Оглядовий аналіз великого циклу AI-даних центрів та майбутньої гонки озброєнь, яка вже не обмежується лише GPU, а переходить до Power

Дані центри AI стають все більшими, один центр споживає енергії, що порівняно з середнім містом.
Раніше дані центри мали 10-20 кВт/стійку, зараз це вже 80 кВт, 120 кВт, а іноді й 600 кВт/стійку. Витрати електроенергії великих AI-кластерів вже досягають рівня ГВт.
Крім GPU, CPU та зберігання, вузьким місцем стають струм, тепло, розподіл електроенергії, мідні втрати, ефективність перетворення електроенергії, підключення до електромережі та HVDC.
Цепочка індустрії AI-даних центрів:
Електромережа → Трансформатор → UPS → HVDC → PSU → VRM → GPU.
Традиційні сервери масово використовували 48V, оскільки в епоху інтернету потужність шаф була невеликою. Але в епоху AI проблеми з низьковольтними системами почали повністю проявлятися. Адже:
P = VI
Для такої ж потужності 1МВт, 48V потрібно понад 20 000А струму, 400V — приблизно 2 500А, а 800V — ще менше, близько 1 250А.
Зменшення струму означає звуження мідних кабелів, зниження мідних втрат, зменшення нагріву, скорочення шини, зниження навантаження на PSU, зменшення навантаження на рідинне охолодження, зниження складності будівництва та вартості.
800V — це платформа високої напруги, яка вже доведена у електромобілях. Чому EV використовують 800V? Тому що швидка зарядка, висока потужність, зменшення лінійних втрат і теплових втрат.
Сьогодні AI-дані центри стикаються з тими ж проблемами. Тому SiC, високовольтні MOSFET, високовольтні DC/DC, високовольтні PSU, HVDC, Busbar, твердотільні трансформатори — ці галузі, спочатку орієнтовані на нову енергетику, починають виходити за межі автомобільної промисловості.
Але 800V можливо — лише початок, справжній великий тренд — HVDC (високовольтний постійний струм).
Саме тому традиційні промислові енергетичні компанії раптово отримали переоцінку ринку. Такі компанії, як Vertiv, Eaton, Schneider Electric, ABB, Siemens, починають ставати ключовими бенефіціарами ланцюжка AI-індустрії.
Саме тому ринок переоцінює потенціал потужних напівпровідників.
Infineon — типовий приклад компанії, яка безшовно перейшла від сервісу автомобільних потужних напівпровідників до інфраструктурних енергетичних напівпровідників.
Можливо, Infineon — один із небагатьох у світі, хто справді реалізує платформу “Grid-to-Core”. Від високовольтної мережі, HVDC, PSU, живлення GPU, високочастотних GaN, драйверів, контролерів, MCU — до модулів потужності, MOSFET, SiC — майже все охоплено.
Це і є їхня найбільша конкурентна перевага.
Ще важливіше, що Infineon — не Fabless, а IDM. Вони самі проектують, виробляють, пакують і тестують свої продукти. Це надзвичайно важливо у галузі потужних напівпровідників, адже вони відрізняються від CPU/GPU.
Логічні чіпи зосереджені на EUV, FinFET, GAA, щільності транзисторів. Потужні напівпровідники ж справді змагаються у тепловому управлінні, стабільності високої напруги, довговічності, матеріалах, пакуванні, епітаксі та рівні вихідної продуктивності. Особливо враховуючи, що майбутні AI-дані центри працюватимуть довго на високих навантаженнях, з високим струмом, високою тепловіддачею та високою напругою. Виробництво — це сама технологія.
Зараз основні активи Infineon — Villach, Dresden, Kulim. Найважливіше — 300мм фабрика потужності та 200мм SiC. Ринок недооцінює один факт: виробництво потужних напівпровідників 300мм — дуже складне. Через тепловий стрес, рівень вихідної продуктивності, високовольтні компоненти, контроль дефектів — усе набагато складніше, ніж у звичайних технологіях.
У епоху AI попит на потужні компоненти починає стрімко зростати. Передові виробничі можливості у цій галузі знову стають захисною стіною.
Якщо дивитись лише на “найчистіших” гравців у високовольтному AI Power, то це Navitas Semiconductor і Wolfspeed. Особливо Navitas — це чистий Beta-проект GaN + AI високоефективних потужних рішень.
Wolfspeed — інша логіка. Якщо AI-дані центри повністю перейдуть на SiC PSU, HVDC та високовольтну архітектуру, то вони можуть отримати другу хвилю зростання.
Ще є великі промислові енергетичні платформи. Наприклад, Eaton, Schneider Electric, ABB. Вони контролюють розподіл, середню та низьку напругу, автоматичні вимикачі, управління електроенергією та топологію живлення дата-центрів.
Ці компоненти мають дуже високі витрати на перемикання. В кінцевому підсумку AI виявить, що GPU можна оновлювати, але архітектура електропостачання, once визначена, має дуже довгий життєвий цикл.
Загалом, той, хто зможе постійно вирішувати питання високої щільності струму, тепла, ефективності, розподілу та підключення до мережі в епоху AI з надвисокими потужностями, — той і залишатиметься лідером у цій галузі. Адже наступний великий бар’єр AI вже починає зміщуватися з GPU до Power, і ця галузь ще не повністю врахована ринком.
Застереження: я володію активами, згаданими в статті, мої погляди мають упередженість і не є інвестиційною порадою, DYOR