【导读】意法半导体是云端 AI 时代的焦点赋能者，提供光学技能、电源及毗连能力，使超年夜范围 AI 数据中央可以或许从兆瓦级扩大到吉瓦级，同时以更高效率、更低只管当前毗连方式仍以可插拔方案为主，光学解决方案正于快速增加，为下一代架构创造了巨年夜的增加时机。从宽禁带碳化硅（SiC）及氮化镓（GaN）器件、800 VDC 架构，到部署在领先超年夜范围云办事商的高产量硅光子平台，并由 STM32 微节制器及 BiCMOS 电子技能举行治理，ST 提供的技能撑持从电网到焦点的全链路供电，支撑下一代 AI 工场。

ST 正于撑持整个广泛生态体系中的协作，包括研究试验室、ODM、模块供给商以和最年夜的超年夜范围云办事商。

数据中央营业收入今朝估计将于 2026 年到达约 10 亿美元。假定当前趋向连续，并联合咱们现有的互助项目，2027 年收入有可能翻倍。

云端 AI 正之前所未有的速率从头界说计较。跟着全世界最年夜的科技公司竞相构建年夜范围 AI，数据中央正从软件及芯片，到电源架构、收集布局，以和信息传输的基本物理方式，被从底层从头构思。向加快型事情负载的改变是一场布局性厘革，它要责备新一代基础举措措施。

不管是模子练习还有是推理集群，其暗地里都有一个底子问题：当范围从千瓦级扩大到兆瓦级，再到吉瓦级时，怎样提供充足的电力、传输充足多的数据，并连结效率及靠得住性？ST 其实不设计 GPU 或者 AI 模子。但咱们于回覆这个问题时阐扬着决议性作用——经由过程提供实现 AI 工场所需的半导体技能，以进步前辈电源转换、高速毗连及集成光互连，将电网与焦点毗连起来。

面对压力的数据中央

数据给出了挑战的范围。全世界数据中央容量估计将从 2025 年约 103 GW 险些翻倍，到 2030 年到达 200 GW，而到2030年前，年度基础举措措施支出估计将跨越 1 万亿美元。几年前，一个高机能办事器机架的功耗约为 10 到 15 kW，相称在几台家用烤箱的负载。而于 AI 时代，运营商正于为每一个机架计划 500 kW 甚至跨越 1 MW 的功耗，相称在足以为数百户家庭供电。与此同时，加快器之间的数据流量也于同比增加，由于练习及运行年夜模子需要每一秒于芯片之间传输数十亿个数据点。

传统基础举措措施并不是为此而建。铜互连曾经是数据中央收集的主干，但于现代 AI 集群所需的速率、传输间隔及每一比特能耗方面，愈来愈没法满意要求。传统电源架构于兆瓦级密度下也难以统筹效率、散热及物理占用空间。成果就是成本上升、繁杂性增长，整个行业火急需要从头思索数据中央的供电与毗连方式。

从铜到光：硅光子技能于 AI 互连中的运用

年夜型 AI 集群的通讯需求，使传统基在铜的收集于范围化运用中变患上不成连续。铜链路于高速下以和跨机架、跨机列所需间隔下，碰面临衰减及串扰问题。同时，每一比特功耗也太高，而这一点于单个练习集群可能包罗数以万计的加快器、且所有加快器连续互换数据时，会变患上至关主要。

光互连正于成为云端 AI 收集的主干。光可以以更低损耗、更长间隔、并以更高能效传输更大都据。对于在 AI 练习及推理事情负载而言，功课完成时间及集群使用坦白接取决在互连机能，是以这一改变具备厘革性意义。

ST 深度投资硅光子技能，以鞭策这一改变。PIC100 硅光子平台为数据中央内部及跨数据中央运用提供高速、低损耗的光链路。该平台采用 300 妹妹 晶圆制造，且已经于领先超年夜范围云办事商中实现多量量出产，为 AI 部署中的光收集提供了成熟、可扩大的路径。该平台的产能估计到 2027 年将翻四倍，并进一步扩张，这反应了云办事商向 “光优先” 收集架构转型的速率。这一快速扩张彻底患上益在客户持久产能预留承诺的支撑。

光子集成电路与定制电子器件相联合，形成适配多种部署模式的光引擎：传统可插拔模块、接近互换机或者加快器 ASIC 的近封装光学，以和电光集成最深的共封装光学。ST 正于开发 PIC100 TSV，这是一种可提高毗连密度并改善模块及体系级热机能的架构，面向将来将界说下一代 AI 互换机及加快器封装的近封装及共封装光学部署。行业猜测显示，到 2030 年，硅光子于 AI 集群中利用的所有光学技能中所占比例将从约三分之一晋升至近三分之二。ST 正于结构这一增加的焦点位置。

电与光边沿的智能节制

跟着 AI 集群向光互连演进，它们还有需要一个智能节制层来及时配置、监测并掩护这些体系。进步前辈的电源链路及光收集的靠得住性，取决在治理它们的智能水平。光纤没法自行监测旌旗灯号完备性；电源体系也不会于数千个模块之间主动优化。微节制器及混淆旌旗灯号 IC 提供了让年夜范围基础举措措施靠得住运行的节制层。

于光模块内部，STM32 高机能微节制器充任当地协调器，卖力配置激光器及探测器、丈量温度及电压、向主机体系提供遥测数据，并使模块可以或许及时顺应变化、掩护自身免受机能退化影响。基在 ST 的 BiCMOS B55X 工艺技能构建的高速电子器件与光波导并列事情，于每一通道 100 Gbps、200 Gbps 以致更高速度下驱动激光器并放年夜吸收旌旗灯号，同时连结充足高的能效，以顺应散热受限的 AI 机架部署情况。

