发布时间：2025-12-5 阅读量：613 来源: 发布人: suii
据中国光谷发布的消息，一项由九峰山实验室研发的最新科技成果——氮化镓电源模块，可实现将100万个指甲盖大小的“黑盒子”集成于一座容量达1吉瓦（10亿瓦）的超大型AI算力中心机柜中，每年可节约电能近3亿度，相当于减少电费支出约2.4亿元。该团队负责人李思超博士表示，目前该技术已完成概念验证，即将进入中试阶段，预计未来3至5年内可实现量产，届时有望满足千亿级别的市场需求。
来源：中国光谷
建设一座AI算力中心，可以说是以“电”换“算”。理论上，1座1吉瓦AI算力中心一年用电量达87.6亿度，相当于一座大型核电站的满负荷发电量。其中，电源模块将机柜高压电“转换”成XPU（专用处理器）所需的低压电，每年耗电达10亿度，占中心总用电量的11%。
今年4月，国际能源署发布报告称，在AI应用的助推下，到2030年，全球数据中心的用电量还将增长一倍以上，达每年约945太瓦时（1太瓦时=1000吉瓦时）。今年9月，英伟达宣布与OpenAI共建全球首个10吉瓦级AI数据中心。
若把硅基氮化镓芯片装入电源模块中，替代传统电源模块芯片使用的硅材料，可实现用电损耗降低30%，还能使模块体积缩小30%，成本也降至硅的一半。
今年初，新型研发机构——九峰山实验室组建跨部门团队，开发氮化镓电源模块。然而，氮化镓半导体加工工序上千步，加工精度在纳米之间，一个步骤有偏差都会导致芯片不良。7名博士历经上百次测试，实现了材料生长、器件加工、异质集成、模块封装等氮化镓全产业链闭环。凭借氮化镓半导体技术，该团队已跟国内多家数据中心电源厂商建立合作关系，承接商业订单超千万元。
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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2026 WAIC落下帷幕，国内AI算力产业的共识正发生清晰转向：单点参数竞赛逐渐退潮，超节点集群、全产业链自主可控与底层架构原始创新成为核心主线。在此背景下，首次参展的东方算芯凭借“高能效软件定义近存计算芯片DF1000”斩获大会最高荣誉SAIL奖。这座奖杯背后，指向了一条不依赖先进制程与既有生态的突围之路。
