Một bài viết hiểu rõ về chu kỳ lớn của trung tâm dữ liệu AI và cuộc đua vũ khí tiếp theo, không còn chỉ là GPU, mà là Power

Trung tâm dữ liệu AI ngày càng lớn, một trung tâm dữ liệu tiêu thụ năng lượng có thể tương đương một thành phố trung bình.
Trước đây, trung tâm dữ liệu là 10-20kW/rack, giờ đã biến thành 80kW, 120kW, thậm chí 600kW/rack. Các cụm AI lớn tiêu thụ điện đã vào mức GW.
Các điểm nghẽn ngoài GPU, CPU và lưu trữ cũng bắt đầu chuyển sang dòng điện, nhiệt, phân phối điện, tổn thất đồng, hiệu suất chuyển đổi điện, kết nối lưới điện và HVDC.
Chuỗi ngành trung tâm dữ liệu AI:
Lưới điện → Biến áp → UPS → HVDC → PSU → VRM → GPU.
Máy chủ truyền thống sử dụng nhiều 48V vì trong thời đại internet truyền thống, tủ rack không công suất cao. Nhưng trong thời đại AI, vấn đề hệ thống điện áp thấp bắt đầu lộ rõ. Bởi vì:
P = VI
Cùng 1MW công suất, 48V cần hơn 20.000A dòng điện, 400V khoảng 2.500A, 800V giảm xuống còn khoảng 1.250A.
Dòng điện giảm nghĩa là cáp đồng mỏng hơn, tổn thất đồng giảm, nhiệt giảm, tấm phân phối nhỏ hơn, áp lực PSU giảm, áp lực làm mát bằng chất lỏng giảm, độ khó xây dựng giảm, chi phí thấp hơn.
800V là nền tảng điện cao áp đã được xác nhận trong xe điện, EV tại sao vào 800V? Vì sạc nhanh, công suất cao, giảm tổn thất dòng và nhiệt.
Ngày nay, trung tâm dữ liệu AI gặp phải vấn đề tương tự. Vì vậy, SiC, MOSFET cao áp, DC/DC cao áp, PSU cao áp, HVDC, Busbar, biến áp rắn, các thiết bị chuyển đổi tĩnh, vốn thuộc chuỗi ngành xe mới, bắt đầu mở rộng sang AIDC.
Nhưng 800V có thể chỉ là bắt đầu, hướng lớn thực sự là HVDC (chuyển đổi dòng điện một chiều cao áp).
Đây là lý do tại sao các công ty điện công nghiệp truyền thống đột nhiên được thị trường định giá lại. Như Vertiv, Eaton, Schneider Electric, ABB, Siemens, bắt đầu trở thành những người hưởng lợi chính trong chuỗi ngành AI.
Đây cũng là lý do tại sao các bán dẫn công suất đang được thị trường đánh giá lại.
Infineon là một ví dụ điển hình từ dịch vụ bán dẫn công suất dành cho ô tô chuyển đổi liền mạch sang bán dẫn hạ tầng điện lực.
Infineon có thể là nền tảng bán dẫn công suất hiếm hoi trên toàn cầu thực sự “từ lưới điện đến lõi”. Từ phía lưới điện cao áp, HVDC, PSU, cấp nguồn cho GPU, GaN tần số cao, Driver, Controller, MCU, đến mô-đun công suất, MOSFET, SiC, gần như bao phủ tất cả.
Đây cũng là rào cản lớn nhất của họ.
Quan trọng hơn, Infineon không phải Fabless mà là IDM. Tự thiết kế, tự sản xuất, tự đóng gói, tự kiểm tra. Điều này cực kỳ quan trọng trong ngành bán dẫn công suất. Bởi vì bán dẫn công suất khác với CPU/GPU. Chip logic cạnh tranh dựa trên EUV, FinFET, GAA, mật độ transistor. Bán dẫn công suất thực sự cạnh tranh dựa trên quản lý nhiệt, ổn định cao áp, độ bền lâu dài, vật liệu, đóng gói, ngoại vi và tỷ lệ thành công. Đặc biệt, trung tâm dữ liệu AI trong tương lai sẽ hoạt động liên tục với dòng điện cao, nhiệt độ cao, áp suất cao. Sản xuất chính là công nghệ.
Hiện tại, các tài sản quan trọng của Infineon bao gồm Villach, Dresden, Kulim. Trong đó, quan trọng nhất là nhà máy bán dẫn công suất 300mm và SiC 200mm. Thị trường đánh giá thấp một chút: bán dẫn công suất 300mm thực sự rất khó. Bởi vì ứng suất nhiệt, tỷ lệ thành công, thiết bị cao áp, kiểm soát lỗi, đều phức tạp hơn rất nhiều so với quy trình thông thường đã thành thục. Trong thời đại AI, nhu cầu thiết bị công suất bắt đầu mở rộng quy mô lớn. Khả năng sản xuất bán dẫn công suất tiên tiến bắt đầu trở thành rào cản cạnh tranh.
Nếu chỉ xem “những người chơi cao áp AI thuần túy nhất”, thì là Navitas Semiconductor và Wolfspeed. Đặc biệt Navitas, về bản chất là GaN + AI hiệu quả cao, thuần Beta.
Wolfspeed theo một logic khác. Nếu trung tâm dữ liệu AI toàn diện chuyển sang PSU SiC, HVDC, kiến trúc điện cao áp, thì có thể sẽ đón nhận đường tăng trưởng thứ hai.
Ngoài ra còn có các nền tảng điện công nghiệp lớn. Như Eaton, Schneider Electric, ABB. Bởi vì họ kiểm soát phân phối điện, trung áp, hạ áp, cầu dao, quản lý điện và topology nguồn trung tâm dữ liệu. Và những thứ này có chi phí chuyển mạch cực kỳ cao. AI cuối cùng sẽ nhận ra, GPU có thể thay thế, nhưng kiến trúc điện lực một khi đã xác định, vòng đời rất dài.
Tổng thể, ai có thể liên tục giải quyết các vấn đề dòng điện, nhiệt, hiệu suất, phân phối điện, độ tin cậy và kết nối lưới trong thời đại công suất cực cao của AI, người đó có thể duy trì vị thế dẫn đầu trong ngành này. Bởi vì giới hạn tiếp theo của AI đã bắt đầu chuyển từ GPU sang Power. Và chuỗi ngành này hiện vẫn chưa được thị trường định giá đầy đủ.
Miễn trách nhiệm: Tôi sở hữu các tài sản đề cập trong bài viết, quan điểm có phần thiên vị, không phải lời khuyên đầu tư, tự chịu trách nhiệm.