衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI英伟达它又要涨价了！据彭博社消息，部分英伟达大客户已获告知，明年初交付的AI服务器，价格可能上调15%以上。从物理传输层面来看，相同的铜线缆在800V直流下可传输超过150%的功率，以往单个机架供电所需的200公斤铜母线可以大幅减少，为客户节省数百万美元成本。                   在数据中心实际应用中，800V直流架构提升了系统的可扩展性，让数据中心能够轻松应对不断增长的算力需求；其更高的能源效率，减少了电力传输过程中的损耗，契合当下绿色节能的趋势；同时，降低了材料使用量，优化了成本结构，并且为数据中心带来更高的性能容量。实际上，电动汽车和太阳能行业早已因类似效益采用800V直流基础设施，如今，数据中心领域也正迎来这一变革浪潮。涉及的产品包括现有的Grace Blackwell，以及下一代旗舰Vera Rubin。                   富士康积极响应，公布了为800V直流打造的40兆瓦台湾高雄1号数据中心；CoreWeave、Lambda等20多家行业先驱也纷纷投身800V直流数据中心设计。具体涨幅会根据GPU代际和内存配置有所不同。此外，Vertiv推出了节省空间、成本和能源的800V直流MGX参考架构，惠普宣布支持相关技术，共同完善800V直流生态。

The Information报道称，部分GB300和Vera Rubin 200系统预计涨价约17%。按该报道使用的现价模型计算，一座1GW规模的AI数据中心，光是这一轮加价就可能多出至少50亿美元成本。叹气……注意，这已经不是今年第一次看到英伟达相关硬件价格往上走了。

二 |                    20多家NVIDIA合作伙伴正在帮助提供符合开放标准的机架服务器，助力未来的千兆瓦级AI工厂。前面还有消费级RTX 50系列显卡，以及专业卡RTX PRO 6000 Blackwell。现在，AI服务器也加入了涨价队伍。                   芯片提供商：亚德诺半导体（Analog Devices，Inc.，ADI）、AOS、宜普电源转换（EPC）、英飞凌（Infineon）、Innoscience、芯源系统（MPS）、纳微半导体（Navitas）、安森美（onsemi）、Power Integrations、瑞萨（Renesas）、立锜科技（Richtek）、罗姆（ROHM）、意法半导体（STMicroelectronics）和德州仪器（Texas Instruments）                    电源系统组件提供商：BizLink、台达（Delta）、伟创力（Flex）、GE Vernova、领益科技（Lead Wealth）、光宝科技（LITEON）和麦格米特（Megmeet）                    数据中心电源系统提供商：ABB、伊顿（Eaton）、GE Vernova、Heron Power、日立能源（Hitachi Energy）、三菱电机（Mitsubishi Electric）、施耐德电气（Schneider Electric）、西门子（Siemens）和Vertiv。                   其中，包括中国大陆及台湾地区的合作伙伴数量不少，特别是英诺赛科成为了本土芯片行业唯一一家合作伙伴，另外也有包括PI等公司新进加入到了生态系统中。全方位齐涨，英伟达你介是什么意思？？？？

