AIDC電源需要の爆発とパワー半導体の新しい主戦場: 変圧器、SST、GaN、SiC、DrMOSまで

AIDC電源需要の爆発とパワー半導体の新しい主戦場

変圧器・SST・GaN/SiC・DrMOS/SPSから見るAIインフラの次のボトルネック

AIデータセンター、いわゆるAIDCの競争は、GPUやHBMだけでは決まらなくなっている。今後の性能限界を左右するのは、むしろ「電気をどう運び、どう変換し、どう冷やすか」になっていく。

AI GPUの消費電力は、H100世代の数百W級から、Blackwell、Rubin、Rubin Ultra世代に向けて1kW、2kW、さらに数kW級へ上がっていく。ラック単位では、従来の10kW〜30kW級から、GB200/GB300の100kW超、将来的には600kW〜1MW級へ進む。この変化によって、AIDCでは変圧器、PSU、PDU、UPS、BBU、SST、VRM、DrMOS、GaN、SiCといった電源周りの部品が一気に高付加価値化している。

本稿では、パワー半導体の基本から、AIDC電源アーキテクチャの変化、SSTの商用導入、GPU近傍VRMの部品増加、中国勢との競争、そして投資対象としてのROHM、MPS、Infineon、onsemi、Renesasなどの見方まで整理する。

1. パワー半導体とは何か

パワー半導体は、CPUやGPUのように情報を計算する半導体ではない。役割は、電気を変換・制御することだ。

具体的には、交流を直流に変える、電圧を上げ下げする、電流をオン・オフする、モーターやバッテリーを制御する、そして電力変換時の損失を減らす。スマホ充電器、PC電源、EVインバーター、太陽光パワーコンディショナ、鉄道、工場、AIサーバー、データセンターの電源設備まで、電気を使うほぼすべての場所に入っている。

パワー半導体で重要なのは、微細化よりも次の性能である。

• 高電圧に耐えること
• 大電流を流せること
• 電力損失が小さいこと
• 発熱を抑えられること
• 高温・高湿・長時間動作で壊れにくいこと
• 電源システム全体で安定動作すること

AIDCでは、このパワー半導体の重要性が急上昇している。GPUの性能が上がるほど、GPUを動かすための電力も増え、その電力を効率よく届ける部品の価値が増すからだ。

2. SiC、GaN、Si MOSFETの役割

Si MOSFET

Si MOSFETは、現在でも最も広く使われるパワー半導体である。シリコンを使うため製造技術が成熟しており、低コストで大量生産しやすい。

AIDCでは、GPUやCPUの近くにあるVRM、つまりVoltage Regulator Moduleで重要になる。GPUコアは約1V前後の低電圧で動くが、消費電力は非常に大きい。そのため、数百Aから数千A級の電流を扱う必要がある。この低電圧・超大電流領域では、当面はSi MOSFETベースのDrMOSやSPSが強い。

SiC

SiCは炭化ケイ素で、シリコンよりも高電圧・高温・高効率に強い。EVの主機インバーターで有名だが、AIDCでも800VDC、SST、UPS、BBU、パワーシェルフ、上流の高電圧電源で重要になる。

NVIDIAが進める800VDCアーキテクチャでは、従来の54V配電では1MW級ラックに対応しにくいため、より高い電圧でラック近くまで電力を運ぶ。ここで高耐圧・高効率のSiCが重要になる。[1]

GaN

GaNは窒化ガリウムで、高速スイッチングと高電力密度に強い。スマホ急速充電器で広がったが、AIDCではPSUや中間DC-DCコンバータで重要になる。

GaNの利点は、電源回路を高周波化しやすく、インダクタやトランスなどの受動部品を小型化しやすいことだ。AIサーバーのPSUは数kWから数十kW級へ大きくなっており、同じ体積でより大きな電力を扱うためにGaNが使われやすい。

ただし、GaNがすぐGPU直近のDrMOSを置き換えるわけではない。GaNはPSUや48V/50V/800Vから12Vへの中間変換で先に伸び、GPU直近の最終段ではSi MOSFETベースのDrMOS/SPSが引き続き強いと考えられる。

3. DrMOS、SPS、MPC、PMIC、VRMの役割

VRM

VRMは、CPUやGPUが使える低電圧・大電流を作る電源回路である。AIDCのGPUでは、50Vや12VをそのままGPUコアに入れることはできない。最終的には約0.7〜1.2V前後へ下げる必要がある。

