在NVIDIA MGX生態中，Innoscience正推進全氮化鎵（All-GaN）電源轉換技術，實現從800V高壓配電至GPU核心供電的全鏈路覆蓋。該技術不僅突破了機架功率密度上限，將前端轉換滿載效率提升至98.2%，還將通過引入垂直供電架構，大幅降低AI工廠的冷卻需求和運營成本。

隨着人工智能工作負載向機架級系統和全數據中心規模擴展，供電能力已成為制約數據中心系統性能、密度與總體擁有成本的核心瓶頸。在NVIDIA MGX這一開放式模塊化參考架構的生態體系中，一場以全氮化鎵（All-GaN）技術為支撐的效率革命，正悄然重塑從高壓配電一路延伸至GPU核心的供電路徑。

這一技術演進的最新動態來自於NVIDIA MGX生態系統成員Innoscience。該公司正在推進涵蓋全鏈條的All-GaN電源轉換技術，以支持下一代高密度AI系統。對於投資者與數據中心運營商而言，這一底層功率半導體技術的升級，關乎到機架功率密度上限的突破，以及高算力設施運營成本的實質性下降。

傳統供電模式在應對不斷攀升的機架功率時已顯疲態，難點不再僅僅是將電能引入機架，而是如何高效、緊湊地將高壓電轉換為GPU所需的工作電壓。GaN技術憑藉其低導通電阻、低柵極電荷和零反向恢復等特性，正成為解決這一挑戰的關鍵賦能技術，直接帶來了更小的磁性元件、更優的熱性能以及更低的總體擁有成本（TCO）。

隨着AI系統向着更高密度的供電架構邁進，市場正密切關注這種突破物理空間與熱力學限制的供電解決方案。這不僅將縮短加速計算系統的工程研發周期，更將極大加速下一代AI工廠的大規模商業化落地。

前端轉換突破：12kW方案峯值效率逼近99%

隨着AI機架功率的持續攀升，前端轉換級成為電源架構中最苛刻的環節之一。

在NVIDIA的800 VDC電源架構中，通過將直流電直接輸送至更靠近機架的位置來減少轉換級數，但這要求前端必須同時處理高輸入電壓、高轉換比以及受限的散熱預算與主板空間。

Innoscience的最新數據展示了GaN在此環節的直接效益。在其12 kW的800 V轉48 V級設計中，初級側採用了650 V GaN雙面冷卻（DSC）器件，次級側採用100 V GaN器件，在1 MHz的運行頻率下實現了約99%的峯值效率和98.2%的滿載效率。此外，新發布的150 V GaN器件進一步簡化了次級側設計，使所需的同步整流器件數量減少了50%。這種因高頻運行帶來的佔地面積縮減，對追求更高機架密度的AI系統具有直接的商業價值。

在48 V前端轉換之外，為了滿足系統設計在主板空間和熱力預算上的不同需求，供電架構的選擇需要極高的靈活性。Innoscience將其All-GaN解決方案擴展至涵蓋800 V至48 V、12 V及6 V的全範圍中間母線電壓選項。

針對800 V至12 V的轉換，市場現在可以利用40 V GaN器件實現高效的同步整流，並改善熱性能；而針對800 V至6 V的轉換，15 V GaN器件作為同步整流解決方案，能夠支持更低的中間母線架構，從而簡化最終向GPU核心電壓的轉換。在關鍵的48 V至12 V中間母線階段，Innoscience的100 V GaN解決方案優化了多相降壓轉換。在AI工廠的規模效應下，即使是微小的效率提升，也意味着冷卻需求和運營成本的顯著降低。

垂直供電重塑核心響應

在最貼近計算核心的最終轉換階段，由於電流需求極高且瞬態響應至關重要，傳統的橫向供電因配電損耗和主板佈線複雜性而面臨嚴峻挑戰。垂直供電（VPD）正成為提供更短電流路徑、更低寄生損耗和更高電流密度的可行架構。

為應對GPU快速動態瞬變的要求，Innoscience已驗證了15 V GaN HEMT在3 MHz至5 MHz頻率下運行的可行性，這能夠大幅縮小所需的磁性元件和電容器尺寸。目前，該公司正在開發DrGaN解決方案，通過支持高開關頻率來顯著增加帶寬，從而減少對傳統大容量輸出電容的依賴。隨着未來MGX AI系統持續提高加速器的電流密度，支持VPD的功率級將成為GPU近核心供電的重要基礎模塊。

為加速客戶的採用周期，Innoscience提供了一系列評估板和參考設計，以幫助系統設計人員驗證GaN在整個AI供電樹中的性能。這些平台包括12 kW的800 V至48 V演示板、48 V至12 V的4相GaN評估板，以及面向未來垂直供電架構的6 V DrGaN評估板。

NVIDIA MGX生態系統正在推動模塊化與可擴展AI基礎設施的部署。在AI基礎設施日益受到電力限制的背景下，功率半導體的演進必須與計算密度的提升保持同步。通過從800 VDC一路向下至GPU核心電壓的全面覆蓋，更高效率、更高密度的AI供電基礎設施正從概念加速走向現實。