意法半導體賦能云端?AI?基礎設施

意法半導體是云端 AI 時代的核心賦能者，提供光學技術、電源和連接能力，使超大規模 AI 數據中心能夠從兆瓦級擴展到吉瓦級，同時以更高效率、更低能耗傳輸更多數據。  

盡管當前連接方式仍以可插拔方案為主，光學解決方案正在快速增長，為下一代架構創造了巨大的增長機會。從寬禁帶碳化硅（SiC）和氮化鎵（GaN）器件、800 VDC 架構，到部署于領先超大規模云服務商的高產量硅光子平臺，并由 STM32 微控制器和 BiCMOS 電子技術進行管理，ST 提供的技術支持從電網到核心的全鏈路供電，支撐下一代 AI 工廠。  

ST 正在支持整個廣泛生態系統中的協作，包括研究實驗室、ODM、模塊供應商以及最大的超大規模云服務商。  

數據中心業務收入目前預計將在 2026 年達到約 10 億美元。假設當前趨勢持續，并結合我們現有的合作項目，2027 年收入有可能翻倍。  

云端 AI 正以前所未有的速度重新定義計算。隨著全球最大的科技公司競相構建大規模 AI，數據中心正從軟件和芯片，到電源架構、網絡結構，以及信息傳輸的基本物理方式，被從底層重新構想。向加速型工作負載的轉變是一場結構性變革，它要求全新一代基礎設施。

無論是模型訓練還是推理集群，其背后都有一個根本問題：當規模從千瓦級擴展到兆瓦級，再到吉瓦級時，如何提供足夠的電力、傳輸足夠多的數據，并保持效率和可靠性？ST 并不設計 GPU 或 AI 模型。但我們在回答這個問題時發揮著決定性作用——通過提供實現 AI 工廠所需的半導體技術，以先進電源轉換、高速連接和集成光互連，將電網與核心連接起來。

面臨壓力的數據中心

數據給出了挑戰的規模。全球數據中心容量預計將從 2025 年約 103 GW 幾乎翻倍，到 2030 年達到 200 GW，而到2030年前，年度基礎設施支出預計將超過 1 萬億美元。幾年前，一個高性能服務器機架的功耗約為 10 到 15 kW，相當于幾臺家用烤箱的負載。而在 AI 時代，運營商正在為每個機架規劃 500 kW 甚至超過 1 MW 的功耗，相當于足以為數百戶家庭供電。與此同時，加速器之間的數據流量也在同比增長，因為訓練和運行大模型需要每秒在芯片之間傳輸數十億個數據點。

傳統基礎設施并非為此而建。銅互連曾是數據中心網絡的骨干，但在現代 AI 集群所需的速度、傳輸距離和每比特能耗方面，越來越無法滿足要求。傳統電源架構在兆瓦級密度下也難以兼顧效率、散熱和物理占用空間。結果就是成本上升、復雜性增加，整個行業迫切需要重新思考數據中心的供電與連接方式。

從銅到光：硅光子技術在 AI 互連中的應用

大型 AI 集群的通信需求，使傳統基于銅的網絡在規模化應用中變得不可持續。銅鏈路在高速下以及跨機架、跨機列所需距離下，會面臨衰減和串擾問題。同時，每比特功耗也過高，而這一點在單個訓練集群可能包含數以萬計的加速器、且所有加速器持續交換數據時，會變得至關重要。

光互連正在成為云端 AI 網絡的骨干。光可以以更低損耗、更長距離、并以更高能效傳輸更多數據。對于 AI 訓練和推理工作負載而言，作業完成時間和集群利用率直接取決于互連性能，因此這一轉變具有變革性意義。

ST 深度投資硅光子技術，以推動這一轉變。PIC100 硅光子平臺為數據中心內部和跨數據中心應用提供高速、低損耗的光鏈路。該平臺采用 300 mm 晶圓制造，且已在領先超大規模云服務商中實現大批量生產，為 AI 部署中的光網絡提供了成熟、可擴展的路徑。該平臺的產能預計到 2027 年將翻四倍，并進一步擴張，這反映了云服務商向 “光優先” 網絡架構轉型的速度。這一快速擴張完全得益于客戶長期產能預留承諾的支撐。

光子集成電路與定制電子器件相結合，形成適配多種部署模式的光引擎：傳統可插拔模塊、靠近交換機或加速器 ASIC 的近封裝光學，以及電光集成最深的共封裝光學。ST 正在開發 PIC100 TSV，這是一種可提高連接密度并改善模塊和系統級熱性能的架構，面向未來將定義下一代 AI 交換機和加速器封裝的近封裝和共封裝光學部署。行業預測顯示，到 2030 年，硅光子在 AI 集群中使用的所有光學技術中所占比例將從約三分之一提升至近三分之二。ST 正在布局這一增長的核心位置。

電與光邊緣的智能控制

隨著 AI 集群向光互連演進，它們還需要一個智能控制層來實時配置、監測并保護這些系統。先進的電源鏈路和光網絡的可靠性，取決于管理它們的智能程度。光纖無法自行監測信號完整性；電源系統也不會在數千個模塊之間自動優化。微控制器和混合信號 IC 提供了讓大規模基礎設施可靠運行的控制層。

在光模塊內部，STM32 高性能微控制器充當本地協調器，負責配置激光器和探測器、測量溫度和電壓、向主機系統提供遙測數據，并使模塊能夠實時適應變化、保護自身免受性能退化影響。基于 ST 的 BiCMOS B55X 工藝技術構建的高速電子器件與光波導并列工作，在每通道 100 Gbps、200 Gbps 乃至更高速率下驅動激光器并放大接收信號，同時保持足夠高的能效，以適應散熱受限的 AI 機架部署環境。

