2025年电力AI行业分析报告：AI服务器电源乘势而起

1、 AI 电力需求提升，服务器电源乘势而起

随着 AI 不断发展，其电力需求将大幅上升。一方面，AI 大模型以及 AI 大模型赋 能的搜索引擎每次请求的能耗远高于标准搜索引擎每次请求的能耗；根据《The growing energy footprint of artificial intelligence》，标准谷歌搜索单次请求 耗电量为 0.3Wh，而 ChatGPT、BLOOM 单次请求耗电量分别约为 2.9Wh、 4.0Wh。另一方面，AI 大模型正由文生文向文生图、文生视频等复杂运算发展， 这将大幅提升对算力的需求，进而带来电力需求的增加。根据 IEA，全球数据中 心、加密货币和 AI 的电力需求将从 2022 年的 460TWh 增长至 2026 年的 620-1050TWh，CAGR 约为 8.6%-22.9%；2026 年 AI 行业的电力消耗将至少是 2023 年的 10 倍。

在北美 AI 服务器加速发展的推动下，其数据中心用电量将快速增长。根据美国 能源部，2014-2016 年美国数据中心用电量基本稳定在约 60TWh；此后在 AI 服务器迅速普及以及传统服务器能源需求持续增长的双重作用下，美国数据中心 耗电量加速上升。2018 年美国数据中心用电量约 76TWh，占全国总用电量 1.9%；到 2023 年美国数据中心用电量达到 176TWh，占全国总用电量 4.4%。 未来在 AI 服务器加速发展的推动下，美国数据中心用电量将持续快速增长；美 国能源部预测到 2028 年，美国数据中心用电量将达到 325-580TWh，占美国总 用电量的 6.7%-12.0%，对应数据中心功率需求为 74-132GW（能源咨询公司 E3 预计到 2030 年美国需要额外 20-100GW 发电能力来满足数据中心需求）；23-28 年美国数据中心用电量 CAGR 为 13.1%-26.9%。

AI 数据中心电力需求主要来源于冷却系统和服务器本身。根据 IEA，在数据中心 的电力需求中，40%来源于冷却系统，40%来源于服务器算力，剩余 20%来源 于电力供应系统、存储设备和通信设备。在 AI 算力需求快速增长的发展趋势下， 以及随着功率提升所带来的冷却系统要求提高，AI 用电需求将持续增长。

DeepSeek 高效大模型的出现使得市场担忧短期格局变化及算力投资，但我们认 为 AI 电力需求长期增长趋势有望维持。DeepSeek 等高效能 AI 模型通过算法优 化等技术，在保持甚至提升模型性能的同时，大幅降低了对算力的需求。这意味 着无论是训练相同性能的 AI 模型，还是部署相同规模的 AI 应用，所需的算力资 源都将减少，因此市场开始担忧短期格局变化及算力投资。但长期来看，我们认 为 AI 算力及电力总需求有望持续增长，主要有以下原因：1）高效模型的出现能 够降低算力成本，相关机构更愿意投入研发大模型，从而推升算力总体需求；2） 随着 AI 应用加速落地，用户推理需求将快速增长，进而带动整体算力需求提升； 3）科技巨头资本开支仍保持较快的增长趋势，用于扩大算力部署进一步探索下 一代大模型。

北美云厂商资本开支持续提升，对 AI 算 力 投 资需求将保持强劲。根 据 Bloomberg，谷歌、微软、亚马逊和 META 的资本开支在 2024 财年均实现快速 增长，并且 2025 财年将进一步增长；云厂商看好 AI 将成为未来趋势且能够带 动相关业务的营收成长，未来几年将持续提高资本开支用于 AI 算力投资。

全球 AI 投资持续加速，核心目的在于获得更多 AI 发展“话语权”。此前美国宣 布 5000 亿美元 AI 投资的“星际之门”计划，旨在通过大体量的资金投入，在 一定程度上“阻止”竞争对手，以保持美国在全球科技竞争中的领先地位，掌握 更多 AI 发展“话语权”。然而 DeepSeek 高效模型的出现让市场意识到，即使 没有同样大体量的资金投入，也能够通过提升算力效率，研发出能力领先的 AI 大模型，这进一步增强了除美国以外其他国家的 AI 投资信心。2025 年 2 月 9 日， 马克龙宣布未来几年法国将获得总计 1090 亿欧元的 AI 投资；2 月 11 日，欧盟 宣布将推动 2000 亿欧元在欧洲投资人工智能。未来全球AI“竞赛”将愈发激烈， 其本质是各国为争夺在 AI 领域的领先地位以掌控更多 AI 技术发展方向的“话语 权”，未来 AI 算力与 AI 电力需求将持续增长。

