打破AI算力供電瓶頸！NVIDIA攜手Google、微軟推動800 VDC全新電力架構

隨著生成式AI帶動龐大的算力需求，每一代全新加速運算技術都對底層基礎設施提出更嚴苛的考驗。除了追求極致的晶片效能與機架密度，如何將電力 高效、無損地從電網輸送至GPU，成為擴展運算規模的最大瓶頸。為此，NVIDIA 先前便提出全新800 VDC直流電架構，藉此協助現有與未來的AI工廠突破傳統配電限制，今年更與Google 、微軟基於開放運算計畫 (OCP)提出全新規範，推動800 VDC全新電力架構普及化。

傳統交流電架構的極限與800 VDC直流電架構破局

在傳統的資料中心供電架構中，電力多半透過交流電 (AC)經由一般電網輸入，途中必須經過多次繁瑣的變壓與交、直流電轉換。隨著機架密度與耗電量不斷攀升，每一次的轉換都會帶來不可忽視的能量損耗與散熱問題。

面對新一代AI運算動輒百萬瓦 (MW)等級的功率規模，即使是極其微小的效率損失，累積起來也會成為驚人的能源浪費。

NVIDIA提出的800 VDC直流電架構，正是為了解決這項底層問題。透過採用較高電壓的直流電進行配電，大幅減少電網與AI加速器之間的電源轉換流程，讓更多可用電力能直接投入實質運算，進一步釋放系統效能。

無痛升級：混合式架構保護既有基礎設施投資

對於許多已經投入大量資金建置交流電資料中心的營運商而言，要求他們全面打掉重練顯然不切實際。因此，NVIDIA推出的DSX參考設計提供一套「混合式架構」過渡方案。

預計於2026年下半年推出相容NVIDIA MGX的800 VDC電源機架設計，便能直接整合進現有的交流電基礎設施中，並且能在單一機架列內將800 VDC直流電力輸送至運算機架。

誠如NVIDIA資料中心基礎設施副總裁Vladimir Troy所言，這項設計讓設施業主無須改造建築物既有的電力系統，就能在保留土地、電力使用權與既有建物的同時，直接提升運算密度，避免既有投資淪為閒置資產。

涵蓋各階段的擴展藍圖：從機架到設施級別

針對不同成長階段與規模的AI工廠，800 VDC直流電架構也提供清晰的三階段發展藍圖：

• 近期 (電源機架)：透過相容於混合式架構的電源機架，讓現有設施快速、無痛地過渡至高密度運算環境。

• 中期 (2027年，機架列電力中心)：針對專用的AI工廠，透過集中式電力站搭配架空的800 VDC直流電匯流排進行配電，每列機架最高可支援高達2 MW的驚人功耗。

• 長期 (直流電力模組)：針對全新規劃的基礎設施，在設施層級直接將電網電力轉換為800 VDC直流電架構，實現中壓電力的單步驟轉換，為未來十年的AI基礎設施奠定終極藍圖。

OCP開放標準成形，搶攻9兆美元基建商機

NVIDIA已經與Google、微軟透過開放運算計畫深度合作，於今年3月發表聯合白皮書，並且在7月正式確立《LVDC固態變壓器規範0.3版》。目前已經有超過80家設備與基礎設施製造商加入此規範，意味一個基於開放標準的800 VDC直流電架構供應鏈正迅速成形。

根據Wood Mackenzie的預估，直至2040年，全球AI與資料基礎設施投資將高達9兆美元。未來能在這場資本盛宴中勝出的設施，必定是那些在運算需求超越既有基礎架構前，便已妥善解決電力輸送效率問題的先驅者。

筆者觀點：算力即電力，AI工廠底層邏輯的徹底翻轉

綜觀NVIDIA這次大力推動的800 VDC直流電架構，其實不難發現，資料中心的底層邏輯已經發生顯著改變：未來的AI競爭，與其說是「算力的競爭」，不如說是「電力轉換效率的競爭」。

過去談論伺服器算力，焦點總放在晶片的製程與封裝；但當單一AI機架的功耗突破天際，傳統交流電的多重轉換不僅是一種無謂的「浪費」，更成為限制AI算力規模擴張的物理天花板，使得目前各地區在推動AI工廠佈建時，往往需要與政府機構談論當地用電需求是否面臨擴充。

NVIDIA攜手微軟、Google與開放運算計畫聯盟推動這項標準，本質上就是在為其下一代巨獸級AI晶片鋪平供電道路。

而這項佈局中的「混合式供電架構」，不僅描繪未來全直流電架構應用的理想，更讓現有資料中心營運商一顆定心丸——不需要推翻現有的基建投資，只要導入相容的電源機架就能立竿見影。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》