千亿规模AI数据中心，电感如何提高电源效率？

电子发烧友网报道（文/梁浩斌）得益于云计算、AI的需求，数据中心市场在近年持续高速扩张。IDC和浪潮信息在2月推出的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2024年全球人工智能服务器市场规模为1251亿美元，2025年将增至1587亿美元，2028年有望达到2227亿美元。其中，生成式人工智能服务器占比将从2025年的29.6%提升至2028年的37.7%。

在数据中心规模增长的同时，也面临着能源问题。如今大模型等AI应用对算力的需求，推动了AI芯片算力不断提高，与此同时带来的是越来越高的功耗。单颗算力芯片的功耗，从过去的300W左右提升至如今的1000W，大功率AI芯片给数据中心带来了更高的电源要求。

一方面，数据中心需要更加高效率的PSU（电源供应单元），另一方面，在GPU等算力卡上同样需要更强的供电设计。

那么为了提高PSU的能效，很多情况下可以选择使用SiC、GaN等宽禁带半导体功率器件，此前我们有多篇文章对高效率PSU方案进行过介绍。除此之外，其实电感同样是提高电源效率、增加负载能力的关键器件。

电感是被动元件的一种，核心功能是储存磁场能量，并通过电磁感应现象对电路中的电流变化产生阻碍作用。

在结构上，电感是由绝缘导线绕制而成的线圈，包裹铁氧体、铁粉芯等磁性材料组成，形状可以是环形、柱状、片式等，服务器中目前片式电感为主流。

基于法拉第电磁感应定律和楞次定律，当电流通过电感的线圈时，会产生磁场，这个时候电能转化为磁能储存；当电流发生变化时，磁场变化产生感应电动势，也就是反向电压，同时释放电能。于是电流发生突变时，电感就起到缓冲作用，能够稳定电压。

举个例子，在GPU计算卡的供电电路中，需要12V转1V给GPU供电，由于电压低且功率高，电流可以高达数百安培。当GPU计算卡启动时，电流需求激增，那么对于电源而言有可能会导致电压骤降，电感在GPU中则可以通过释放存储的能量，来避免电源电压骤降，保证GPU的稳定运行。同时在GPU应用中，还要求电感在高频环境下保持低发热，避免因温升导致性能下降。

除了在GPU上，电感在数据中心内还广泛应用于电源部分，比如在PSU的DC-DC部分，电感通过储能和释能稳定电压，保障服务器、GPU等设备的稳定运行。

在光模块中，电感能够滤除高频电路中的电磁干扰（EMI），提升信号传输质量，尤其在高速光模块上更为关键。

随着数据中心的发展，电感当前有三大主要的发展方向。首先是AI数据中心算力硬件的功率不断提高，需要电感在服务器机架的有限空间中，承载更大功率，并且要提高耐高温能力，在高温下保持稳定性。

二是高频化和低损耗，数据中心的PSU中越来越多地使用到GaN、SiC等宽禁带半导体器件，这些高频器件也需要电感支持更高的工作频率，同时降低磁芯损耗，提高整体系统的转换效率。

三是小型化和集成化，AI数据中心中，服务器、AI加速卡都趋向于在有限空间内集成更多计算单元，对于包括电感在内的元器件都有小型化的需求，目前应用于服务器的贴片电感尺寸已经缩小至毫米级。与此同时，电感体积缩小，还要提高功率密度，于是集成化就成为趋势，比如DrMOS将电感、电容、MOSFET等集成到一个电源模块封装内。

随着数据中心算力密度持续攀升，电感将进一步向集成化（嵌入基板）与功能融合化（与IC协同设计）演进，成为支撑下一代高能效电子设备的核心基石。