英伟达AI服务器价格明年将推高15%以上英伟达公司的一些最大客户已被告知，由于内存芯片成本飙升，其AI芯片的服务器价格将上涨超过15%。

三 |                    英诺赛科——唯一氮化镓IDM                    作为业内唯一的全栈氮化镓供应商及领先的氮化镓IDM企业，英诺赛科是唯一实现1200V至15V氮化镓量产的公司，可提供从800V到1V的全链路解决方案。The Information消息，两名收到服务器厂商通知的人士透露，部分英伟达旗舰AI服务器芯片系统预计涨价约17%。此次价格上涨将从2027年初交付的产品开始生效，主要涉及Grace Blackwell 300和Vera Rubin 200。这使英诺赛科成为唯一有能力为所有转换阶段提供全GaN功率解决方案的供应商，从容应对未来架构为满足更高功率需求的演变。                   英诺赛科官方表示，基于48V电压的传统人工智能系统正面临严峻的挑战——效率低下、铜耗过高，超过45%的总功耗耗费在散热上。未来的人工智能集群（如搭载超过500块GPU的机架）若沿用旧式PSU电源设计，将无空间容纳计算单元。涨17%是什么概念呢？按估算，目前一套72GPU Vera Rubin机架的价格大约在700万美元；涨价以后，一套可能达到约800万美元。按照这个情况，仅这一轮AI服务器涨价，建一座1GW级AI数据中心就可能额外增加至少50亿美元建设成本。800 VDC架构正是支持系统从千瓦级跃升至兆瓦级的解决方案。

而且服务器价格最近已经处在频繁波动中。此前采访服务器销售商和GPU云厂商发现，组成英伟达AI服务器的部分零部件，价格甚至会在一周内波动40%。                   除了向800V机架电源过渡外，该架构还要求在800V到1V的电压转换中实现超高功率密度和超高效率。其中包括台积电晶圆、先进封装、网络设备、散热系统以及内存。只有氮化镓功率器件（GaN）能够同时满足这些严苛要求。

四 | 一名GPU云厂商高管称，他们采购的服务器机架最近一度每周涨价2%至3%。                   为满足800 VDC的功率密度要求，电源开关频率必须提升至近1MHz，以缩小磁性元件和电容器的尺寸。

五 | 另一名高管提到，GB300服务器中的NVMe存储此前是价格波动最明显的部分之一，目前部分机架已经比其所谓的正常基准价格高出10%至15%。

六 | 其实哈，2026年以来，英伟达相关硬件已经出现三轮大幅涨价了。现有机架式电源的典型开关频率最高约300kHz，如果提升至1MHz可使磁芯尺寸缩减约50%。第一轮，发生在消费市场。                             英诺赛科第三代氮化镓技术具备决定性优势：                    在800V输入侧，英诺赛科氮化镓（GaN）与碳化硅（SiC）相比在每个开关半周期内可降低80%的驱动损耗和50%的开关损耗，从而实现整体功耗降低10%。                   在54V输出端，仅需16颗英诺赛科氮化镓器件即可实现与32颗硅MOSFET相同的导通损耗，不仅将功率密度提升一倍，还使驱动损耗降低90%。                   与现有机架架构中的硅MOSFET相比，800 VDC的低压电源转换阶段采用氮化镓材料可将开关损耗降低70%，并在相同体积内实现功率输出提升40%，大幅提升功率密度。                   基于氮化镓的低压功率级可扩展以支持更高功率的GPU型号，其动态响应得到提升，同时降低了电路板上的电容成本。今年夏天以来，多款RTX 50系列显卡市场价格明显上涨。

七 |                    Power Integrations——业界唯一1700V氮化镓供应商                    Power Integrations产品开发副总裁Roland Saint-Pierre表示：“随着人工智能对电力需求的不断增长，采用800VDC输入方案可简化机架设计、提高空间利用效率并减少铜材用量。随着机架电力需求的不断攀升，我们认为1250V和1700V PowiGaN器件是主电源和辅助电源的理想选择，它们能够满足800VDC数据中心所需的效率、可靠性和功率密度要求。”                    Power Integrations的InnoMux2-EP IC，它是适用于800VDC数据中心辅助电源的独特解决方案。InnoMux-2器件内集成的1700V PowiGaN开关支持1000VDC输入电压，其SR ZVS工作模式在液冷无风扇的800VDC架构中可为12V系统提供超过90.3%的效率。RTX 5060 Ti 16GB中位价最高上涨约39%，RTX 5070上涨约36%，RTX 5060上涨约27%。RTX 5090也上涨约9%。Attention Please，这些数据统计的是零售市场价格，其中包含供需、渠道库存等因素，不能全部算作英伟达官方调价。

