赋能人工智能：深入探究800伏直流电转型——量化其对电气设备含量与增长的影响
AI智能总结
赋能人工智能：深入探究800伏直流电转型——量化其对电气设备含量与增长的影响 转向800VDC架构的影响，如今几乎出现在我们与投资者进行的每一次数据中心对话中，然而相关讨论在很大程度上仍停留在宏观和定性层面。本报告旨在量化这一800VDC的转变——它何时发生、将影响多大的市场份额、造成多大程度的产品替代，以及创造哪些新的机遇。我们自下而上的模型（可根据需求提供）旨在作为一个可操作框架，供投资者在采用趋势逐步明朗时进行调整。 800VDC何时进入市场？我们将800VDC的采用锚定于：i)NVIDIA最高功耗平台的发布，以及ii)AI训练的增长。鉴于RubinUltra和Feynman平台将于2027年和2028年发布，并假设需要6‑12个月的爬坡期，我们模型预测：2027年新增的AI训练容量中有10%采用800VDC，2028年达到80%，并从2029年起达到100%。对于推理负载，我们滞后并折减训练领域的采用率，这是考虑到其机柜功率密度较低，且800VDC在初期阶段相比传统配电方案效率较低。 数据中心市场有多大比例会受到影响？我们估计，到2030年，全球数据中心容量的15%以及至2030年新增装机容量的25%将采用800伏直流方案。这一进程将分阶段推进：2027年占总新增量的5%，2028年和2029年占35%，2030年占45%。AI领域的800伏直流新增装机将主要集中在后期，因为我们预计推理应用在2030年后才会大规模普及，届时推理也将成为AI新增装机的主要驱动力。 哪些环节面临风险？我们模拟了电气环节变化的三个阶段。每个阶段都会从电力链中移除传统的交流设备（转而采用简化的配电和直流设备）和电缆（转而采用母线槽）。第一阶段部署800伏直流“侧挂式”电源机架，并取代交流配电单元的角色（在我们的基准情景中，到2030年减少40%）。第二阶段进一步向上游取代不间断电源中的交流配电环节（针对IT负载，减少60%）。第三阶段用固态变压器取代开关设备（减少25%）和变压器（减少80%）。 难道全是坏消息吗？并非如此。尽管市场正关注各种不利因素，但我们识别出三个明确的增长机遇：1)新的800伏直流设备；利用配电专长进入新市场，如边车、直流断路器和固态变压器。2)液冷；随着功率密度和800伏直流的发展而扩展。3)自动化；更高的电压以及对电源、散热和算力管理的同步需求，要求更智能的自动化。 UPS就此出局了吗？并非如此。尽管存在担忧，UPS在未来5年内仍可实现低双位数的年复合增长率。虽然用于IT负载的UPS在800伏直流转型中部分被取代（到2030年总潜在市场减少60%），但用于与液冷分配单元相连的散热负载的UPS，到2030年将呈现强劲增长（年均~30%）。液冷分配单元传统上是交流技术，需要与其所冷却的IT负载具备相同的电源备份、调节和浪涌保护。 我们认为其对增长的净影响为小幅负面，在2030年前构成每年<2个百分点的阻力（毛影响：‑6%每年，抵消：+4%）。到2030年，800VDC转换将导致AI总市场规模净减少0.65亿美元/吉瓦，或相对于总计55亿美元/吉瓦的规模下降12%。在我们的乐观情景中，我们假设原始设备制造商能够通过基于价值的定价，从更高效设备带来的节能效益中获取更高的市场规模，这与部分原始设备制造商认为800VDC可能对市场规模产生积极影响的观点一致。 投资启示 对公司与持仓的看法？需细致分析。我们积极看待液冷相关业务，以及可利用不间断电源/冷却分配单元交叉销售优势的不间断电源业务（施耐德、伊顿、维谛技术（NC））。我们也看好自动化，因为AI工厂需要更强的跨系统协调能力（施耐德、西门子）。深厚的数据中心传统（ABB）和电池储能系统业务（施耐德、ABB）也是顺风因素。