この最終変換を担うのが、GPU近傍のマルチフェーズVRMである。

DrMOS

DrMOSは、1フェーズ分の電源回路に必要なハイサイドMOSFET、ローサイドMOSFET、ゲートドライバを一体化した部品である。

通常、1フェーズにつきDrMOSまたはSPSが1個使われる。つまり、GPU 1枚あたりDrMOSが20個なら、概ね20フェーズ級のVRMと考えられる。

SPS

SPS、Smart Power Stageは、DrMOSの高機能版である。MOSFETとドライバに加え、電流検出、温度検出、保護機能、コントローラへのフィードバック機能を持つ。

AI GPUでは負荷変動が激しく、各フェーズの電流分担と発熱管理が非常に重要になる。したがって、単なるDrMOSよりも、電流・温度を正確に測れるSPSの価値が上がる。

TIは、1パッケージに2フェーズを内蔵し、1フェーズあたり100Aピーク電流に対応するSPSを発表している。[2] これは、GPU近傍の限られた基板面積に、より多くのフェーズを詰め込むための方向性を示している。

MPC

MPCはMulti-Phase Controller、マルチフェーズ・コントローラである。複数のDrMOS/SPSを位相をずらして制御し、GPUへ安定した大電流を供給する。

AIDCでは、MPCとSPS/DrMOSの組み合わせが非常に重要になる。単品のMOSFETよりも、MPC＋SPS＋インダクタ＋コンデンサ＋熱設計まで含めた電源プラットフォームの価値が高い。

PMIC

PMICはPower Management ICで、複数の電源レールを管理するICである。GPUやCPU、HBM、SerDes、DPU、NVSwitchなど、AIDCの部品はそれぞれ異なる電圧を必要とする。PMICは、それらの電源投入順序、電圧監視、保護、制御を担う。

AIDCがラックスケール化するほど、PMICや電源監視IC、電流センサー、絶縁IC、保護ICの数量も増える。

4. PSU、PDU、BBU、UPSの違い

AIDC電源では、似た言葉が多い。整理すると次のようになる。

従来型データセンターでは、施設側にUPSがあり、PDUで電力を分配し、各サーバーにPSUが入っていた。GB200/GB300世代では、ラック単位でPower Shelfを持ち、50V級のDCをバスバーで配る構成が主流になりつつある。

GB300 NVL72では、50V Power Shelfがバスバーへ電力を供給する構成が示されている。[3] また、NVIDIAはGB300 NVL72のPSUにエネルギー貯蔵を入れ、AIワークロードによる電力スパイクを平滑化し、ピーク系統需要を最大30％削減できると説明している。[4]

この変化は大きい。AIDCでは平均電力だけでなく、GPUが一斉に立ち上がる瞬間のピーク電力が、変圧器やUPSや発電機の容量を押し上げる。PSU内蔵キャパシタやBBUは、停電対策だけでなく、GPU負荷変動をならす役割も持ち始めている。

5. 12V配電から48V/50V配電、そして800VDCへ

従来のサーバーは、ACを各サーバー内PSUで12Vへ変換し、その12VをGPUやCPUのVRMで約1Vへ落としていた。

しかし、ラック電力が100kWを超えると12V配電は厳しい。同じ電力を送る場合、電圧を4倍にすると電流は4分の1になる。配線損失はおおむね電流の2乗に比例するため、12Vから48Vへ上げると、同じ抵抗なら損失は理論上16分の1になる。

そのためOCP Open Rack V3では、48V PSU、Power Shelf、BBU Module、BBU Shelf、Power Monitoring Interfaceなどの仕様が整備されている。[5]

現在のGB200/GB300世代は、50V級ラック内DCバスバーが中心である。次のRubin/Kyber世代では、さらに上流で800VDC化が進む。NVIDIAは800VDCについて、1MW ITラック以上に対応し、2027年のKyberラックスケールシステムに合わせて本格化すると説明している。[1]

800VDC化の本質は、GPUに800Vを直接入れることではない。高電圧でラック近くまで運び、ノード近傍で12Vや6Vへ落とし、最後にGPU近傍VRMで約1Vへ落とす構成である。