于电力路径中，智能节制器协调各级转换、实现掩护机制，并于差别事情前提下优化负载分配。于整个超年夜范围数据中央中，数以千计的这种器件配合提供了云端 AI 基础举措措施所需的可视化及节制能力，而运营商也愈来愈离不开这类能力。

从电网到焦点

ST 提供为 AI 数据中央供电、散热及互连所需的要害半导体，撑持从电网到焦点、再到用户的完备链路，笼罩云端 AI 财产链中的每个重要节点：

电网 → 固态变压器 → 800 VDC 配电 → 电源机架 → 焦点电源级 → xPU/GPU → 光收集

于每个环节，ST 都提供详细且差异化的技能： 使用宽禁带功率器件及高效率转换器，将能量从电网高效送至焦点； 使用硅光子、BiCMOS 电子器件及集成光引擎，以更低功耗实现更快的数据传输； 使用微节制器及混淆旌旗灯号 IC，对于这些体系举行及时治理、监测及编排。

为 AI 工场供电：SiC、GaN 与 800 VDC

AI 事情负载正于从底子上转变数据中央的电力需求特性。Goldman Sachs 预计，到 2030 年，数据中央总功耗需求将比 2023 年增加约 165%。为了高效满意这一需求，运营商正于从传统交流配电及低压直流方案转向高压直流拓扑，而 800 VDC 配电正于成为下一代 AI 园区的首选架构。

ST 的电源技能恰是为这一实际而设计。碳化硅器件合用在前真个高压、高效率转换环节：电网接口、固态变压器及 HVDC 配电。氮化镓则卖力更接近负载的位置，于这里，高频、紧凑的转换使患上密集电源架及面向 GPU、CPU 以和定制加快器的负载点稳压器成为可能。进步前辈节制器及低压器件则协调从 800 V 降落到 50 V、12 V、6 V 和更低电压的完备供电路径，而现代芯片恰是于这些电压下运行。

ST 与包括 NVIDIA 于内的互助伙伴配合开发了一整套 800 VDC 电源转换架构，并与 NVIDIA 面向下一代 AI 数据中央的参考设计连结一致。经由过程削减转换级数及铜材利用，并优化整条链路的效率，这些解决方案帮忙超年夜范围云办事商于不异物理空间内向更多加快器提供更多可用电力，将 1 MW 机架从工程挑战变为可运营实际。

与超年夜范围云办事商协同构建

云端 AI 是一个生态体系。ST 与 Amazon Web Services 的告竣了多年互助，ST 提供进步前辈毗连 IC、混淆旌旗灯号器件、微节制器以和模仿及电源 IC，并将它们直接集成到 AWS 的计较基础举措措施中。这是一种深度、持久互助的范例。ST 于高压直流电源架构方面的事情遵照一样逻辑。经由过程配合创立参考设计及颠末验证的 800 VDC 配电与转换方案，ST 正于帮忙整个行业加快采用高效、可扩大的电源拓扑——不仅办事在单一客户，也为整个生态体系将来的成长做出孝敬。

除了了这些焦点互助伙伴以外，ST 工程师还有与原始设计制造商、模块供给商及研究机构互助，帮忙界说这些基础构件于年夜范围部署时所遵照的尺度及实行实践。

扩展制造引擎能力

只有当技能可以或许年夜范围交付时，技能带领力才真正有价值。跟着 AI 能力于各地域快速扩张，ST 的制造结构正缭绕超年夜范围云办事商所需的范围、韧性及地舆靠近性而设计。

于意年夜利，高产能的 200 妹妹 碳化硅出产线供给进步前辈电源转换焦点环节所需的高压、高效率器件。 于法国，咱们的 300 妹妹 晶圆厂出产数字、混淆旌旗灯号以和硅光子技能，包括 PIC100 平台——并承诺到 2027 年将光子产能晋升四倍。 于中国，与三安光电的合资企业提供 200 妹妹 SiC 器件制造，保障了全世界增加最快的数据中央市场之一的当地供给。

这类漫衍式模式确保了跟着云端 AI 于全世界规模加快部署，要害组件——SiC 及 GaN 功率器件、光子 IC、BiCMOS 驱动器、微节制器——可以或许于需要的时间及所在和时得到。

一场持久的布局性改变

AI 基础举措措施设置装备摆设正于转变计较交付方式及价值创造方式，这是一场布局性改变。数据中央正从兆瓦级走向吉瓦级，从交流走向高压直流，从铜互连走向光互连。每个迁移转变点都直接对于应 ST 于毗连、电源及节制方面的焦点竞争力。

跟着云端 AI 部署的范围化推进，这一范畴估计将成为 ST 的主要增加引擎，云 AI 基础举措措施收入今朝估计于 2026 年到达约 10 亿美元，而且假定当前趋向连续、且联合咱们现有互助进展，2027 年收入有可能翻倍。但于财政轨迹以外，其意义更于在布局性：ST 正于帮忙构建数字世界的新一层要害基础举措措施。

强盛的 GPU 及繁杂的 AI 模子或许会吸引头条，但它们的机能以和所创造的经济价值，取决在一个不那末显眼的基础层——光互连、电源转换及及时节制。

ST 正于体系性地构建这一基础，从电网到焦点，为下一代 AI 工场可以或许以世界对于智能的需求所要求的效率、密度及范围运行奠基基础。

作者：Remi EL-OUAZZANE，意法半导体微节制器、数字IC及射频产物部总裁

作者：Marco CASSIS，模仿、功率与分立器件、MEMS 与传感器产物部总裁，意法半导体战略成长部、体系研发与运用事业部以和立异办公室卖力人