据彭博智库，生成式人工智能市场将以42%的年增长率成长，在10年内，将从2022年时400亿美元的规模扩大至1.3万亿美元……数据中心对电力与算力的需求将急剧上升，随之而来的用电量激增不仅将对运营效率造成压力，更将成为数据中心达成净零排放目标的重大阻碍。

AI行业高速发展，电力需求大幅提升。算力核心设备逐渐由传统的CPU（中央处理器）向GPU（图形处理器）转移，在提升计算效率、实现复杂的数据处理和深度学习模型的同时也带来了高能耗。根据国际能源署（IEA）的数据，2023年英伟达芯片的电力消耗已达7.3TWh，预估至2026年，这一数字将升至2023年的10倍。与此同时，AI服务器电源需求大幅提升。不仅仅是电力，AI服务器对功率密度的需求也在提升。

AI服务器电源主要分为AC/DC（交流/直流）和DC/DC（直流/直流）两部分。从电网传输到芯片的过程中，电压要从1万~3万伏特降低至0.5~1伏特，在这个过程中数据中心电源架构主要分为保障电路UPS（不间断电源）、机架电源AC/DC、芯片电源DC/DC三个层级。AC/DC的输入是PDU（电源分配单元）输入的交流电，经过降压、整流两个过程输出直流电；DC/DC则进一步将电压调降至芯片可用电压。其中AC/DC电源难点在于有限体积内提升功率密度，而DC/DC则在于如何尽量压降板路损耗。第三代半导体氮化镓，既可以满足高功率密度，也可以提高电源转换效率。

相较于传统MOSFET，第三代半导体的优势在于高功率、高电压和散热佳，目前主要被欧美日IDM（集成设备制造商）从业者掌握。第三代半导体用于AI服务器可提高其运行效能和功率密度，从而降低总体运营成本，未来将会成为AI服务器升级的‘刚需’。