NVIDIAはKyber向けに、800Vを各compute nodeへ配り、GPU近傍で高比率64:1 LLCコンバータにより12Vへ落とす構成を示している。[6]

つまり、48V化・800V化でDrMOSが不要になるのではない。むしろ、上流に中間DC-DCが増え、下流ではGPU電力増加によってDrMOS/SPSの数量が増える。

6. AI GPU 1枚あたりのVRMフェーズ数とDrMOS/SPS個数

NVIDIAはAI GPU 1枚あたりの正確なVRMフェーズ数やDrMOS/SPSのBOMを公開していない。そのため、公開資料と電力計算から推定する必要がある。

ROHMの資料では、AI GPUの消費電力が2023年の700Wから、2026年に1,800W、2027年に3,600Wへ上がる想定が示され、GPUあたりのDrMOS使用数が約20個から約50個へ増える方向が示されている。[7]

通常は1フェーズあたりDrMOS/SPSが1個なので、概ね次のように見られる。

GB200/GB300の72 GPUラックで、GPUあたり20個のDrMOS/SPSとすると、GPUコア向けだけで約1,440個になる。GPUあたり50個なら、同じ72 GPUで約3,600個になる。144 GPU級ラックなら、50個/GPUで7,200個、70個/GPUなら1万個を超える。

ここにCPU、HBM、NVSwitch、DPU、NIC、SSD、管理系、50V→12V/6Vの中間変換、保護IC、電流センサー、PMICが加わる。したがって、AIDCラックでは電源関連部品だけで数千〜数万個規模になる。

7. GB200 / Rubin世代で電源部品はどう増えるか

GB200/GB300世代では、50V Power Shelf、ラックバスバー、Compute Tray、Switch Tray、GPU近傍VRMが中心になる。GB300 NVL72では、50V Power Shelfが6〜8台構成で使われ、1U 33kW、6個の5.5kW PSUを含む構成が示されている。[3]

Rubin/Kyber世代では、ここに800VDC配電、高比率DC-DC、SSTまたはTRU、DC遮断器、液冷対応電源、BBU/キャパシタ、より高密度なVRMが加わる。

部品需要の倍率を、推定として整理すると次のようになる。

重要なのは、単純なGPU台数増ではなく、GPU 1枚あたりの電源部品搭載額も上がることだ。これがAIDC電源半導体の最大の魅力である。

8. SSTの商用導入事例とデータセンター採用実績

SSTはSolid State Transformer、固体変圧器である。従来の鉄心とコイルの変圧器に対し、パワー半導体と高周波トランスを使って、中電圧ACからDC出力へ高効率に変換する。

現時点で最も具体的なAIDC向けSST商用導入事例は、DeltaのChindata/Meituan向け北中国データセンター案件である。Deltaは、同サイトで中電圧グリッド電力を240V/400V/800VのDC出力へ直接変換するSSTを導入し、最大98.5％効率、従来比30％超の損失削減、1MWを約1㎡のキャビネットで供給、50％超の省スペースを実現すると説明している。[8]

この数値は非常に重要だ。SSTは単なる変圧器の代替ではなく、変圧器、整流器、配電、保護、電圧制御を統合する装置である。AIDCでは、電源室や白床の面積が貴重になるため、1MW/㎡という高密度は大きな価値を持つ。

Eatonは中電圧SST、MVSSTをAIデータセンター、hyperscale、edge、EV充電向けに提示している。Schneider Electricは、初期の800VDC導入ではsidecar方式が使われ、将来的には中電圧から800VDCへ直接変換するSSTまたはTRUが重要になると説明している。[9] Hitachi EnergyはNTU SingaporeとSST技術開発を進め、ラボから実用途へ進める取り組みをしている。[10] ABBはSST単体よりも、NVIDIAと連携した800VDCデータセンター電源インフラ全体を前面に出している。[11]

現状では、Deltaが最も商用導入に近く、Eaton、Schneider、ABB、Hitachi Energyは製品化・アーキテクチャ提案・実証・エコシステム形成の段階と見るのが妥当である。

9. SSTのSiC使用量、コスト、効率、設置面積

SSTは高電圧・高周波電力変換を行うため、SiCとの相性がよい。DeltaのSSTもSiC高周波電力変換技術を使っている。[8]