随着 AI 数据中心的发展，服务器电源重要性持续凸显。AI 算力需求快速增长带 动了能源需求的增长，而服务器电源作为 AI 数据中心能源供需中的关键设备， 其重要性持续凸显。服务器电源的品质将直接影响数据中心运行的安全和稳定， 优质的服务器电源能为服务器主板提供优质可靠的电能量，且能够防御来自电网 的污染和干扰，能承受负载突变；而品质差的电源会有输出电压不稳定、纹波电 压大和掉电保持时间过短等缺陷，会导致服务器主板芯片工作电压不稳定、工作 逻辑发生错误、掉电后没有时间保存数据等。在 AI 快速发展的大时代背景下， 服务器电源迎来重要发展机遇。

2、 服务器电源向高效率、高功率密度升级

在数据中心电力传输中，AC-DC 服务器电源的作用是将交流电转换为特定电压 的直流电。AI数据中心电力从电网上万伏电压等级传输至0.8-1伏芯片电压等级， 大致需依次经过三类电源：不间断电源 UPS、AC-DC 服务器电源、DC-DC 芯片 电源。AC-DC 服务器电源位于不间断电源和服务器主板芯片之间，其质量的好 坏会直接对服务器主板造成重大影响。 1）UPS：UPS（Uninterruptible power system）中文名为不间断电源系统， 是一种电源变换装置。它以市电/发电机为交流输入能源，经过适当的变换和调 节，为关键负载提供稳定可靠交流电源。UPS 内部有储能装置和转换装置，当 市电停电时，以内部储能装置为输入能源，仍可以继续为关键负载供电，直到市 电恢复或发电机启动供电或者储能耗尽；而当 UPS 设备故障时，由市电经转换 装置不间断地临时直接为负载供电。所以 UPS 能够保证在任何情况下均不间断 地为负载供电。 2）AC-DC：位于服务器机架上的电源装置，用于将数据中心的交流电（通常在 180V-305V 之间，但因地区而异）转换为 48V/50V 直流电。 3）DC-DC：位于计算托盘中，用于将 48V/50V 直流电降压至 12V、将 12V 直流 电降压至芯片电压（0.8-1V）。

快速提升的算力需求推动服务器电源向大功率化升级。随着技术的迭代，AI 芯 片算力快速提升，其中 GPU 的算力提升速度远高于 CPU，单芯片算力提升导致 耗能增加从而对功率提出更高要求。从英伟达高端 AI 芯片的功耗来看，A100 功 率为 400W，而如今 B200 功率已达到 1000W。在此发展趋势下，需要更高功率 的电源来支撑 AI 服务器的运行。当前英伟达 GB200 NVL72 采用的是 5.5kW 服 务器电源，根据英飞凌 AI 服务器电源的产品迭代趋势来看，8kW 和 12kW 的服 务器电源将在未来逐步应用。

当前 AI 服务器电源的升级方向主要体现在效率和功率密度两方面，这也是头部 服务器电源厂商的优势所在。 1）服务器电源需具有较高的效率，以降低成本。AI 数据中心必须在整个电力消 耗过程中保持尽可能高的效率，因为浪费的电能量会作为热量消散，并转化为数 据中心对散热系统的更高要求，进而增加成本，同时散热系统的功耗会进一步提 升。因此高效率的服务器电源能够较好地实现成本降低。

2）服务器机架空间有限，电源需具有更高的功率密度来满足算力需求。服务器 机架通常为标准设计，需要在有限的空间内应用更多的设备以实现更高的处理能 力密度。随着 AI 芯片的迭代，其算力持续提升，电源功率需求亦随之持续提升。 但在服务器机架中，留给电源的空间有限，因此电源功率密度的提升十分重要。 根据 Navitas，2023 年服务器电源的功率密度为 100W/inch3，未来有望达到 180W/inch3。

3、 AI 服务器电源具有广阔的市场空间

AI 服务器电源通常采用冗余设计，主要目的在于提高系统供电的可靠性、提高 电源运行效率。服务器电源通常由多个完全一样的电源组成，由芯片控制电源进 行负载均衡，其电源功率通常高于实际功率。服务器电源冗余可分为 N+1、N+2 和 N+N，具体取决于系统可靠性和成本考量。冗余设计可以带来以下好处： 1）提高系统供电的可靠性：根据 Uptime Institute，2024 年与电源相关的问题 导致了 54%的重大数据中心停机，因此电源运行的可靠性对数据中心来说至关 重要。电源冗余设计可以使得当电网波动或其他因素导致其中一个电源出现故障 时，其余电源可以马上接管其工作正常供电，确保设备持续稳定运行。 2）提高电源运行效率：根据 Advanced Energy 在 OCP 上公布的其 ORV3 3KW 电源效率曲线，电源通常在非满负载的情况下达到效率最大。因此电源冗余设计 能够使得电源在非满负载的情况下运行，从而达到更高的效率。

