当ChatGPT掀起全球AI浪潮时，很少有人注意到：这场算力革命的底层，不只有GPU和算力，还有电。
据TrendForce预测，2025年全球AI服务器出货量将突破246万台，同比增长24.3%。单颗GPU功耗从数百瓦跃升至700W、1000W甚至2000W——这意味着芯片需要的供电电流已达到千安级（600A–1500A）。
供电设计不再是后端考虑的问题，而是已成为影响AI芯片设计和制造方式的前沿制约因素。
本文将从AI算力场景出发，深入解析DCDC转换器与LDO稳压器面临的新要求，以及国产电源芯片的应对策略。
AI芯片进入千瓦级时代，传统的分立式DCDC方案已难以满足功率密度要求。工程师们开始向以下方向突破：
集成化：将控制器、MOSFET、电感集成于单一封装
3D堆叠：近芯片端供电+垂直集成基板，缩短供电路径
据行业数据，为缩短供电路径、降低阻抗、减少损耗并提升瞬态响应，行业已向近芯片端供电+垂直集成方向演进。
AI推理芯片（如Jetson Xavier NX）在推理时会产生50mA至2A的动态负载跳变，这对DCDC的瞬态响应提出了极高要求：
技术路径：数字控制、TCM/CCM交错控制、图腾柱PFC技术
希荻微等国内厂商已推出具备”全球一流负载瞬态响应”的AI服务器供电芯片，输出电流高达50A，效率超过90%。
更高开关频率意味着更小的被动元件体积，但也带来更严峻的EMI挑战。AI服务器通常部署于数据中心密集环境，电磁干扰会直接影响其他IT设备的稳定性。
展频技术（Spread Spectrum）：分散谐波能量
单相DCDC已无法满足AI芯片的供电需求，多相并联成为标配：
AI服务器的运维需要预测性维护，这要求DCDC具备：
AI推理芯片对电源噪声极为敏感。以神经网络权重量化精度（INT8/FP16）为例：
电源噪声电压需<5μVrms（10Hz-1MHz带宽），否则会导致激活函数计算偏差，推理准确率下降。
这是什么概念？传统LDO的噪声通常在数十μVrms级别，而AI场景要求降低一个数量级。
AI芯片工作频率高、电流变化快，来自前级DCDC的纹波会直接影响后级LDO的输出纯净度。
共模半导体GM1200系列已实现120dB@1kHz、90dB@10kHz的超高PSRR，可完美适配AI推理场景。
即使静态噪声达标，瞬态过程中的下冲/过冲同样会干扰AI芯片。
边缘AI设备（如AI摄像头、无人机）通常采用电池供电，要求LDO在低压差条件下仍能保持高效率：
48V总线 → DC/DC（48V→12V/5V） → POL DCDC（12V→1.xV） → LDO（为ADC/时钟/传感器供电）
当前AI服务器电源市场仍以TI、ADI、Infineon等国际大厂为主导。然而，国产替代的窗口正在打开：
边缘AI设备（如AI摄像头、无人机）通常采用电池供电，要求LDO在低压差条件下仍能保持高效率：
车规/工规认证周期长：AI数据中心虽非车规，但可靠性要求同样严苛
生态兼容：与Intel/AMD/NVIDIA平台的VRM兼容性验证
产能保障：大规模AI服务器部署对供应链的稳定性要求极高
4.1 垂直供电网络（VPD）：从”平面”到”立体”
传统供电网络（PDN）采用平面布线，背面供电网络（Backside Power Delivery）正在成为AI芯片的下一代方案：
高功率密度下，液冷与功率器件的热协同设计将成为必修课：
4.1 垂直供电网络（VPD）：从”平面”到”立体”
AI算力的爆发式增长，正在倒逼电源技术进行全面重构。从DCDC的千瓦级功率密度、纳秒级瞬态响应，到LDO的微伏级噪声、百兆赫兹PSRR——每一个参数都在逼近物理极限。
这是一场没有终点的技术竞赛。
对国产电源芯片而言，AI浪潮既是挑战，更是千载难逢的替代窗口。唯有在核心参数上实现对标乃至超越，才能在这场全球竞速中占据一席之地。
共模半导体将持续深耕高性能电源赛道，为AI算力时代提供”芯”级动力。