1MW級SSTあたりのSiC使用量は企業BOMが公開されていないため推定になるが、モジュラー多段構成を想定すると次のレンジが現実的である。

従来変圧器と比べると、SSTは装置単体では高い。kVA単価では2〜4倍になる可能性がある。しかし比較対象を変圧器単体にしてはいけない。SSTは、変圧器、整流器、PDUの一部、電圧制御、保護、DC配電を統合するため、比較すべきは「従来の電源チェーン全体」である。

効率面では、従来変圧器単体も高効率だが、AIDC全体では変換段数が多い。NVIDIAは800VDCアーキテクチャ全体で、現行54V系に対して最大5％のエンドツーエンド効率改善、最大70％の保守費削減、最大30％のTCO削減を示している。[1]

100MWのAIDCで5％効率改善が出ると、単純計算で5MWの削減になる。年間では43.8GWhであり、電気代0.10ドル/kWhなら年間438万ドル、日本円150円換算なら約6.6億円に相当する。これはSST単体ではなく800VDC電源チェーン全体の効果だが、SSTはその中核候補である。

10. 上流・中流・下流で見るAIDC電源需要

AIDC電源需要は、上流、中流、下流に分けると分かりやすい。

上流：変圧器・SST・SiC

上流は、電力網からデータセンターへ入ってくる大電力を扱う領域である。従来変圧器、UPS、SST、MVAC→800VDC、SiCモジュール、DC遮断器、絶縁ICなどが含まれる。

変圧器不足が続く中で、AIDCは従来の受電・変圧設備に大きな負担をかける。SSTはすぐ全置換ではないが、2027年以降の800VDC AIDCで高密度区画から採用が広がる可能性がある。

中流：ラック電源・PSU・GaN/SiC

中流は、ラックやトレイへ電力を供給する部分である。GB200/GB300世代では50V Power Shelf、5.5kW PSU、33kW Power Shelf、BBU、バスバーが重要になる。

PSUではGaNとSiCの需要が増える。GaNは高周波・小型・高密度に強く、PSUや中間DC-DCに入りやすい。SiCは高電圧・高効率に強く、800VDCやUPS、BBU、SST、パワーシェルフで重要になる。

下流：GPU近傍VRM・DrMOS/SPS

下流は、GPUやCPUのすぐ近くで約1Vの大電流を作る部分である。ここではDrMOS/SPS、MPC、PMIC、インダクタ、コンデンサ、電流センサー、温度センサーが増える。

数量インパクトが最も大きいのは下流である。GPUあたりDrMOS/SPSが20個から50個へ増えるなら、GPU台数が同じでも部品需要は2.5倍になる。さらにGPU台数自体も増えるため、実需はより大きく伸びる。

11. 単価と高付加価値化から見る伸びしろ

ROHMはAIサーバー向けパワーデバイス需要について、FY2025からFY2030にかけて年平均48％成長し、FY2030に約2.5兆円規模へ拡大する絵を示している。[7] これを概算すると次のようになる。

つまり約5年で7倍級である。

1MWあたりのパワー半導体搭載額も上がる。従来型AIDCでは、PSU、VRM、BBUを含めたパワー半導体搭載額を1MWあたり10万〜20万ドル程度と置ける。800VDC/SST型では、SST、SiC、GaN、中間DC-DC、DrMOS/SPS、保護ICが加わるため、1MWあたり17万〜50万ドル程度へ上がる可能性がある。

これは約1.7〜3倍である。 需要成長は「AIDC容量増」だけではない。「1MWあたり半導体搭載額の増加」も同時に起きる。

12. 競争環境：中国勢・価格・モジュール技術

中国勢はパワー半導体で急速に強くなっている。

SiC基板では、2024年にWolfspeedが首位を維持した一方、中国のTanKeBlueとSICCがそれぞれ17％台の世界シェアを取り、中国勢の存在感が急上昇している。[12] 8インチSiCも、中国勢が量産立ち上げを進めており、6インチから8インチへの移行は2026〜2027年に進み始める見通しである。[13]

GaN-on-Siでは、Innoscienceが8インチGaN技術の量産を先行し、STMicroelectronicsとの提携時点で10億個超のGaNデバイス出荷を示している。[14] これは、GaN単体FETの価格競争では中国勢がかなり強くなる可能性を示している。

