当黄仁勋呼吁科技巨头自建核反应堆,中国实验室已把电源损耗砍掉30%!
英伟达CEO黄仁勋抛出了一句意味深长的话:“AI的未来不会受到芯片限制,而是受到电力限制。”他指出,随着AI训练与推理规模飞速扩张,真正的瓶颈已从GPU可用性转向能源供给。罗根提及谷歌正在建设用于AI业务的核设施时,黄仁勋进一步预测,未来六七年内,小型核反应堆将在科技园区变得司空见惯。它们可为企业现场提供“数百兆瓦”级电力,缓解电网压力,甚至将富余电回馈社区。“我们都将成为发电机。”他形容科技公司的未来更像是“自给自足的农场”。

而在另一端,中国科研团队正从“节电”路径给出完全不同的解决思路。来自“中国光谷”的信息显示,九峰山实验室最新推出的氮化镓(GaN)电源模块,直指AI算力中心最耗能的环节之一。以一座1吉瓦(GW)规模的算力中心为例,其年耗电量高达87.6亿度,其中用于将高压电降为芯片低压电的电源模块自身就消耗约10亿度,占比超过11%。

GaN作为新一代半导体材料,具备远高于硅的电子迁移率与耐压能力。应用在电源模块后,能将电能转换损耗降低约30%,体积缩小30%,综合成本甚至能做到硅基方案的一半。为了突破GaN工艺的上千道制造难点,九峰山实验室由7名博士牵头组建攻关团队,经过上百轮验证最终打通了材料生长、器件加工、异质集成到封装在内的全链条闭环。
实际节能效果同样直观:若1GW算力中心部署100万个该类模块,每年可节省近3亿度电,电费支出减少约2.4亿元。目前,这项技术已获得国内多家数据中心电源厂商的商业订单,金额超过千万元,并催生8家化合物半导体企业落地。

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