兆瓦级算力系统AI整机柜DC 800V供电架构研究报告
随着生成式AI与大模型技术的飞速发展，全球算力需求呈现前所未有的指数级增长态势。从GPT、Gemini到各类行业大模型的不断迭代，对算力硬件的性能和密度提出了极致追求。这直接驱动了AI服务器单机柜功率的急剧攀升，在短短数年内，已从传统的数十千瓦级别跃升至100kW以上，并正朝着200kW、500kW乃至兆瓦（MW）级的更高目标快速演进。
然而，支撑这一变革的底层供电架构却面临着严峻挑战。延续数十年的传统交流入柜+54V直流供电架构，在面对超高功率密度时已触及物理极限，其固有的设计约束成为制约AI算力进一步发展的核心瓶颈：
一是配电容量与空间存在限制，传统低压供电方案在高功率下需要巨大的电流，导致入柜线缆数量庞大、规格粗重，不仅占用了宝贵的机柜空间，也给安装维护带来极大困难，其配电容量上限普遍在200-300kW之间，难以满足未来更高功率的需求。
二是体积要求苛刻，传统架构中，电源转换单元（PSU）体积庞大，挤占了大量本可用于部署计算节点的空间。
三是母线损耗与载流能力持续挑战增加，低压大电流导致机柜内部的直流母排（Busbar）损耗随电流平方关系急剧增加，不仅造成严重的能源浪费，还带来了棘手的温升问题。母排的物理载流能力也成为限制单机柜功率的关键因素。
四是散热能力逼近上限，传统架构，电源转换效率已接近物理极限，电源转换和线路传输产生的巨大热量，使得风冷散热能力迅速达到极限，难以满足更高功率密度机柜的散热需求。
面对上述挑战，传统供电架构已无法适配新一代AI算力的发展需求，成为制约算力扩容、节能降本的核心障碍。在此背景下，将供电电压提升至+/-400V或者800V高压直流已成为全球行业巨头（如NVIDIA、Google、Meta）及主流标准组织（如OCP）的广泛共识。向+/-400V或者800V供电架构转型，已不再是简单的技术升级，而是一场由AI算力驱动的、从被动适配到主动重构的根本性变革，是支撑下一代高功率、高密度AI数据中心建设的必然选择。