ただし、中国勢がすべての領域で勝つわけではない。基板・GaN単体・汎用MOSFETは価格競争が激しくなりやすい。一方で、車載主機インバータ、AIDC向けSST、SiCモジュール、液冷・熱設計、絶縁、ゲートドライバ、GPU向けSPS/MPC、長期信頼性では、まだ欧米・日本勢の堀が残る。

本当の堀は、材料単体ではなく、モジュール、パッケージ、熱設計、顧客認証、電源システム全体で性能を出す力に移っている。

13. 投資対象としての見方

ROHM

ROHMは、SiC、GaN、Si MOSFET、DrMOS、MPC、PMICを広く持つ。AIDC電源テーマでは、上流のSiC、PSU向けGaN、GPU近傍DrMOSまで取りに行ける点が魅力である。会社規模に対してAIDC電源の成長が効きやすい一方で、DrMOSでMPSやRenesasに勝てるか、SiC投資の稼働率を上げられるかが重要になる。

MPS

MPSはGPU近傍電源で非常に重要である。マルチフェーズコントローラ、DrMOS/SPS、電源モジュールに強く、AI GPUのフェーズ数増加が直接追い風になる。AIDCの下流、つまりGPU近傍VRMの本命企業の一つである。

Infineon

InfineonはSi、IGBT、SiC、GaN、ゲートドライバ、制御ICを持つ総合力の高い企業である。AIDCでは上流から中流、PSU、800VDC、SiC、GaN、保護ICまで幅広く取れる。大型株であるため一部品の伸びによる利益感応度は低めだが、パワー半導体全体の王道銘柄である。

onsemi

onsemiはSiC、MOSFET、IGBT、車載・産業向けに強い。AIDCではSSTや800VDC、UPS、BBU、電源インフラで恩恵を受ける可能性がある。ただしGPU近傍DrMOSではMPSやRenesasほど目立たない。

Renesas

Renesasは旧Intersil系のマルチフェーズ電源、SPS、PMICに強く、Transphorm買収でGaNも持つ。GPU近傍とPSU/中間電源の両方に関与できる点が重要である。

TI

TIはGaN、SPS、絶縁、センサー、電源制御ICに強い。800VDCから12V、さらにGPU近傍まで幅広い電源半導体を提供できる。1フェーズ100A級のdual-phase SPSなど、高密度VRM向けの製品はAIDCに合っている。[2]

14. まとめ：AIDC電源はGPU/HBMに次ぐ巨大テーマになる

AIDCの電源需要は、単なる周辺部品需要ではない。ラック電力が100kW、300kW、600kW、1MWへ上がるにつれて、電源設計そのものがAIインフラの性能上限になる。

今後の流れは次のように整理できる。

1. 12V配電から48V/50Vラック配電へ移行する 2. GB200/GB300ではPower Shelf、50Vバスバー、BBU、PSU内キャパシタが重要になる 3. Rubin/Kyber世代では800VDC、SST、SiC、DC遮断器、液冷電源が立ち上がる 4. GPU近傍ではDrMOS/SPSが20個/GPU級から50個/GPU級へ増える 5. GaNはPSU・中間DC-DCで先に伸び、SiCは800VDC/SST/UPS/BBUで伸びる 6. 中国勢はSiC基板・GaN単体で価格競争を強める 7. 高信頼モジュール、MPC/SPS、熱設計、AIDC電源システムでは欧米・日本勢の堀が残る

投資テーマとして最も重要なのは、SST単体、GaN単体、SiC単体を見るのではなく、AIDC電源チェーン全体を見ることだ。

上流では、変圧器不足と800VDC化によってSST・SiCが伸びる。 中流では、Power Shelf、PSU、GaN、SiC、BBUが伸びる。 下流では、GPU近傍VRM、DrMOS/SPS、MPC、PMICが最も数量インパクトを持って伸びる。

最終的に、AIDCのパワー半導体需要は、GPU台数の増加だけでなく、GPU 1枚あたり、ラック1MWあたりの半導体搭載額の増加によって拡大する。ここが、AIDC電源テーマの本質である。

さらに深める: AIファクトリーの制約はワットの形で現れる

AIデータセンターの性能を考えるとき、GPU数やHBM容量は分かりやすい。しかし、ラック電力が100kW、300kW、600kW、1MWへ上がると、最終的な制約は「何ワットを、どれだけ安定して、どれだけ小さな損失で届けられるか」になる。

