AI芯片功耗飙升倒逼供电架构升级，垂直供电成产业新焦点

AI 大模型训练与推理对算力芯片性能提出极高要求，推动 AI 芯片整体功耗快速攀升，芯片内部供电电压持续走低。根据功率公式 P=U×I，电压下降直接推高工作电流，传统横向板级供电架构已触碰到物理层面的天花板。在 APEC 2026 上，电源厂商已将 3000A 作为下一代供电参考平台的设计目标。在此背景下，垂直供电（Vertical Power Delivery，VPD）成为行业重点推进的下一代供电架构，相关资本动作也随之密集显现。

传统横向供电面临三大现实约束

过去十余年，AI 服务器普遍采用横向板级供电方案，把电压调节器件布置在 GPU 芯片周边，依靠主板铜箔走线输送电力。这套架构在 CPU 与早期 GPU 时代运作良好，但在 AI 芯片面前暴露出明显短板。

功耗与损耗方面，GPU 核心电压已降至 0.6–0.8 V，电流高达数千安培。按 I²R 定律，路径损耗与电流呈平方关系。TSMC 在 APEC 会议上公开数据显示，传统板级供电网络 PDN 电阻约为 90–140 μΩ，转向垂直供电后可降至 10–15 μΩ，损耗降低约 89%。这部分路径损耗在整机供电中的占比可达两三成，直接抬高数据中心的 PUE 与长期运营成本。

空间冲突同样难以回避。AI 芯片四周布满 HBM 显存，封装外围留给供电元器件的 PCB 面积十分有限。从英伟达 V100 到 B200，GPU 供电相数从 16 相提升至 60 相以上，单纯堆砌电源器件的路子已走到物理边界。此外，长走线带来的寄生电感使供电响应跟不上负载跳变，容易出现电压跌落，影响芯片稳定运行。

垂直供电的三条技术路线

垂直供电的核心思路是把调压单元从芯片侧边挪到芯片正下方，让电流垂直向上供给核心，把供电路径从厘米级压缩到毫米级，从而降低 PDN 阻抗与寄生电感。Vicor 官方白皮书测试结果表明，垂直供电可将 PDN 电阻压到 5–7 μΩ，配电损耗最高下降 95%，瞬态响应能力也明显改善。

依据集成深度，行业将垂直供电划分为三个阶段：

• PCB-VPD（背面垂直模块）：电源模块直接焊在主板背面，兼容现有服务器供应链，整机改造压力最小，是目前推进最快的方案。
• SIVR（封装基板内调压器）：将调压电路集成在芯片载板上，路径更短、性能更优，但要求芯片、基板、电源厂商深度协同。
• In-Package IVR：调压与硅电容嵌入芯片封装内部，性能最优，但对封装良率、散热、可靠性要求苛刻，现阶段更多面向高端定制算力。

三条路线各有取舍，短期内将并行迭代。

全球产业密集落子

芯片厂商作为产业链最上游，是垂直供电赛道的核心需求牵引方。英伟达在 800V 直流架构白皮书中规划 2027 年前后落地 800V 高压直流供电体系，搭建适配 1MW 级 AI 机架的新型基础设施；Rubin 架构搭载高密度 HBM4 后，VPD 成为最具可行性的方案。谷歌母公司 Alphabet 旗下 CapitalG 曾参投 Empower Semiconductor，并公开论文证实 TPU 平台面临大电流供电难题；AMD 针对下一代 3kW 级 AI 加速器开展 VPD 方案验证；英特尔则延续 FIVR 集成调压技术积累，并行推进 PCB-VPD 与封装内 IVR 双路线。

电源与模拟半导体厂商在 2026 年密集发起并购。ADI 收购 Empower Semiconductor，获得 FinFast IVR 与 ECAP 硅电容技术；英飞凌于 8 月收购印度电源管理初创公司 C2i Semiconductors；Navitas 同期官宣收购 Claros。三笔交易在数月内落地，形成强烈的产业信号——头部模拟半导体企业正全面押注下一代 AI 供电架构。

Vicor、MPS、TDK、台达等厂商也已基于自身技术积累推出对应产品与方案，覆盖从板背电源模块到整机级定制服务。

普及仍需跨越多重门槛

即便行业普遍看好垂直供电，从样机测试走向大规模上量仍需跨过多道门槛。工程层面，芯片向下散热与电源模块自身发热叠加，给整机热设计带来挑战；背面器件焊接、温度循环、长期震动对可靠性验证提出更高要求。成本方面，高密度电源模块、特种电容电感、定制 PCB 与基板都会抬高 BOM。生态层面，目前 VPD 的接口、机械尺寸、测试方法尚无统一规范，方案碎片化增加了整机适配成本。

从落地路径看，垂直供电将分阶段推进：当前优先落地于高端 AI 训练服务器与 HPC 超算，以 PCB-VPD 形态完成样机导入与业务验证；通用服务器与中低端推理服务器仍将沿用成熟的横向供电架构。随着 AI 芯片持续迭代与配套工艺成熟，规模效应有望逐步摊薄硬件增量成本，垂直供电才会向中端推理场景进一步渗透。OCP 等行业组织已开启相关议题讨论，未来有望推动通用接口规范落地。

从更长周期看，垂直供电的设计思路并不局限于 AI GPU。随着大功率算力硬件需求扩张，这套供电理念还有望向高性能 ASIC、高端 FPGA、工业超算等领域外溢，成为大功率算力硬件的重要技术选项。算力竞争早已不只看芯片本身，供电架构的演进速度，将直接影响未来 AI 算力基础设施的释放节奏。