发布时间:2025-11-12 阅读量:686 来源: 发布人: suii
•高效节能:SiC/GaN拥有高击穿电场、高电子饱和漂移速率等优势,在电源的交直流转换过程中,能量损耗显著低于传统硅基器件。这意味着,在AI数据中心电源单元(PSU)中应用SiC,可以直接降低能源损耗,缓解散热压力,是实现“双碳”目标下数据中心PUE(电源使用效率)优化的关键技术路径。
•高功率密度:这些材料允许设备在更高的温度、频率和电压下运行,从而使得电源模块可以做得更小、更轻,却具备更高的功率输出。这直接提升了服务器的功率密度,让单一机柜承载更强的AI算力成为可能。
•可靠性提升:优异的耐高温特性改善了系统的热管理压力,提升了供电系统的整体可靠性和寿命。
目前,全球头部电源和半导体厂商正积极将SiC/GaN解决方案导入AI数据中心的供电架构中,预示着技术路线已经得到市场验证,正步入快速普及的前夜。
•天岳先进:作为国内碳化硅衬底的领军企业,其市场地位通过核心客户得到凸显。公司披露,其客户英飞凌、安森美等国际半导体大厂已成功进入英伟达等巨头的供应链。这意味着天岳先进的衬底产品,已间接成为全球AI算力基础设施的关键一环,深度绑定行业增长。
•三安光电:公司布局了国内罕见的全产业链“一条龙”模式,覆盖碳化硅从晶体生长到模块封测的全部关键环节。这种垂直整合能力确保了产品的协同性和成本可控性。其碳化硅产品已广泛应用于新能源汽车、光伏储能等领域,并正积极推向AI及数据中心服务器市场,有望享受多赛道增长带来的红利。
结论与展望
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下,国产LineShine(灵晟)纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500,印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日,Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》,系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系:处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹,我们能察觉到一种质的变化:AI不再只是被展示、被调用的“展品”,而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑,从算力基建到未来接口,行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字,捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
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