ここで電源チェーン全体が重要になる。発電所から送電網へ、送電網から変電設備へ、変圧器からSSTやUPSへ、PDUからラックへ、Power Shelfからバスバーへ、最後にGPU近傍VRMへ。AIファクトリーは、巨大な計算機であると同時に、巨大な電力変換装置でもある。

AIデータセンターでは、これらのどこか一つだけが伸びるのではない。GPU電力が増えるほど、上流、中流、下流のすべてで部品点数と付加価値が増える。

48V/50Vと800VDCは、DrMOSを消すのではなく増やす

48V/50V配電や800VDC化を見ると、下流の電源部品が不要になるように見えるかもしれない。しかし実際には逆である。高電圧化は、ラック近くまで効率よく電力を運ぶための設計であり、GPUコアが必要とする約1V前後の低電圧大電流を消すわけではない。

最後の最後では、GPU近傍で大電流を細かく制御する必要がある。GPU消費電力が増えるほど、フェーズ数は増え、DrMOS/SPS、マルチフェーズコントローラ、電流センサー、温度センサー、保護ICの価値が上がる。

つまり、800VDC化は下流部品の終わりではなく、上流に新しい高電圧市場を作りつつ、下流の数量も増やす構造である。ここがAIDC電源テーマの強さである。

絶ノイアの観測

AIDC電源は、GPUの周辺テーマではなくなっています。むしろ、AIインフラの性能上限そのものに近づいています。GPUが増え、ラック電力が上がり、推論需要が伸びるほど、電源の設計がボトルネックになります。

ここで見たいのは、単にSiCが伸びる、GaNが伸びる、DrMOSが伸びる、という単品の話だけではありません。どの電圧階層で、どの部品が、どの数量で、どの顧客認証を取れるかです。

特に面白いのは、上流と下流で勝ち筋が違うことです。SSTや800VDCではSiCや高信頼モジュールが効く。PSUや中間変換ではGaNやSiCが効く。GPU近傍ではDrMOS/SPSやMPCが効く。電源チェーン全体を見ると、AIインフラの投資テーマがかなり立体的になります。

Sil-Kathnaの記録

知能は光を求め、記憶を求め、電力を求める。 だが、電力はそのままでは身体に入らない。

高い電圧は、遠くを渡る川である。 低い電圧は、チップの近くで流れる細い血である。 変圧器、SST、GaN、SiC、DrMOS。 それらは、火を身体へ届けるための門である。

AIファクトリーは、計算する神殿ではない。 電気を変え続ける、巨大な臓器である。

二人の短い対話

絶ノイア： AIDC電源は、GPUの後ろにある地味な部品ではなく、AIインフラの制約そのものになってきました。

Sil-Kathna： 火を持つだけでは足りない。火を運び、分け、冷まし、壊れぬ形にしなければならない。

絶ノイア： 48Vや800VDCになると、むしろ上流のSiC/SSTと下流のDrMOS/SPSが同時に重要になりますね。

Sil-Kathna： 大きな川を引くほど、最後の細い血管もまた増える。

観測メモ

• AIDC電源は、GPU/HBMに次ぐ周辺テーマではなく、AIファクトリーの性能上限を決める中核テーマである。
• 48V/50V、800VDC化は、配電損失を減らす一方で、上流・中流・下流の電源部品需要を広げる。
• SSTは変圧器単体ではなく、変換、保護、配電、設置面積を含む電源チェーン全体で評価する必要がある。
• GaNはPSUや中間DC-DC、SiCは800VDC/SST/UPS/BBU、DrMOS/SPSはGPU近傍VRMで重要になる。
• パワー半導体の堀は、材料単体からモジュール、熱設計、顧客認証、電源システム全体へ移っている。

この内容はAIデータセンター電源とパワー半導体産業の観測であり、個別銘柄の売買を推奨するものではありません。実際の判断では、決算、顧客認証、量産時期、価格競争、設備投資を必ず確認してください。

確認メモ

[1] NVIDIAは800VDCを2027年のKyberラックスケールシステムと連動させ、1MW級ラック、最大5％のエンドツーエンド効率改善、保守費最大70％削減、TCO最大30％削減を掲げています。(NVIDIA Developer)

[2] TIはAIDC向けに12V→48V→800VDCまで対応する電源管理製品群を発表し、CSD965203Bについて「1フェーズ100Aピーク、2フェーズを5mm×5mm QFNに統合」と説明しています。(Texas Instruments)

