Top5液冷AI服务器厂商的电源架构及电感需求对比
当单一AI加速芯片的功耗突破千瓦级，液冷技术便从可选项变为数据中心的必选项。在这场从“风”到“液”的散热革命中，全球领先的AI服务器厂商基于不同的技术积累和产品理念，衍生出差异化的电源架构路径。这不仅深刻定义了服务器的功率密度和能效，更对其核心元器件——尤其是储能与滤波的关键角色贴片电感与电容——提出了精细且苛刻的需求。东莞市平尚电子科技有限公司基于在工业级液冷电源领域的深耕，观察到三条清晰的主流技术路线，它们共同塑造着高端电感市场的发展图景。
路径一：全机柜液冷与高压化架构的引领者以英伟达（NVIDIA）GB200 NVL72及后续GB300系列为代表的机柜级液冷方案，是当前技术前沿的标杆[citation]。这类方案采用“柜级集中供电+全液冷散热”，其核心特点是引入48V高压直流总线以替代传统的12V架构，以大幅降低传输损耗。这一变革使得电源模块前端的贴片电感需求从传统的滤波角色，转向必须应对更高电压应力和复杂电磁环境。在此架构下，负责48V至12V/负载点电压（PoL）转换的电源模块（如采用LLC谐振拓扑），其内部贴片功率电感不仅要满足高功率密度要求，还必须具备极低的磁芯损耗和交流电阻（ACR），以应对高频开关。同时，得益于TLVR（跨电感电压调节器）等先进拓扑的应用，后端为GPU核心供电的贴片电感可以实现更快的瞬态响应，从而显著减少对输出电容容值的依赖。这意味着电感与电容的选型不再是孤立的，而是系统性的协同：电感性能的提升，直接允许使用更小体积、更少数量的贴片电容来维持电压稳定，实现了空间与成本的优化。路径二：云端巨头自研芯片与渐进式液冷集成以AWS、Google、Meta等大型云服务提供商（CSP）为代表，它们基于自研的ASIC芯片，往往采用更为灵活和渐进的液冷策略。其电源架构可能混合了风冷与液冷，或从冷板式液冷逐步向浸没式液冷过渡。这种渐进式路径对元器件的环境适应性提出了复杂要求。例如，在浸没式液冷中，冷却液直接与贴片电感等元器件接触，要求其封装材料必须具备卓越的化学兼容性、长期密封性和抗腐蚀能力，以防止冷却液渗透导致性能劣化。同时，由于ASIC芯片的功耗曲线可能不同于通用GPU，其供电系统对电感的饱和电流（Isat）和温升电流（Irms）的曲线要求更为独特，需要与电容的ESR（等效串联电阻）特性进行精准匹配，以优化特定负载区间的效率。路径三：主流服务器厂商的模块化与高可靠性追求包括戴尔、惠普、联想及国内主要服务器厂商在内，它们在跟进液冷趋势时，更侧重于电源模块的标准化、可靠性与可维护性。其设计思路倾向于采用成熟的电源模块，将复杂的功率转换（包括电感、电容、MOS管的集成）封装在独立模块内。对于平尚科技而言，服务此类客户的关键在于提供符合工业级高可靠标准的贴片电感与电容解决方案。液冷环境带来了稳定的散热，使电感的工作温度波动范围从风冷时的±15℃收窄至±5℃以内。这允许电感在设计时可更聚焦于性能上限，例如，采用金属合金粉末磁芯的贴片功率电感，能在液冷辅助下将电流承载能力提升20%以上，同时保持感值在±3%以内的稳定。然而，挑战也随之而来：冷板接触产生的机械应力，要求电感磁芯具备更高的抗压强度（如超过180MPa）和优化的引脚结构，以抵御安装压力和长期热循环应力，确保参数稳定。
平尚科技的协同应对之道：在热、力、电的耦合中寻找平衡点面对多样化的需求，平尚科技认识到，在液冷AI电源中，贴片电感与电容的选型已超越单纯的电气参数匹配，演变为一场涉及热管理、机械结构和电磁兼容的协同设计。- 热-电协同：液冷板的高效散热，使得贴片电感可以工作于更高的电流密度。平尚科技通过采用低损耗磁芯材料和优化绕组设计，在给定的封装尺寸下（如3225），将电感的温升电流（Irms）最大化。与此同时，稳定的低温环境使电解电容的寿命得以显著延长，核温降低20-25℃可使寿命延长至风冷环境的2.5倍以上。这允许在设计中选用寿命更长或体积更小的电容，与高性能电感形成长效可靠的组合。
- 力-电协同：冷板的安装压力和液冷系统的振动是必须克服的机械挑战。平尚科技的贴片功率电感通过强化磁芯与封装结构，可将冷板压力导致的感量变化控制在±2%以内。这种机械稳定性，确保了电感与贴片电容在复杂应力下依然保持精确的LC谐振点或滤波特性，避免因机械形变引发电源环路失稳。
- 布局协同：液冷板的流道拓扑决定了PCB上的“热地图”。高热耗散的贴片电感与电容需要优先布局在高效散热区域。这种以热为先的布局原则，要求电感本身必须具备更优的电磁屏蔽性能，以抑制在紧凑布局中产生的磁场对邻近敏感电路的干扰。
总而言之，无论是追求极致功率密度的全液冷架构，还是注重稳健与可维护性的模块化路径，其核心诉求都指向了贴片电感与电容在更高性能、更严苛环境下的深度协同。平尚科技凭借对工业级液冷应用场景的深刻理解，致力于提供能够在热、力、电多重约束下保持稳定与高效的产品，为各技术路径下的AI服务器电源提供坚实可靠的元基石。
