刚巧文章发表之后，整个电力板块的表现都相当的好，即便是昨天市场表现如此糟糕，电力板块也并没有跌很多。我们大家都认为，美国缺电将会持续很长一段时间。再昨天的TMTB中，也提到美国两党候选人均指责因为数据中心导致电费上涨。

  后续我们还规划了一个系列的文章，来给大家梳理一下电力这一个话题，毕竟光模块、PCB、液冷的话题大多数人应该都看腻了，而且这些股票也都涨的非常多了，很多投资的人对这几家龙头公司的研究非常深了，很多价值也已经提前兑现。最近关于光模块的小作文非常的多，而且有些错的很离谱，都会影响到市场，说明这个板块的逻辑性已经比较差了。

  近年来，随着生成式AI的加快速度进行发展，传统的计算中心正逐步转型为AI工厂。这种转变让电力基础设施成为部署规模、位置和可行性的关键制约因素。过去的数据中心设计难以应对AI工作负载的爆炸式功率需求，现在是一个关键转折点，需要从根本上改变架构，以实现更高的效率和可扩展性。

  为了解决这一个问题，NVIDIA提出了一种双管齐下的方法：采用800伏特直流（VDC）电力分配系统，并结合多时间尺度能量存储。这种方法针对AI工作负载的功率波动性和高密度需求。AI任务通常通过NVIDIA的高带宽互连技术如NVLink来实现低延迟连接，这要求使用铜缆线来支持高性能。但这也导致了性能密度陷阱，即在更小的空间内塞入更多GPU。例如，从Hopper架构到Blackwell架构的过渡，会使单个GPU的热设计功率（TDP）增加75%，NVLink域扩展到72个GPU，从而使机架功率密度上升3.4倍，从几万瓦特跃升到超过10万瓦特每机架，甚至未来可能达到兆瓦级。

  传统的低电压系统，如54VDC，在这种场景下会产生高电阻损耗，需要大量铜缆线，这既不实用也不经济。更复杂的是，AI工作负载的波动性。不同于传统数据中心中不相关任务的异步运行，训练大型语言模型（LLM）时，GPU会同步进行计算和数据交换，导致机架功率在毫秒内从30%的空闲状态跳到100%满载。这种同步操作会引发整个设施的功率波动，甚至影响到电网稳定性。NVIDIA、Microsoft和OpenAI的联合研究证实了这种电网级振荡现象。

  新架构的解决方案是从传统的415/480伏特交流（VAC）三相系统转向端到端的800VDC。在设施级别，将中压交流电（如35kVAC）转换为800VDC，然后直接分发到计算节点。这消除了多余的交流-直流转换、功率分配单元（PDU）、变压器和母线槽，只需一个高压直流主干。NVIDIA即将推出的Kyber机架架构，作为MGX平台的组成部分，会将800VDC直接送到计算节点，使用单级64:1 LLC转换器降压到12VDC供GPU使用，这种方式比多级方法节省26%的空间。

  为了应对波动性，还引入了多时间尺度的能量存储：短时存储（毫秒到秒级）使用高压电容器和超级电容器放置在机架附近，处理高频峰值；长时存储（秒到分钟级）则在设施级电池能量存储系统（BESS）中实现，连接到公用事业接口，用于更大的功率变化和备份。800VDC系统让这些存储的部署比交流系统更简单。

  这种800VDC架构带来了多项实际益处。它实现了端到端的原生集成，避免了冗余转换，提高了整体效率，超过了传统系统的90%。这支持高密度GPU集群，让每个GPU性能更高，在AI工厂中容纳更多GPU，并实现超过1兆瓦每机架的可扩展性，同时保持互操作性。相比之下，它减少了铜缆使用，每种线%，并采用更简单的三线配置（正极、返回和保护地），而非交流的四线，降低了材料、安装和电缆管理成本。

  此外，简化电力路径减少了废热产生，直流系统的组件更少（无需变压器或相位平衡），提高了可靠性和降低了故障点。这种设计借鉴了电动汽车和太阳能领域的成熟生态，适应了已验证的组件。与能量存储结合，它将GPU波动与电网稳定性分离，避免了过度设计组件，降低了成本，并缓解了电网互联的瓶颈。

  总之，这个800VDC蓝图需要分阶段推进，让ECO逐步成熟。它为AI工厂应对未来计算需求奠定了基础，提升了效率、可扩展性和整体价值。通过行业协作，我们大家可以看到AI基础设施向更可持续方向的演进。

  在国盛证券的一个分析中提到，SST会成为英伟达800V HVDC的终极解决方案。

  之前还有一篇文章，我们讲到了国内的SST公司的情况，但那篇文章当时看的人并不多。

  在OCP大会上，英伟达与谷歌共同站台，力推固态变压器（SST）技术，英伟达Rubin架构有望率先采用SST作为标配，解决美国数据中心缺电及占地面积大的核心问题。SST技术的高效性和节能特性使其成为下一代数据中心的关键解决方案。海外市场对SST的需求激增，北美数据中心变压器产能紧张，供货周期普遍长达18个月，相关订单毛利率高达55%，供应周期为9-12个月，显示出强劲的市场前景。

  海外大厂已在SST领域加速布局，伊顿已小批量向英伟达供应SST，用于Rubin样机测试；谷歌与微软在其下一代技术路线中也设计了SST方案。国内多家上市企业已收到英伟达Rubin结合SST方案的设计图纸，展现出国内企业在全球供应链中的重要角色。国内企业如伊戈尔、京泉华、新特电气、四方股份和金盘科技等，正通过研发技术与海外合作，积极抢占市场先机。国内企业的详细情况的资料，都会放到星球。

  数据中心对高效电力解决方案的需求推动了SST和HVDC技术的快速应用，预计到2026年，SST技术将加速落地。国内市场以字节、万国、阿里等客户为主，海外市场则由英伟达、谷歌等企业主导。由于国内芯片技术限制，相关进展相对较慢，但在东南亚市场，如马来西亚、新加坡和泰国，技术应用已初见成效。

  固态变压器在批量应用后，全套设备价格（考虑 2n 配置）预计将压缩至 4-5 元 / W，其价值量分布呈现明显结构化特征：其中高频变压器单价约 0.8-1 元 / W，占比 20%；配电单元占比 10%；而功率器件作为核心组成部分，占比最高，达到 40%-50%。从市场空间来看，若假设 2030 年全球新建人工智能数据中心规模为 100GW，且 SST 渗透率能达到 20%，那么 SST 整体市场空间有望达到 800-1000 亿元，其中高频变压器作为关键组件，对应的细分市场空间也将达到 160-200 亿元。

  在产业进展层面，SST 的落地应用已得到多方推动：CSP方面，谷歌、微软在其供电架构迭代方案中，均明确了未来对 SST 的应用规划，为产业高质量发展提供了重要场景支撑；设备厂商中，伊顿已完成 2MW 规格的 SST 样机研发，目前处于验证阶段，台达则在 2025 年 3 月的 APEC2025 大会上，正式对外发布了针对数据中心场景的固态变压器应用方案。此外，预计英伟达、维谛等企业均将于 2026 年年中推出各自的 SST 样机。

  本篇文章参考的内容都在星球的ima中，关于SST的更多讨论和资料，包括SST相关公司出海送样进展的情况，都会在星球。