第二轮涨价的是专业GPU。                   市面上大部分制造商提供的商用器件通常具有低于200V的额定耐压，或其额定耐压介于600V至650V之间。拥有96GB显存的专业卡RTX PRO 6000 Blackwell也经历了明显价格变化。此前，英伟达官方商城报价已经从早期价格一路上调，绝对涨幅为2750美元。最发售至今，RTX PRO 6000价格轨迹触目惊心：2025年早期约8565美元 → 2026年6月13250美元 → 2026年8月16000美元。在650V以上电压领域，仅有少数制造商推出了900V额定耐压的GaN HEMT。第三轮涨价的则是眼下的AI服务器。基于硅衬底的商用GaN HEMT技术难以实现900V以上的电压扩展，因为这需要极厚的缓冲层，从而带来显著的工艺挑战。                   因此，需要额定耐压1200V及以上宽禁带功率器件的应用一直受限于使用SiC开关器件。从游戏显卡，到专业GPU，再到数百万美元一柜的数据中心系统，价格压力沿着英伟达产品线一路向上。然而，与SiC相比，GaN能够实现更高的开关频率，在保持高效率的同时，为满足AI数据中心等应用日益增长的功率密度需求提供了可行路径。Power Integrations采用其专有PowiGaN技术制造的GaN HEMT具有独特的优势，可在实际器件中实现极高额定耐压（高达1700V），使其成为替代1200V SiC器件及更高电压器件的现成且极具吸引力的选择。

八 | 更加值得注意的是，下一代Rubin甚至已经开始重新评估内存配置。

九 |                    为在800VDC母线应用中充分发挥GaN的优势，通常会采用两个650V GaN器件进行串联堆叠的半桥结构，共计使用四个650V GaN器件。虽然这种堆叠拓扑结构可以在GaN所能达到的高频下工作，但它带来了若干挑战，包括控制复杂性增加、输入电压不平衡导致的可靠性风险、占用空间增大以及导通损耗增加，从而导致效率降低和成本上升。

十 | TrendForce披露，从今年第三季度开始，英伟达已经把Rubin Ultra原本以12-Hi HBM4E为主的评估范围，扩大到了8-Hi HBM4E、12-Hi HBM4以及8-Hi HBM4等多种方案，目前最终规格尚未确定。原因是2027年DRAM供应依然紧张，同时12-Hi HBM4E的验证时间和量产良率仍存在不确定性。

十一 | 还有消息称，英伟达已经开始重新评估Rubin Ultra的HBM配置。

能怪谁？怪内存供应紧张呗。相比之下，在此应用中采用1250V额定耐压的PowiGaN开关，不仅能显著简化功率变换器拓扑结构，更能充分利用GaN的特性——正是这些使其成为理想的高频功率开关。                   利用1250V的PowiGaN共源共栅开关，电源设计人员可以非常放心地明确其设计可以工作于1000V的峰值VDS，同时满足80%的行业降额标准。

内存行情到底涨到了什么程度看看今年的内存行情，大概就明白怎么个事儿了。对于工作峰值VDS超过1000V且高达1360V的应用场景，采用1700V PowiGaN共源共栅开关可让用户设计出同样高效的电源方案，但此时却是在更高的电压下工作。                   上图显示了Power Integrations的共源共栅架构示意图。TrendForce今年3月底预计，2026年第二季度传统DRAM合约价格将环比上涨58%至63%。1250V/1700V GaN HEMT是一款基于Power Integrations的专有PowiGaN技术制造的常开、耗尽型器件。它与低压硅MOSFET串联，形成共源共栅结构，以实现有效的常关操作，这对于电力电子系统的安全运行至关重要。NAND Flash涨得更猛，预计环比上涨70%至75%。到了第三季度，涨速有所放缓，但价格依然在继续向上。耗尽型GaN器件被认为具有极高的可靠性，因为它们无需p型GaN栅极层。因此，它们避免了阈值电压漂移及相关的不稳定性问题，确保了长期稳定性。                   PI对比了采用650V增强型GaN器件与1250V PowiGaN器件的800VDC、12.5V输出固定比的LLC拓扑结构对比。