所有开关设备和变压器供应商都必须（通过内部/外部方式）发展其固态变压器能力，因为固态变压器对核心开关设备和变压器功能构成中长期生存威胁。我们注意到，伊顿和ABB已率先采取行动，分别收购了ResilientPowerSystems和DGMatrix。鉴于缺乏关于原始设备制造商产品层面业务占比的数据，对公司分析主要是定性分析，本报告的重点是量化800伏直流对整个行业增长和总可寻址市场的影响。 目录 执行摘要.3 为何数据中心正转向800VDC？.9这一过渡将如何展开？.13新建数据中心容量中，800VDC将占多大比例？.15从现状转向800VDC时，电气内容/GW将如何变化？.21电气行业如何抵消800VDC带来的颠覆性影响？.24800VDC数据中心份额的增长如何改变数据中心总市场规模？.38哪些公司受影响最大？.41 详情 执行摘要 为何转向800伏直流？ 超大规模云服务商正步调一致地竞相构建和货币化最先进的“通用人工智能”（AGI）平台，为了赢得这场竞赛，对计算的投资持续加速。EpochAI估计，自2015年以来，语言模型性能的提升有三分之二源于计算规模的扩大，而前沿模型的计算规模本身正以每年4.6倍的速度增长（图表1）。只要模型性能持续提升，超大规模数据中心容量的扩张就能持续，并且通过架构改进获得的任何效率提升都将被再投资于更大的模型。市场对超大规模云服务商和新云服务商资本支出的普遍预期表明，支出将在2026年大幅增长，并在本十年下半叶持续扩大（图表2）。 英伟达计划每年发布新平台以支持这一建设，每个新设计的功耗都超过前一代。作为背景，行业平均功率密度可能最高达到50千瓦/机架，而Blackwell和BlackwellUltra的发布分别将功率密度大幅提升至120千瓦/机架和180千瓦/机架（图表3）。迄今为止，这通过沿用现有的48伏直流电配电到机架的方式尚可管理（图表4）。英伟达分别通过RubinUltra和Feynman平台，旨在将峰值机架功率密度提升至>3倍和>5倍。引用施耐德电气的说法，这变得“不可能”，原因在于：i)电流增大导致功率损耗，ii)空间和实际限制，以及iii)铜材使用（涉及重量与成本影响）。 英伟达的800VDC与MountDiablo（Meta、谷歌、微软）旨在解决这一瓶颈，并计划彻底革新数据中心的设计。 图表2：关于超大规模云厂商和新云服务商资本支出的普遍预期显示，其支出将在2026年显著增加，并在本十年下半叶持续扩大规模。 来源：EpochAI,Bernstein分析 图表3：NVIDIA机架密度ybyplatform是growin随着每年的版本发布而增长，RubinUltra很可能“无法”通过常规配电方式来供电。 向800VDC的转变将如何展开？ NVIDIA和MtDiablo都旨在逐步推进配电架构的任何变更，因此我们不期望从传统配电方式一跃而就，直接转变为“直流原生”数据中心（参见图表5）。 第一阶段：Sidecar与闲置空间改造。向IT机柜输送800伏直流电的一个关键过渡步骤，是侧柜/电源柜及直流配电系统的商业可用性，这已于2025年10月由电气设备原始设备制造商大规模宣布（参见施耐德、伊顿、维谛）。侧柜接收设施提供的400伏交流电，并将其升压至800伏直流电，为（一个/多个）IT机柜供电（图表6），同时整合所有电源转换、配电和保护功能，节省宝贵的IT机柜空间。这简化了配电，并消除了侧柜之后机柜层级的所有交流配电。 第二阶段：电池储能（BESS/BBU）与混合交直流配电。NVIDIA/MtDiablo同样着眼于消除不必要的交流↔直流转换及其相关的功率损耗，计划用电池储能系统（BESS）和电池备份单元（BBU）部分替代不间断电源（UPS）（图表7）。替代集中式UPS系统的备用电源（BBU、BESS）、浪涌保护（eFuse）和功率调节（固态变压器），可以节省冗余的功率转换步骤以及相关的i)功率损耗与ii)故障点。