在電力路徑中，智能控制器協調各級轉換、實現保護機制，并在不同工作條件下優化負載分配。在整個超大規模數據中心中，數以千計的這類器件共同提供了云端 AI 基礎設施所需的可視化和控制能力，而運營商也越來越離不開這種能力。

從電網到核心

ST 提供為 AI 數據中心供電、散熱和互連所需的關鍵半導體，支持從電網到核心、再到用戶的完整鏈路，覆蓋云端 AI 產業鏈中的每一個主要節點：

電網 → 固態變壓器 → 800 VDC 配電 → 電源機架 → 核心電源級 → xPU/GPU → 光網絡

在每一個環節，ST 都提供具體且差異化的技術： 利用寬禁帶功率器件和高效率轉換器，將能量從電網高效送至核心； 利用硅光子、BiCMOS 電子器件和集成光引擎，以更低功耗實現更快的數據傳輸；  利用微控制器和混合信號 IC，對這些系統進行實時管理、監測和編排。

為 AI 工廠供電：SiC、GaN 與 800 VDC

AI 工作負載正在從根本上改變數據中心的電力需求特征。Goldman Sachs 估計，到 2030 年，數據中心總功耗需求將比 2023 年增長約 165%。為了高效滿足這一需求，運營商正在從傳統交流配電和低壓直流方案轉向高壓直流拓撲，而 800 VDC 配電正在成為下一代 AI 園區的首選架構。

ST 的電源技術正是為這一現實而設計。碳化硅器件適用于前端的高壓、高效率轉換環節：電網接口、固態變壓器和 HVDC 配電。氮化鎵則負責更靠近負載的位置，在這里，高頻、緊湊的轉換使得密集電源架和面向 GPU、CPU 以及定制加速器的負載點穩壓器成為可能。先進控制器和低壓器件則協調從 800 V 下降到 50 V、12 V、6 V 及更低電壓的完整供電路徑，而現代芯片正是在這些電壓下運行。

ST 與包括 NVIDIA 在內的合作伙伴共同開發了一整套 800 VDC 電源轉換架構，并與 NVIDIA 面向下一代 AI 數據中心的參考設計保持一致。通過減少轉換級數和銅材使用，并優化整條鏈路的效率，這些解決方案幫助超大規模云服務商在相同物理空間內向更多加速器提供更多可用電力，將 1 MW 機架從工程挑戰變為可運營現實。

與超大規模云服務商協同構建

云端 AI 是一個生態系統。ST 與 Amazon Web Services 的達成了多年合作，ST 提供先進連接 IC、混合信號器件、微控制器以及模擬和電源 IC，并將它們直接集成到 AWS 的計算基礎設施中。這是一種深度、長期合作的典范。ST 在高壓直流電源架構方面的工作遵循同樣邏輯。通過共同創建參考設計和經過驗證的 800 VDC 配電與轉換方案，ST 正在幫助整個行業加速采用高效、可擴展的電源拓撲——不僅服務于單一客戶，也為整個生態系統未來的發展做出貢獻。 

除了這些核心合作伙伴之外，ST 工程師還與原始設計制造商、模塊供應商和研究機構合作，幫助定義這些基礎構件在大規模部署時所遵循的標準和實施實踐。

擴大制造引擎能力

只有當技術能夠大規模交付時，技術領導力才真正有價值。隨著 AI 能力在各地區快速擴張，ST 的制造布局正圍繞超大規模云服務商所需的規模、韌性和地理接近性而設計。

在意大利，高產能的 200 mm 碳化硅生產線供應先進電源轉換核心環節所需的高壓、高效率器件。  在法國，我們的 300 mm 晶圓廠生產數字、混合信號以及硅光子技術，包括 PIC100 平臺——并承諾到 2027 年將光子產能提升四倍。  在中國，與三安光電的合資企業提供 200 mm SiC 器件制造，保障了全球增長最快的數據中心市場之一的本地供應。

這種分布式模式確保了隨著云端 AI 在全球范圍加速部署，關鍵組件——SiC 和 GaN 功率器件、光子 IC、BiCMOS 驅動器、微控制器——能夠在需要的時間和地點及時獲得。

一場長期的結構性轉變

AI 基礎設施建設正在改變計算交付方式和價值創造方式，這是一場結構性轉變。數據中心正從兆瓦級走向吉瓦級，從交流走向高壓直流，從銅互連走向光互連。每一個轉折點都直接對應 ST 在連接、電源和控制方面的核心競爭力。 

隨著云端 AI 部署的規模化推進，這一領域預計將成為 ST 的重要增長引擎，云 AI 基礎設施收入目前預計在 2026 年達到約 10 億美元，并且假設當前趨勢持續、且結合我們現有合作進展，2027 年收入有可能翻倍。但在財務軌跡之外，其意義更在于結構性：ST 正在幫助構建數字世界的新一層關鍵基礎設施。 

強大的 GPU 和復雜的 AI 模型也許會吸引頭條，但它們的性能以及所創造的經濟價值，取決于一個不那么顯眼的基礎層——光互連、電源轉換和實時控制。 

ST 正在系統性地構建這一基礎，從電網到核心，為下一代 AI 工廠能夠以世界對智能的需求所要求的效率、密度和規模運行奠定基礎。

作者：Remi EL-OUAZZANE，意法半導體微控制器、數字IC和射頻產品部總裁

作者：Marco CASSIS，模擬、功率與分立器件、MEMS 與傳感器產品部總裁，意法半導體戰略發展部、系統研發與應用事業部以及創新辦公室負責人