十二 | 其中服务器DRAM合约价预计环比上涨13%至18%。由于采用了快速开关的GaN器件，这两种方案都可以在800VDC输入下以超过500kHz的高频率进行工作。TrendForce同时判断，从2026年下半年一直到2027年下半年，服务器DRAM价格仍可能逐季上涨。

十三 | 不过，对于650V堆叠拓扑结构，将带来若干挑战：                    输入电压不平衡：正常工作期间的输入电压不平衡必须得到妥善控制。

十四 | 如果半桥之间出现不平衡，GaN器件两端的应力电压可能会超过预期的约400V。

△图片由AI生成供给端的问题更加棘手。

十五 | 服务器、PC、手机使用的DRAM，与AI芯片里的HBM，本来就在共享晶圆产能。在这种较高的电压应力下，由于HEMT的2DEG通道内的电流捕获效应，动态RDS(ON)退化将变得更加明显。

十六 | 这些限制凸显了在800VDC输入系统中采用650V增强型GaN堆叠结构时存在的可靠性与效率风险。                   复杂的驱动设计：堆叠拓扑结构还会增加设计复杂性，特别是在栅极驱动电路中。每个半桥都需要专用上管驱器及隔离偏置电源，这进一步增加了系统成本、占用空间和设计负担。                   效率较低且成本较高：采用具有相同RDS(ON)的GaN器件时，与1250V PowiGaN单管半桥拓扑结构相比，堆叠拓扑结构会产生更高的导通损耗。

十七 | 这意味着1250V PowiGaN设计可采用RDS(ON)值高出2倍的器件，同时仍能实现相同的整体效率和损耗特性。

十八 | AI服务器越多，对HBM的需求越大，内存厂商也越愿意把先进制程和晶圆产能优先分配给HBM。                             另外，与具有近似RDS(ON)的1200V SiC MOS相比，1250V PowiGaN可以实现更高频率的LLC，从而实现更高的开关密度。HBM本身又比普通DRAM更“吃晶圆”。                             德州仪器——最全的产品组合                    针对800V电源转换架构，德州仪器可以提供氮化镓（GaN）功率级、数字电源控制器、多相降压稳压器、DC/DC负载点降压转换器、热插拔控制器、隔离栅极驱动器等产品，支持800VDC架构下的高效高密度电源转换。                   目前，800VDC存在着两种转换架构，一种为三段转换架构（800V→50V→12.5V/6.25V→<1V）：800V经16:1 IBC转换为50V（效率98%），再经4:1 IBC转换为12.5V（效率98%），最后通过多相降压稳压器转换为核心电压（效率92%），整体峰值效率约88%。

十九 | 它需要更大的die、更多堆叠层数以及更复杂的封装流程，同样的晶圆投入，并不能带来同比例的bit产出。结果就是，HBM快速扩产的同时，普通服务器内存能够拿到的产能进一步受到挤压。TrendForce预计，2027年服务器RDIMM bit供应只能同比增长约15%至20%，明显落后于服务器CPU出货增长。

|                    可变方案为：将4:1 IBC替换为8:1 IBC（50V→6.25V，效率约97.5%），多相稳压器效率提升至92.5%，整体效率仍约88%，且更低输入电压可支持更高开关频率，减小尺寸、改善瞬态性能并支持背面安装。与此同时，HBM和SOCAMM还在继续增加对DRAM晶圆产能的消耗。                             另外一种架构是两段转换架构（800V→12.5V/6.25V→<1V）：                    64:1 IBC方案：800V经64:1 IBC直接输出12.5V（效率97%），搭配多相稳压器（效率92%），整体效率约89%，可省去4:1 IBC，节省尺寸和成本。                   128:1 IBC方案：800V经128:1 IBC输出6.25V（效率96.5%），多相稳压器效率90%，整体效率约89%，但存在大电流挑战（6.25V时电流达2.4kA-3.2kA），需大尺寸导体（如母线）和多模块并联以控制电路板损耗。                   德州仪器表示，800VDC架构下，两阶架构效率更高，功率密度也更大，但中高转换比IBC的大电流输出导致电路板损耗控制困难，需采用多模块并联。