下文我们还模拟了更高的液冷强度如何有助于弥补UPS损失的这部分可寻址机会。 第三阶段：固态变压器与中压至800VDC配电。迈向“直流原生”数据中心的最后一步，是用固态变压器取代开关设备和传统变压器，应用电力电子技术将电压从电网交流电（35kVAC）降压至设施所需的800VDC，并处理电源间的快速切换。 800VDC配电转换将于何时发生？ 800VDC配电可能要到本年代末才会真正普及，但考虑到组件的交付周期，新设备的订单通常会在交付和安装前12‑18个月下达。在与我们Bernstein美国半导体团队的交流中，我们预计，鉴于RubinUltra的每机柜千瓦数（600kW/机柜）相较BlackwellUltra（180kW/机柜）大幅跃升，一旦NVIDIARubinUltra部署进入市场，就可能需要800VDC配电。施耐德公司最近的一篇博客文章（链接）也证实了这一点，文中提到现有的配电架构在“每机柜200kW时已很困难，在每机柜400kW时则无法实现”。 在我们的基准情境中，我们假设英伟达的混合交流/直流配电模式（图表7）到2030年已发展成熟，因此大多数新建的AI训练数据中心（下文详述）都将配备电池储能系统（取代UPS）和侧挂式设备（取代交流配电单元和交流配电）。我们的基准情境假设固态变压器可能面世，但只有最先进的数据中心才会采用这项新兴技术，因为尽管数据中心领域可能给人留下深刻印象，但电气领域的发展却以缓慢著称，受到安全、可靠性和监管壁垒的严重制约。我们还进行了“看涨/看跌”情景分析，对2030年配电架构的成熟度提出了不同看法。 800VDC将影响多大比例的数据中心市场？ 我们采用由数据中心总容量、非AI容量和推理容量增长驱动的简化假设来预测数据中心总容量的增长，以避免对新增装机容量的确切时间阶段进行过度精确预测的风险。通过这项分析，我们并非必然对数据中心容量增加持特定立场，为此我们采取了一种相当共识性的观点。我们对此讨论的关键贡献在于，将容量增加映射到英伟达新平台的推广进程，以及我们认为可能面临风险的设备，同时考虑任何抵消性的补偿因素。 我们的核心假设是，推理（Inference）并不立即需要转向800VDC架构，因为推理的功耗似乎最高在60千瓦/机架（图表22）到160千瓦/机架（高通‑链接）之间，远未达到传统48VDC配电的极限。这一点在与伯恩斯坦美国半导体团队的讨论中得到了证实，表明推理数据中心仍致力于在给定空间内最大化“每瓦性能”，但性能指标从几乎纯粹的计算转向更广泛的指标，包括确保快速访问内存和网络能力以降低延迟，这抑制了对最高推理机架密度的预期。我们确实允许AI推理在训练数据中心验证技术成熟后采用800VDC，但我们假设更少的推理数据中心会需要/想要800VDC，因为唯一的剩余驱动力是效率提升。 我们假设中隐含的观点是，推理必须在增量AI数据中心新增份额中从训练（Training）手中夺取份额，尤其是在这个十年末。推理是超大规模企业将迄今为止投入数据中心的惊人资本支出货币化的唯一途径；鉴于投资者已在质疑潜在的AI泡沫，如果到2030年训练仍主导AI产能新增，泡沫必将破裂。我们可以进一步复杂化分析，假设部分AI训练数据中心能够转型为推理数据中心（在产能可互换的范围内），但我们在此模型中未考虑这一点。 综合来看，我们估算的“800VDC”吉瓦规模由这两个因素决定，尽管到本年代末，800VDC将在新建数据中心的训练领域占据主导地位，但在更广泛的背景下，到2030年，800VDC架构将影响数据中心总增量的25%（图表34）。 800VDC数据中心份额的增长如何改变数据中心总市场（TAM）？ 我们发现对增长的净影响为温和负面，预计到2030年每年将形成<2个百分点的阻力（总值：‑6%每年，抵消：+4%）。到2030年，800VDC的转变将导致TAM净减少0.65亿美元/GW，较总额55亿美元/GW下降12%。在我们的乐观情景中，我们假设原始设备