以英伟达 GB200 NVL72 机架为例，其总功耗约为 120kW，但机架电源功率为 198kW。从机架结构上来看，英伟达 GB200 NVL72 机架包括 72 个 Blackwell GPU 和 36 个 Grace CPU： 1）GB200 超级芯片：是英伟达 GB200 NVL72 的关键组件，其由 2 个英伟达 1200W 的 B200 GPU 和 1 个英伟达 Grace CPU 连接组成，功耗为 2700W。 2）GB200 计算托盘：包含 2 个 GB200 超级芯片，即 4 个英伟达 B200 GPU 和 2 个英伟达 Grace CPU。 3）GB200 NVL72 机架：包括 18 个 GB200 计算托盘和 9 个 NVLink 交换机托盘， 以及互连 GPU 和交换机的电缆盒。

从电源功率来看，英伟达 DGX A100、DGX H200、DGX B200、GB200 NVL72 服务器的电源功率均高于服务器整体功率。 1）DGX A100：包括 8 个 400W 的 A100 GPU，则 GPU 功耗为 3.2kW；加上 CPU、 散热等其它功耗，DGX A100 服务器整体功率为 6.5kW。该服务器配备 6 个 3kW 电源，电源总功率为 18kW，则电源负载比例约为 36%。 2）DGX H200：包括 8 个 700W 的 H200 GPU，则 GPU 功耗为 5.6kW；加上 CPU、散热等其它功耗，DGX H200 服务器整体功率为 10.2kW。该服务器配备 6 个 3.3kW 电源，电源总功率为 19.8kW，则电源负载比例约为 52%。 3）DGX B200：包括 8 个 1000W 的 B200 GPU，则 GPU 功耗为 8kW；加上 CPU、 散热等其它功耗，DGX B200 服务器整体功率为 14.3kW。该服务器配备 6 个电 源，采用 N+1 冗余设计。 4）GB200 NVL72：包括 72 个 1200W 的 B200 GPU，则 GPU 功耗为 86.4kW； 加上 CPU、散热等其它功耗，GB200 NVL72 机架整体功率为 120kW。该服务器 机架配备 6 个 power shelf，每个 power shelf 内包括 6 个 5.5kW 电源，电源总 功率为 198kW，则电源负载比例约为 61%。

根据我们测算，2025 年英伟达 AI 服务器 AC-DC 电源市场规模有望达到 351-455 亿元，同比增速为 43%-86%。 关键假设如下： 1）AI GPU 出货量：当前英伟达基本占据 AI 服务器 GPU 大部分的市场份额，因 此将英伟达的出货量视作整体 AI 服务器 GPU 的出货量。根据 TechInsights， 2022/2023 年英伟达 AI 服务器 GPU 出货量分别为 264 万个和 376 万个；根据 SMYG 预计，2024 年英伟达 AI 服务器 GPU 出货量近 400 万个。未来随着云厂 商资本开支增加，AI 服务器建设将持续加速，我们预计 2025 年 AI 服务器 GPU 出货量有望达到 450-500 万个。 2）电源功率：基于我们上文测算，DGX A100/DGX H200/ GB200 NVL72 服务器 中平均单个 GPU 所需电源功率分别为 2250/2475/2750W。随着英伟达 GPU 技 术的迭代，其 AI 服务器中平均单个 GPU 所需电源功率呈现上升趋势，因此我们 假设平均单个 GPU 所需电源功率逐年递增。 3）电源价格：参考国内 2.7kW、3kW 等高功率 AI 服务器电源价格，基本位于 0.8-1 元/W。我们假设英伟达 AI 服务器电源价格是其 3-4 倍，主要基于以下三 点原因：①随着电源功率提升，其拓扑结构、电子元器件要求提高，电源单瓦价 格将更高，GB200 NVL72 服务器电源功率等级为 5.5kW，显著高于国内主流功 率；②英伟达作为全球 AI 芯片龙头，其 AI 服务器电源供应商格局更优；③海外 终端客户主要为全球科技大厂，其价格接受度较高。因此，我们假设 2025 年英 伟达 AI 服务器电源价格为 3-3.5 元/W。英伟达 GPU 技术迭代带来电源功率持续 提升，因此进一步假设电源价格逐年上升。 基 于 以上 关 键 假 设 ，测 算 得 到 2025 年 AI 服 务 器 AC-DC 电 源 需 求 为 11.7-13.0GW，市场规模为 351-455 亿元，同比增长 43%-86%。