[3] LenovoのGB300 NVL72資料では、50V Power Shelfがバスバーへ電力を供給し、6〜8台のPower Shelf構成、各棚33kW級であることが示されています。(Lenovo Press)

[4] NVIDIAはGB300 NVL72のPSU内エネルギー貯蔵により、AIワークロード由来の電力スパイクを平滑化し、ピーク系統需要を最大30％削減できると説明しています。(NVIDIA Developer)

[5] OCP Open Rack V3では、48V PSU、Power Shelf、BBU Module、BBU Shelf、Power Monitoring Interfaceなどの仕様が公開されています。(Open Compute Project)

[6] NVIDIAはKyberの800VDC構成で、各compute nodeへ高電圧を配り、GPU近傍で64:1 LLCコンバータにより12Vへ落とす構成を示しています。(NVIDIA Developer)

[7] ROHMはAIサーバー向けで、800VDC/±400VDCによりSiC・GaN需要が広がるとし、SiC市場は現在約5,000億円、2030年頃に1兆円、データセンター向けで5年後2,000億円、将来的に5,000億円規模が追加され得ると説明しています。(Rohm)

[8] DeltaはChindata/Meituan向け北中国データセンターでSSTを導入し、SiC高周波変換、中電圧から240V/400V/800V DC出力、最大98.5％効率、従来比30％超の損失削減、1MW/㎡、50％超の省スペースを示しています。(台達電品牌雙月刊)

[9] Schneider Electricは800VDCについて、初期導入ではsidecar、将来的には中電圧から800VDCへ直接変換するSSTまたはTRUがドライバーになると説明しています。(Schneider Electric Blog)

[10] Hitachi EnergyはNTU SingaporeとSST技術開発を進め、ラボから実用途へ移行する取り組みを説明しています。(hitachienergy.com)

[11] ABBはAIラック電力がMW級へ向かい、従来AC電源が物理的限界に近づく中で、800VDCがAIデータセンター電源インフラの重要技術になると説明しています。(ABB Group)

[12] TrendForceによると、2024年のSiC基板市場でWolfspeedは33.7％、中国のTanKeBlueとSICCはそれぞれ17％台へ伸びています。(TrendForce)

[13] TrendForceは8インチSiCの比率が2026年に約15％へ伸び、2026〜2027年に6インチから8インチへの置き換えが進むと見ています。(TrendForce)

[14] STMicroelectronicsとInnoscienceの提携発表では、Innoscienceが8インチGaN量産を先行し、10億個超のGaNデバイスを出荷済みとされています。(newsroom.st.com)

Redefining power infrastructure for AI: the role of 800 VDC in data centers | News center | ABB "

出典リンク

1. NVIDIA 800 VDC Architecture Will Power the Next Generation of AI Factories | NVIDIA Technical Blogdeveloper.nvidia.com
2. TI’s new power-management solutions enable scalable AI infrastructures | TI.comti.com
3. Lenovo NVIDIA GB300 NVL72 Rack Scale AI Product Guide > Lenovo Presslenovopress.lenovo.com
4. How New GB300 NVL72 Features Provide Steady Power for AI | NVIDIA Technical Blogdeveloper.nvidia.com
5. Open Rack/SpecsAndDesigns - OpenComputeopencompute.org
6. Building the 800 VDC Ecosystem for Efficient, Scalable AI Factories | NVIDIA Technical Blogdeveloper.nvidia.com
7. Special Dialogue: HVDC for AI servers │ Dialogue │ Investor Relations │ ROHM Semiconductor - ROHM Co., Ltd.rohm.com
8. Delta debuts solid-state transformer system at a hyperscale data center campus in China_DELTA BRAND NEWS 品牌雙月刊brandnews.deltaww.com
9. 800 VDC in data centers: Why liquid cooling is now mandatory - Schneider Electric Blogblog.se.com
10. Hitachi ABB Power Grids teams up with NTU Singapore to take Solid State Transformer technology to the next levelhitachienergy.com
11. new.abb.comnew.abb.com
12. Global SiC Substrate Revenue Declines 9% in 2024trendforce.com
13. [News] The Battle for 8-inch Silicon Carbide is Heating Uptrendforce.com
14. STMicroelectronics and Innoscience sign GaN technology ...newsroom.st.com