生成式AI的興起，正在全面改變資料中心的樣貌，也讓電源產業迎來久違的轉型契機。這股浪潮不僅帶來更高的運算需求，也推動相關技術與產品加速進化。電源設計工程師、晶片商與系統供應商，正共同面對新的挑戰與機會。
AI模型的規模快速膨脹，使GPU的功耗不斷攀升。如今單卡超過1,000瓦已經成為常態，而整機櫃的功率需求更動輒數百千瓦。這樣的變化，不只使伺服器電源架構必須重新調整，就連整個資料中心的電力基礎設施，都必須一口氣從54V升級為800V HVDC。
新世代伺服器的電源設計，不僅需要應付更高的功率密度，還要兼顧動態響應、效率表現與散熱管理。這讓電源設計不再只是「供電」的工作，而是與系統效能和能效比息息相關的關鍵一環。對資料中心業者而言，電源解決方案的選擇，甚至會直接影響到整體營運成本與碳排放。
擺脫舊包袱 氮化鎵潛力完全釋放
在這樣的背景下，氮化鎵(GaN)技術正逐漸走向舞台中央。過去業界對GaN的接受度有限，部分原因來自成本與可靠性考量。但隨著伺服器功率需求急速上升，GaN的優勢：高效率、高開關頻率與小體積，開始展現出決定性的價值。
如今，越來越多PSU廠商願意在高階伺服器電源中採用GaN，並結合數位控制技術與新的磁性材料，打造更緊湊且高效的解決方案。可以說，AI浪潮讓GaN的應用時機比預期更早成熟，產業也開始擺脫過去的疑慮，積極擁抱新材料帶來的設計彈性。
產品開發時程極限壓縮 晶片商必須做更多
除了材料突破，時間因素也是產業轉型的重要推手。AI模型與GPU的迭代速度遠快於以往，伺服器產品的開發週期被壓縮到一年甚至更短。這對電源晶片商提出了新的挑戰。
過去，晶片廠商主要提供功能齊全的電源管理IC；現在，他們必須承擔更多責任，包括軟體演算法、韌體支援，以及模組化的參考設計。換句話說，晶片商不只是元件供應商，而是系統設計的重要合作夥伴。
這種角色轉變雖然增加了晶片商的壓力，但同時也帶來了更多機會。能夠提供完整解決方案的廠商，更容易在快速變動的市場中建立長期合作關係。
另一方面，台灣電力電子人才不足的問題，也在電源業者研發人力吃緊的當下，被進一步放大。如何在有限的人力條件下，提高研發工程師的生產力，成為電源產業必須正視的課題。
虛擬設計環境與模擬工具促成數位轉型
在開發週期持續縮短的情況下，傳統「設計–打樣–測試」的流程已經顯得過於冗長且緩慢。虛擬設計環境與模擬工具因此成為電源研發不可或缺的利器。
透過高精度的模擬平台，工程師可以在初期就針對拓撲選擇、熱設計與控制演算法進行驗證，大幅降低實體打樣次數。這不僅縮短了產品開發時程，也讓設計流程更具效率與可預測性。
AI時代下的電源新藍圖
生成式AI浪潮的推進，使電源產業不再只是被動跟隨，而是主動參與技術演進的一環。GaN的應用加速落地、晶片商的角色逐漸多元化、虛擬設計工具的普及，這些轉變交織出電源產業的新藍圖。
可以預見，未來的電源市場將持續在挑戰與機會中前行。雖然開發壓力更大、設計要求更嚴苛，但也正因如此，產業將有機會透過創新與合作，找到新的成長動能。
對電源業者而言，這是一場艱難卻充滿可能性的旅程。生成式AI不僅改變了資料中心，也正在悄悄塑造電源產業的下一個世代。
