近日，市场研究与战略咨询公司Yole Group发布了新报告《2025 年数据中心半导体趋势》，深入分析了人工智能、高性能计算和超大规模需求如何推动新的半导体范式，我们对此报告内容进行了编译整理，供大家参考。
全球云和人工智能基础设施的半导体市场需求正在经历深刻的转变。Yole Group在 2025 年数据中心半导体趋势报告中揭示了在人工智能爆炸性增长和根本架构变革的推动下，市场正处于拐点。2024年，全球数据中心半导体的整体市场规模（TAM）总额达到了2090亿美元，产品涵盖了计算、内存、网络和电源。到2030年，这一数字预计将增长到近5000亿美元。人工智能和高性能计算现在是主要应用领域，其中仅生成式人工智能就重塑了处理器和加速器的需求。
由于存储、处理和互连对更多半导体产品的需求不断增长，服务器中的半导体产品价值不断增加，这主要是由人工智能、机器学习和前沿模型推动的。人工智能驱动的服务器正在迅速增长，从 2020 年占计算服务器总数是个位数百分比上升到2024年的10% 以上。这一趋势遵循S曲线：初始增长缓慢，快速上升，然后在2026年后趋于稳定，到2030年保持稳定。数据中心半导体加速市场预计将于2024年开始扩大规模，到2030年估计将达到4930 亿美元。届时，数据中心半导体预计将占整个半导体市场的50% 以上，反映出人工智能、云计算和超大规模基础设施需求的巨大转变。该细分市场的复合年增长率（2025-2030 年）几乎是整个半导体行业的两倍。
- 由于人工智能繁重工作负载的复杂性和处理需求的增加，逻辑半导体将继续占据主导地位，并且市场规模增长最快。
- 内存，尤其是高带宽内存（HBM），是第二大细分市场，正在经历快速增长，以支持 AI和HPC的高吞吐量需求。
- 由英伟达和 Broadcom 等公司推动的光学和共封装光学（CPO）的扩展也在改变服务器架构。预计到2030年，仅光学一项就将实现数十亿美元的收入。
- 在供电系统方面，数据中心设计的未来正在被重新构想，以实现最高效率。直流配电这样曾经的长远目标现在成为被优先考虑的选项。颠覆性的人工智能数据中心需要极高的能效，正在加速向液体冷却的转变，从之前的选择之一变为必不可少。预计到2030年，该市场规模将超过10亿美元。
- 与此同时，人工智能和GPU硬件的密集布局正在推动服务器基础设施对嵌入式智能传感器的需求。随着热和环境限制的增加，片上温度传感器正在成为标准配置。此外，液体冷却系统需要先进的传感器来有效监控压力、流量和冷却液质量。
- 最后，预计到2030年，服务器用半导体晶圆的数量将超过2000万片，其中大部分在28纳米以下节点上制造，以满足先进人工智能芯片的需求。
细分领域
人工智能驱动的数据中心正在成为创新动力源，各种技术浪潮将重新定义性能、效率和架构。
自2024年以来，人工智能（尤其是生成式人工智能）重塑了数据中心计算，影响了处理器设计，并加速了谷歌、AWS 和Meta等主要云公司对人工智能 ASIC 的采用。英伟达凭借其基于小芯片（Chiplet）和台积电4nm工艺的Blackwell GPU仍然占据主导地位，但 AI ASIC在推理方面越来越受欢迎。网络架构也随着DPU和网络ASIC的发展而发展，以改善流量管理。 快速、写入密集型SSD对于 AI 训练以避免 GPU 停机至关重要，而 HBM 正在快速发展以满足不断增长的内存带宽需求。 SOI上的硅光学提供了光学元件的灵活集成，但缺乏原生光源。人们正在探索TFLN和石墨烯等新材料来增强调节剂。CPO正在Nvidia 和英特尔等公司的推动下改变数据中心设计，这些公司的目标是共同集成光子学和交换 ASIC。 数据中心正在转向直流电源、液体冷却和机架级电源配置（例如，到 2026 年将达到 600 kW 的“Ultra-Rubin”机架）。使用 GaN 和 SiC 的混合电源可满足效率要求。 具有片上智能的传感器正在激增，以管理热和环境负荷。先进封装 （3D/2.5D） 对于集成高性能和 AI 系统的组件至关重要。 未来的方向包括用于超高效设备上学习的神经形态系统、用于带宽丰富处理的光子计算以及提供潜在性能和能量增益的量子计算（尽管仍处于早期阶段）。
