10℃左右，有效提高了电源的可靠性和使用寿命。此外，碳纳米管也是一种具有优异热性能的新型材料，其具有高比表面积和良好的热传导性能，在散热领域具有广阔的应用前景。通过将碳纳米管制成散热阵列或与其他材料复合，可用于提高算力电源的散热能力，满足高功率密度电源的散热需求。

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