高端 AI 服务器电源市场格局较为集中，大陆本土厂商具有较大发展潜力。当前 AI 服务器电源主要以台达、光宝科技等台系厂商为主，麦格米特凭借进入英伟 达供应链，未来有望持续提高市场份额；除此之外，在国内市场，欧陆通、长城、 奥海科技等大陆本土厂商也在服务器电源领域持续发力。根据英伟达此前公布的 其数据中心部件提供商，台达、光宝科技、麦格米特三家电源厂商位列其中。从 收入体量来看，2023 年台达、光宝科技的 AI 服务器电源收入分别约为 18.2 亿 元、9.0 亿元人民币。我们认为在 AI 数据中心快速发展的趋势下，AI 服务器电 源具有广阔的市场空间，麦格米特等国内领先且具备较强研发实力的服务器电源 厂商将迎来重要发展机遇。与此同时，未来随着更多 AI 芯片企业的崛起，国产 服务器电源厂商也有望在这个格局变化的过程中获得更多市场份额。

4、 英伟达 GB300 升级利好 BBU、超级电容

什么是 BBU 和超级电容？ BBU 电池备份单元（Battery Backup Unit）：由包含 BMS、充放电电路和其他 功能模块的电池组组成。BBU 作为服务器机架的备用电源，为系统提供了备份 功能，当电力中断或不足时，能确保系统有足够的时间来保存重要数据，其作用 类似于不间断电源（UPS）。BBU 配备锂电池，寿命为 5-10 年；其通常配置在 机架内或机架附近的边车中，能够较好地节省 AI 数据中心空间；此外，BBU 具 有更快的充电速度（比 UPS 系统快 5 倍）。因此，英伟达选择 BBU 作为其服务 器的备用电源系统。 超级电容（Supercapacitor）：是一种具有高能量密度和高功率密度的储能装 置，它能够快速充放电，并在数秒至数分钟内实现大容量能量的存储和释放。超 级电容的主要作用是提供非常稳定和可靠的电源供应；在服务器运行过程中，可 能会遇到电力波动、短暂停电甚至断电等问题，不稳定的电源会导致服务器数据 丢失、系统崩溃等严重后果。因此，英伟达为了解决服务器电压波动问题，采用 超级电容作为其配置选择，以保证服务器的稳定运行。

BBU 和超级电容价值量如何？ BBU：根据 Global Technology Research，GB200 NVL72 机架包括 6 个 power shelf，英伟达的参考设计建议一排 power shelf 配备一个 BBU 架，而通常一个 BBU 架由 6 个 BBU 模块组成，因此按照该配置，一台 GB200 NVL72 机架将包 括总共 36 个 BBU 模块。根据 TechPowerUp，每个 BBU 价值量约为 300 美元， 因此可以测算得到单台 GB200 NVL72 机架中 BBU 价值量约为 1.08 万美元。 超级电容：根据 TechPowerUp，每台 NVL72 机架中需要超 300 个超级电容， 每个超级电容价值量为 20-25 美元，因此可以测算得到单台 GB200 NVL72 机架 中超级电容价值量约为 0.75 万美元（假设每台 NVL72 机架中有 300 个超级电容， 单个价值量为 25 美元）。

英伟达 GB300 服务器机架将标配 BBU 和超级电容。根据 Global Technology Research，BBU 和超级电容在英伟达 GB200 机架中为可选组件，其采用主要取 决于数据中心架构以及云厂商客户的成本承受能力；而在 GB300 中 BBU 和超级 电容将成为标配组件。 BBU 和超级电容在英伟达 NVL72 机架中价值量占比低。根据我们测算，BBU 和 超级电容在英伟达 GB200 NVL72 机架中的价值量占比分别约为 0.36%和 0.25% （以单台 GB200 NVL72 机架 300 万美元计算）。因此我们认为，尽管 BBU 和 超级电容在英伟达 GB200 服务器机架中不为标配，但由于其价值量占比低，终 端用户云厂商对该成本影响敏感度较低，将倾向于在 GB200 服务器机架中配置 BBU 和超级电容。未来随着英伟达 NVL72 机架持续出货，BBU 和超级电容有望 迎来发展机遇。 基于不同 NVL72 机架的出货量，我们测算 BBU 和超级电容的市场规模：假设英 伟达 NVL72 机架中均配备 BBU 和超级电容，当 NVL72 机架出货量为 3 万/5 万 /7 万台时，BBU 市场规模将达到 3.24 亿/5.40 亿/7.56 亿美元，超级电容市场 规模将达到 2.25 亿/3.75 亿/5.25 亿美元。

编辑：火腿肠