GPU仍然是人工智能基础设施的基石，2024年英伟达将占据93%的服务器GPU收入份额。Yole Group预测，GPU收入将从2024年的1000亿美元增长到2030年的2150亿美元。尽管GPU的平均售价（ASP）很高，但它对于AI训练是不可或缺的，并且越来越多地用于推理。
AI是个充满活力的领域，GPU的一枝独秀只是暂时的，人工智能应用中ASIC（这里的ASIC是定制芯片的意思）正在获得越来越多的关注。谷歌、亚马逊和Microsoft正在投资特定领域的芯片，以优化性能并减少对英伟达的依赖。基于这些领先公司的进入，到2030年，AI ASIC的收入预计将飙升至845亿美元。
计算并不是唯一的瓶颈。内存架构也在迅速发展。DDR5的应用规模仍在继续扩大，不过相比起来HBM看到了更大的市场需求，尤其是人工智能训练应用的需求。CXL在解决新服务器架构中的内存分解和延迟挑战方面越来越受欢迎。
数据中心芯片领域的领导地位也在发生变化。美国企业仍然占据主导地位，尤其是英伟达、AMD和英特尔。但Yole Group的分析师指出，中国正在通过战略投资和政策来扩大其国内能力。出口管制继续影响供应链，但也强化了中国及其他地区的主权发展目标。
初创企业和新入局企业一并加入这个快速增长的市场同时参与到塑造市场的进程中，从 Groq到Cerebras以及Tenstorrent，芯片设计的创新正在推动AI推理硬件向前发展，特别是新颖的解决方案会在成本、性能或能源效率方面挑战老牌企业，并且带来颠覆性的市场变化，一如英伟达的忽然崛起。
英伟达参与定义服务器供电系统的未来（该部分由吉田顺子为Yole撰写）
乘着人工智能热潮，市值达 4 万亿美元的英伟达似乎在服务于人工智能驱动数据中心的电力电子和电力系统公司中赢得了足够的信任。许多宽禁带（WBG）半导体供应商和芯片供应商都在配合，愿意投资新技术来满足英伟达的需求。
英飞凌科技系统创新集团负责人Gerald Deboy将英伟达比作一位大师，他精心策划“整个世界构建和运营数据中心的新方式”。英伟达招募的厂商包括英飞凌、MPS、纳微、罗姆、意法半导体、德州仪器，倡导向800 V高压直流（HVDC）数据中心电力基础设施过渡。此外，还有台达、Flex Power、Lead Wealth、LiteOn、Megmee等电力系统组件供应商，以及构建数据中心系统的公司，包括伊顿、施耐德电气和Vertiv。
Yole Group电力电子市场和技术分析师Hassan Cheaito认为，英伟达对人工智能数据中心的推动正在为氮化镓 （GaN）创造动力，就像“SiC（碳化硅）的特斯拉时刻”。正如意法半导体从特斯拉早期推动碳化硅的成果中收获成果一样，英飞凌和纳微正在竞相从英伟达推动的新兴氮化镓时刻中获利。
很明显，为什么英伟达要求进行大规模重新设计？随着该公司将于2027年推出Rubin Ultra GPU和Vera CPU，并在机架内集群尽可能多的GPU以跟上AI的发展步伐，英伟达已经放弃了专为千瓦（KW）级机架设计的54V机架内配电。该技术无法应对新 GPU 的大规模集群所需的不断增长的每机架功率水平。
传统机架电源系统无法处理机架内空间限制和铜过载造成的物理限制。英伟达已经认识到，整个电源链中重复的交流到直流转换并不节能，并且会增加故障点。因此，尽管其GPU业务距离电源核心最远，但英伟达正在对AI数据中心的电源基础设施进行全面重新设计。新的800V高压直流（HVDC 数据中心架构将需要大量新的功率器件和半导体。
