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前任CEO們,站上數據中心電源芯片賽道

IP屬地 中國·北京 藍鯨新聞 時間:2025-11-19 18:18:54

文| 半導體產業縱橫

隨著數據中心耗電量增加,電源芯片贏增長。

如果關注大型科技公司對人工智能需求的表態,會發現一個共同點:它們的計算能力正面臨短缺。這意味著,支撐當今人工智能產品的龐大語言模型需要更多的數據中心進行訓練和推理,因此也需要更多的電力。在此背景下,用電問題突然成為半導體制造商的首要任務。

高盛在一份最新報告中表示,美國在人工智能(AI)領域面臨的最大障礙并非芯片、稀土或人才,而是電力。分析師認為:"隨著AI對電力需求的激增,可靠且充足的電力供應可能成為決定這場競爭的關鍵因素,尤其考慮到電力基礎設施的瓶頸往往難以快速解決。"

基于這樣的矛盾,一些初創公司開始從芯片端探索數據中心用電問題的解決方案。英特爾前CEO Pat Gelsinger 與 NXP 前CEORichard L. Clemmer分別加入了兩家數據中心電源芯片的初創公司。

PowerLattice

當地時間11月17日,這家初創公司宣布完成由Playground Global和Celesta Capital領投的2500萬美元A輪融資,使其總融資額達到3100萬美元。PowerLattice是一家由高通、紐維亞和英特爾等公司資深電子工程師于2023年創立的初創公司,該公司聲稱開發了一種突破性技術,可將計算機芯片的功耗降低50%以上。

這家公司得到了英特爾前任首席執行官Pat Gelsinger的支持。

"如何給設備供電?能做到這一點的團隊和個人寥寥無幾,"現任Playground Global 的GP Pat Gelsinger 說。"我們組建了一支我認為是供電領域的夢之隊。"

這家初創公司的技術概念聽起來很簡單:一個微型供電芯片,旨在將電源更靠近處理器,從而顯著減少能量損耗。

PowerLattice 由Peng Zou、Gang Ren 和Sujith Dermal創立,他們的背景涵蓋高通、英特爾和 NUVIA(一家于 2021 年被高通收購的硅芯片初創公司)。成立兩年后,PowerLattice 已經實現了第一個關鍵里程碑:其首批芯片正在由臺積電生產,臺積電與一家未具名的制造商合作,測試這家初創公司的功能,Gelsinger 表示。

除了首位客戶之外,這家初創公司計劃在 2026 年上半年將其產品提供給其他客戶進行測試。鑒于 PowerLattice 的潛在客戶包括主要芯片制造商英偉達、博通和 AMD,以及 Cerberus、Grok 和 Playground 支持的初創公司 d-Matrix 和 NextSilicon 等專業人工智能芯片開發商。

Empower Semiconductor

Empower Semiconductor在9月份完成了由富達管理研究公司領投的1.4億美元D輪融資。

Empower稱公司的專利的IVR技術將多個組件集成到單個IC中,從而提高了效率,同時面積減小了10倍,并以前所未有的簡單性,速度和準確性以及零分立組件提供了強大的電源。這項IVR技術可用于手機,5G,AI和數據中心。

Empower在今年六月宣布與 Marvell合作,共同開發適用于 Marvell?定制芯片平臺的優化集成電源解決方案,旨在應對千瓦級芯片時代供電挑戰。Empower表示,"此次合作利用 Empower 的 FinFast? 技術和垂直供電架構,為系統設計人員提供預驗證的高密度電源解決方案,將電壓調節從傳統的板級設計轉移到硅集成或芯片附近解決方案。通過將供電位置更靠近處理器,這些解決方案顯著降低了電源傳輸損耗,提高了效率,并滿足了下一代 XPU 日益增長的電流需求。"

Empower的CEO來自英飛凌、首席技術官曾在ADI任職;在D輪融資后,NXP Semiconductor NV的前任首席執行官兼總裁Richard L. Clemmer加入了Empower的董事會。此外,Lumentum 全球銷售高級副總裁,曾任 Monolithic Power Systems、ON Semiconductor 和 AMD 的領導職務的John Bagatelos及Maverick Silicon 的管理合伙人和創始人Andrew C. Homan也宣布加入Empower。

總結

人工智能加速器和GPU的單芯片功耗如今已超過2千瓦,給數據中心帶來了巨大壓力。傳統的供電方式需要高電流經過長距離、高阻抗的路徑才能到達處理器,造成能源浪費和性能受限。分析人士警告稱,如果不采用新的方法,到2028年,數據中心的能耗可能會增加兩倍,這將嚴重阻礙人工智能的可擴展性。

PowerLattice創始人表示"數據中心已經開始遇到電力瓶頸,如果我們不重新思考芯片的供電方式,這個問題只會愈演愈烈。通過將電力直接集成到處理器封裝中,我們能夠提供人工智能所需的性能和效率,使其突破當前的極限,持續擴展。"

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