核心觀點為: AI算力機櫃功率, 正從百千瓦級朝著兆瓦級實現躍升, 這一情況迫使資料中心供電架構, 從傳統的54V低壓體系, 邁向800V直流高壓體系進行全面升級, 而此升級將會深刻重塑功率半導體產業格局。
報告表明, 傳統的那種低壓大電流供電, 在處於超高功率的情形下, 碰到了銅損急劇增加、空間被擠佔這類物理方面的瓶頸, 800V架構借助“提壓降流”從根源上把這些矛盾給化解掉了。它的本質發生的變化是把AC/DC與DC/DC的功能進行解耦, 從這就形成了清晰的器件分工, SiC依靠耐高壓、低損耗的特性在PowerRack側主導大功率AC/DC轉換, GaN是以高頻開關的優勢佔據ITRack側DC/DC降壓環節。
就落地節奏而言, 報告給出了四階段的演進路徑, 在2026年開端至2027年, Sidecar改造最先開啟, 促使PFC、LLC以及高壓BBU的SiC/GaN出現增量變化, 在2028年之前2027年起始到2028年, 將800V下沉到計算節點, 板載DC/DC加速GaN的滲透處理程序, 在2028年之後, MW級集中整流向上移動以及SST直接連接中壓電網, 會進一步拓寬寬禁帶器件的成長上限範圍, 產業鏈的上下游都有希望獲得益處。
(TOP行業報告) 1. 硬體走向平凡,資料加冕為王
當全球十四家廠商一同推出萬元級機械臂時, 當十二款人形機器人被擺上貨架時, 一個殘酷的事實已然顯現出來, 硬體不再是王冠了, 它正變成流水線上的標準件。真正稀缺的物品向上遷移, 資料基礎設施成了新的護城河。遙操作採集成本從每小時三百四十美元斷崖式下降到一百一十八美元, 降幅達到六成。這意味著, 企業僅僅需要五至十五萬美元, 就能夠叩開屬於自身智能的試點之門。硬體決定你從那裡出發, 資料決定你能夠走多遠。
2. 基礎模型走出象牙塔,鋪就產線
VLA模型僅僅用了18個月, 就從實驗室裡的奇觀轉變成為生產線的脊樑 , 並且在2026年新的部署當中, 有四成是以它作為骨幹。模仿學習第一次超越了強化學習 (61%對31%) , 宣告了行業從“跌撞中試錯”轉變為“觀摩中精進”的務實轉身。更讓人覺得耐人尋味的是 , 精心微調70億參數的小模型 ,竟然比草率訓練700億參數的龐然大物還要出色 ——質量戰勝了規模。模擬資料增強技術日益成熟 , 入場門檻不斷下移 , 中小玩家終於能夠登台。