简而言之，英伟达希望服务器主板在800V直流电下运行，因此有必要从800V电压转换为负载电压点。考虑到空间限制，这并不容易。例如，英飞凌正在制造 800V至12V和800 V至50V转换器，以向英伟达展示该技术在功率密度、效率、外形尺寸、高度等方面的特性。
那么，需要哪些类型的功率器件呢？
英飞凌的Deboy解释说，在需要高功率、高压解决方案的数据中心电源基础设施中，SiC处于领先地位。但对于从800V到50V的转换，空间限制决定了高开关频率。他补充说，这使得它“更像是一个氮化镓领域”。同时，对于从54V到6V的转换，在所谓的低压中间母线转换器（IBC）中，氮化镓和硅都可以。
此外，Deboy 解释说，新的800 V AI数据中心还需要发明新的基于半导体的继电器。在当今的数据中心，交流电是以三相进行分布的，普通继电器和普通开关像电灯开关一样打开和关闭电源。相比之下，在一个新的高压直流人工智能数据中心中，安全需要新的半导体组件，以维护良好的行为控制电流和浪涌电流。
综上所述，Yole Group 首席技术和市场分析师 Poshun Chiu 将英飞凌称为“迄今为止电力电子领域的领导者”。Chiu指出，当人工智能数据中心需要混合电力电子解决方案时，英飞凌的实力在从SiC到GaN和硅半导体的所有三个领域都大放异彩。Chiu补充说，英飞凌涵盖人工智能数据中心电力链的每个阶段，努力为每个阶段提供最佳技术。
英飞凌科技提供的800V供电结构图
然而，英飞凌并不是唯一一家竞相抓住英伟达驱动的人工智能数据中心机会的公司。纳微半导体首席执行官Gene Sheridan指出，“随着你越来越接近处理器，英伟达会得到更多的实践。他说，从 48 V开始，英伟达正在推动设计、组件选择和供应商选择。“我们每周都与他们合作......评估、表征、基准测试、原型设计，以帮助英伟达找出最终解决方案。Navitas 正在利用其在GaN方面的优势来解决AI数据中心所需的电力电子解决方案。2022年收购 GeneSiC Semiconductor也帮助Navitas加强了其宽带隙IC产品组合。除了适用于传统交流直流转换器或 800伏直流转换器的GaN或SiC之外，Navitas还涉足最接近处理器的“48 伏电压“用于为处理器供电。但Sheridan为氮化镓找到了新的机会，这是由他的公司通过收购 GeneSiC 获得的业界最高电压 SiC 技术引发的。超高压碳化硅技术对于开发并网的“固态变压器”至关重要。除了数据中心之外，Sheridan认为，电网正在升级为世界各地的固态变压器，为城市和家庭供电，甚至连接到可再生能源。
其他超大规模企业呢？通过先发制人地公布其数据中心电力基础设施计划，英伟达成功地推动了行业对话。但未知的是，从现在到2027年底，当英伟达推出Rubin Ultra（预计 800 V HVDC）时，谷歌和 Meta 将如何回应？
英伟达的激进举措可能会使开放计算项目（OPC）过时。过去，OPC在标准化数据中心的外形尺寸和机架级别方面处于领先地位。如今，“OPC进展太慢了，”英飞凌的Deboy说，中间阶段出现的不同架构可能会将数据中心送回“丛林”，在那里，没有一个数据中心解决方案是兼容的，就像OCP之前的时代一样。
在人工智能数据中心市场，Yole Group 预测GaN将超越SiC。虽然SiC专注于交流到直流，但用于直流到直流的GaN也可以进入交流到直流。Chiu 解释说，这是因为GaN 器件具有更高电压的潜力。“尽管我们看到了SiC 的一些上行市场，三到五年内约为 1 亿美元，但 GaN 的机会似乎要大得多。”
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