从 B200 到 Feynman，单个 AI 服务器机架功率半导体成本从 1.1 万美元涨到 19.1 万美元。

随着 AI 数据中心的算力需求不断攀升，功耗需求也随之水涨船高，相较 Blackwell 架构，NVIDIA Feynman 机柜单台功率半导体成本预计高出 17 倍。

NVIDIA Feynman GPU 拥有多项突破性特性，将于 2028 年继 Rubin 之后正式推出。英伟达一直致力于打造能效更高的 AI 解决方案，但随着行业需求持续增长，整机功耗也出现了大幅攀升。

摩根士丹利研究部发布了一张图表，直观展示了英伟达三款 AI 机柜方案的功率半导体总成本。以基准版本 Blackwell（B200）为例，其功率半导体总成本约为 11234 美元；GB200 在此基础上成本增加约 3000 美元，GB300 再额外增加 3500 美元。整个 Blackwell 系列仅功率半导体成本最高就达到 17761 美元。

而随着英伟达后续 Rubin、Feynman 等新一代芯片落地，机柜仅功率相关成本就将迎来大幅上涨。将于今年晚些时候推出的 Rubin 平台，功率半导体成本预计突破 33000 美元，较 Blackwell GB200 高出两倍。NVIDIA Rubin Ultra 机柜的电力系统成本又是 Rubin 的三倍，预估约 95000 美元。

Feynman 机柜的功率半导体成本将在 Rubin Ultra 基础上再翻一倍，飙升至惊人的 191000 美元以上，较 Blackwell 架构高出 17 倍，足以体现 Feynman 系列 AI 专属机柜在功率器件配置上的巨大升级幅度。

这些钱都出自哪里呢？拆解成本结构来看，PCS（电源转换系统）与二级 VRM（电压调节模块 -VPD/SiVR）占比最高，分别达到 27% 和 26%。其次是为整机柜供电的 PSU（电源供应单元），占比 19%；横向 VRM 占比 15%；IBC（一级中间母线转换器）、BBU（电池备份单元）/UPS（不间断电源）占比 5%、4%；剩余个位数占比由交换机、网卡、电子熔丝等器件分摊。

英伟达已官宣新一代 AI 数据中心将采用 800V 直流架构，替代传统 48V/54V 供电标准。该架构可破除供电瓶颈、降低电流与铜材用量、缩减线缆体积，同时打造更安全、可扩展的基础设施方案。800V 直流系统结构更紧凑，适配下一代配电需求，既能减少电压转换与线路布设环节，也能最大限度降低配电损耗。

现有供电设计存在诸多瓶颈，首先是空间受限，目前 NVIDIA GB200 NVL72、GB300 NVL72 机型最多需配置 8 个电源机架，为 MGX 算力机架和交换机架供电。若沿用 54V 直流配电方案，兆瓦级 Kyber 机柜的电源机架就要占用高达 64U 机柜空间，几乎没有剩余空间部署算力设备。英伟达此前在 GTC 大会上展示过一款 800V 外置供电单元，可在单台 Kyber 机柜内为 576 颗 Rubin Ultra GPU 供电。另一种折中方案是为每一台算力机柜单独配置专用电源机柜。

其次是铜材消耗过载，单台兆瓦级 54V 直流机柜，母线铜材用量最高可达 200 公斤；一座吉瓦级数据中心，仅机柜母线铜材需求就高达 20 万公斤。显然，现有配电技术已无法适配未来吉瓦级数据中心的发展需求。

第三是电压转换效率偏低，供电链路中多次交直流转换，不仅能效损耗高，还会增加故障节点。

而 800V 直流系统优势也是十分明显，一是能效更高、损耗更低，升级至 800V 直流后，可精简电压转换层级（例如直接从 800V 降至芯片所需 6V），大幅减少能源损耗。二是缩减基建占用空间，工作电流更低，线缆更细更轻便、功率器件体积更小，可节省宝贵的机柜空间，部署更多算力硬件；三是依托先进功率半导体赋能，系统大量采用氮化镓（GaN）与碳化硅（SiC）半导体器件，实现高压场景下的高效开关切换；四是适配数据中心规模化部署，按照 2026 年行业标准，AI 算力工厂可依托该架构为搭载数百颗 GPU 的机柜供电，支撑兆瓦级算力密度；五是安全与稳定性更强，尽管工作电压更高，但 800V 直流架构配备固态继电器、高压热插拔、隔离传感器等专用器件，保障运行安全。

800V 直流架构将率先落地英伟达 2027 年推出的 Kyber 机柜，可在高密度机柜配置中搭载 576 颗 Rubin Ultra 芯片，并配套 600kW 全液冷供电方案，重塑 Rubin Ultra AI GPU 产品线的部署形态。随着 800V 直流架构普及、功率器件用量大幅激增，VRM 厂商与电源供应商将迎来重大发展机遇，通过扩产放量，满足下一代数据中心爆发式的市场需求。

至于大家都关心的第三代半导体，业内市场观察员指出，两条路线，SiC 走车，GaN 走算力。数据中心内部有精密温控，电压集中在中压段，要的是 MHz 级开关频率和极致功率密度。GaN 能让电感变压器的体积缩小一半以上，对寸土寸金的 AI 机柜来说这是刚需。SiC 的主场在电动车主驱和光伏逆变器那边，高压、大电流、高温，跟数据中心的需求画像完全不同。

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