|                    总体而言，电源芯片需要越来越高的能量转换效率（降低数据中心运营成本、减少热损耗及空调开销）、小尺寸（电源组件占用电路板空间有限）、高可靠性及满足多相稳压器和负载点降压转换器的瞬态响应等性能要求。                   结尾                    实际上，在NV公布800V生态系统之后的这段时间，正在纳入越来越多的合作伙伴，其中氮化镓的需求增长迅速。

| 人工智能工作负载的指数级增长正在重塑数据中心格局，对功率密度、效率和可扩展性产生了前所未有的需求。传统的硅基电力电子器件和54伏架构已无法满足下一代AI工厂对数兆瓦级电力的需求。

| 这已经迫使一部分客户主动调整配置。今年上半年开始，一些云服务商和服务器OEM已经把部分系统中的96GB、128GB RDIMM，调整为32GB、64GB模块，希望降低采购成本。从电网直接到GPU的800伏直流架构转型，标志着一个根本性的转折点——它支持兆瓦级机架功率传输，大幅降低铜材与散热成本，并显著提升系统整体效率。

| 英伟达自己也在做类似的取舍。由于LPDDR5X供应紧张，英伟达已经决定把下一代Vera Rubin Superchip中的SOCAMM内存容量削减一半。

| 按照三星、SK海力士和美光初步产能分配测算，供应商目前能够满足的LPDRAM数量，大约只有英伟达预估需求的60%。AI过去几年疯狂消耗GPU，GPU又带动HBM需求暴涨，HBM继续挤压DRAM产能……到了2026年，内存价格开始反过来推高GPU和AI服务器的成本。现在，投出的回旋镖终于猛扎到英伟达自己身上了。

针对电力问题，英伟达已经往前走了一步不过，内存成本上升只是台面上的原因，背后还有高端系统集成度提升、供应链紧张，以及云厂商与大模型公司对交付周期的争夺。尤其是电力、土地、并网、散热、网络，以及整个园区能不能按时完成，都开始影响GPU什么时候能够产生收入。英伟达最近就在往这一层继续伸手。8月21日，英伟达宣布对美国数据中心基础设施开发商Cloverleaf Infrastructure进行少数股权投资。具体金额没有公布，不过《华尔街日报》此前报道称，这笔投资可能达到数亿美元。Cloverleaf做的事情是帮助数据中心开发商寻找合适的土地，与公用事业公司、能源供应商沟通，拿下电力以及其他基础设施资源，再把这些条件变成能够建设数据中心的项目。

公司2024年才成立，目前已经推进多个GW级项目。

| 合作以后，Cloverleaf还将部署英伟达DSX平台，用它优化数据中心选址、电力、冷却以及计算基础设施规划。这也是英伟达最近频繁进入基础设施上游的原因之一。几天前，英伟达刚宣布投资15亿美元进入软银旗下数据中心开发商SB Energy。再往前，它还与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛、KKR等机构合作，希望长期撬动超过5000亿美元第三方资金，用于建设AI基础设施。英伟达现在操心的事情，已经从“芯片能不能造出来”，一路扩到了“客户有没有钱买”“数据中心有没有地方建”“电从哪里来”“GPU交付以后什么时候能够通电”。与此同时——据悉，Amazon、微软、Google和Meta都在加码自己的AI芯片，希望降低对英伟达的依赖。

One More Thing硬件卖到极限，英伟达也在替GPU寻找更高的效率。其最新公布的AVO研究，先让Agent自己去优化GPU内核，再迁移到ARC-AGI-3测试。官方披露，AVO探索了500多个优化方向，提交40个内核版本，在DGX B200上较FlashAttention-4最高快10.5%。

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