> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 电力设备行业总结：AI算力驱动800VDC供电架构升级 ## 核心内容概述 随着AI大模型训练带来算力需求的爆发，服务器电源架构面临重大变革。当前，AI服务器电源普遍采用UPS、AC/DC、DC/DC三级架构，以确保电力稳定高效地输送至计算单元。然而，随着GPU机柜功率从10kW迅速跃升至1MW以上，传统低压直流（如54VDC）架构已难以满足需求，800VDC高压直流供电成为新一代数据中心供电系统的最优解。 800VDC架构凭借精简系统架构、降低耗材成本、原生兼容等优势，显著提升供电效率与可靠性。得益于SiC/GaN功率器件的成熟以及电动车行业的800V平台应用，800VDC技术具备良好的产业化基础，能够有效解决超大功率数据中心的布线与传输损耗问题。 ## 主要观点 - **AI算力需求驱动供电架构升级**：AI大模型训练导致GPU机柜功率密度提升，传统低压架构在带载能力、转换效率与可靠性方面存在瓶颈，800VDC成为主要升级方向。 - **800VDC技术优势显著**：相比传统方案，800VDC可大幅降低电流与铜材用量，减少传输损耗，同时释放机柜内部空间，提升算力部署效率。 - **英伟达供电方案四阶段演进**：从传统交流IT机柜（2022-2024）到过渡型Power Shelf（2024-2025），再到800VDC Power Rack（2026-2027），最终指向固态变压器（SST）终极架构（2028+）。 - **800VDC落地路径多样**：包括侧边独立电源柜（Sidecar）、机房集中整流、中压整流器、SST等，其中Sidecar方案为当前主流短期落地路径。 - **电动车800V产业积淀推动技术落地**：电动车行业的800V平台已实现大规模产业化，为数据中心800VDC技术提供了器件基础与工程经验。 - **800VDC具备综合最优特性**：相较750VDC、±400VDC、1500VDC等并行方案，800VDC在兼容性、传输效率、成本控制等方面表现更优。 - **服务器电源模块功率持续跃升**：从3.3kW到1.2MW，电源模块逐步外移至独立Sidecar柜，电压架构转向800VDC，储能系统同步升级为集成式方案。 ## 关键信息 - **传统架构限制**：低压直流母线（48-54VDC）+铜排方案在单机柜功率超200kW后存在物理空间与成本瓶颈，如1MW机柜配套铜排重达200kg，GW级园区铜材耗材达50万吨。 - **英伟达供电方案**： - **第一阶段**（2022-2024）：传统交流IT机柜方案，适配早期低功率GPU。 - **第二阶段**（2024-2025）：Power Shelf方案，集成标准化插框与储能，但仍为低压架构。 - **第三阶段**（2026-2027）：800VDC Power Rack方案，AC-DC整流外置，释放机柜空间，是当前核心落地方案。 - **第四阶段**（2028+）：SST方案，实现端到端电能变换最小化，效率最高，但技术与成本尚未成熟。 - **光宝科技**： - 2017年推出3.3kW GPU电源模块，2023年推出110kW Power Shelf，2027年计划推出1.2MW 800VDC Sidecar电源柜。 - 电源模块功率逐步提升，从3.3kW到1.2MW，电压架构从低压交流转向800VDC。 - 储能从单机柜BBU升级为侧边柜集成式储能。 - **麦格米特**： - 推出110kW AC-800VDC及90kW 800-50VDC两款Power Shelf产品。 - 支持N+1/N+N冗余设计，具备高转换效率（≥98%）与灵活的网络管理能力。 ## 投资建议 - **市场格局**：当前市场以台系厂商（如台达、光宝）为主导，但大陆厂商（如麦格米特、中恒电气、欧陆通等）正加速追赶。 - **重点厂商**： - **麦格米特**：进入英伟达供应链，有望提升市场份额。 - **中恒电气**：聚焦HVDC技术，系统效率超97.5%，推动“直连直递”供电模式。 - **欧陆通**：已供货谷歌，与AMD、Juniper等重要客户合作。 - **富特科技**：从车载电源向数据中心电源拓展。 - **奥海科技**：布局大功率AI服务器电源与HVDC电源。 - **欣锐科技**：布局AI服务器电源，完成CRPS与OCP标准电源的性能验证。 - **通合科技**：布局HVDC产品，参与编写《数据中心800V直流供电技术白皮书》。 - **优优绿能**：具备800VDC系列产品，适配主流AI服务器机柜供电需求。 - **动力源**：整机柜服务器电源在国内多个AI智算中心应用。 - **科华数据**：推出ZL系列高压直流电源系统，专为智算中心与超算市场设计。 ## 风险提示 - **下游需求不及预期**：AI算力建设受资本开支与行业政策影响，若云厂商缩减投入，将拉低相关订单。 - **技术路线迭代风险**：数据中心供电架构正快速向800VDC与SST演变，厂商若无法跟上技术变革节奏，将面临产品竞争力下降。 - **竞争加剧风险**：AI服务器电源市场高景气吸引大量厂商入局，若需求放缓可能导致竞争加剧，压缩企业盈利空间。