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AI 大模型持续拉动算力芯片性能快速抬升，AI 芯片为实现更高运算吞吐量，整体功耗大幅提升，与此同时芯片内部供电电压持续走低，根据功率公式 P=U × I，电压下降会进一步推高工作电流。APEC2026 上，电源厂商在下一代供电参考平台中已将 3000A 作为设计目标，而沿用多年的横向板级供电，正在触碰到物理层面的天花板。面对大电流带来的损耗、空间占用、瞬态响应等一系列现实矛盾，垂直供电（Vertical Power Delivery，VPD）成为行业重点推进的下一代供电架构。
技术层面的迫切需求，也快速传导至产业端，相关资本动作也随之密集显现。2026 年 5 月 ADI 收购 Empower Semiconductor，8 月英飞凌收购 C2i Semiconductors、Navitas 收购 Claros，短短数月之内三笔大额交易的落地，形成了一个强烈的产业信号：垂直供电不再只是细分厂商的技术预研，全球头部模拟半导体企业纷纷下场押注，这场由 AI 算力倒逼的电源架构变革，开始真正进入产业实操阶段。
传统供电扛不住了
过去十几年，AI 服务器普遍使用横向板级供电方案。这套架构可以很好适配 CPU 与早期 GPU，但随着 AI 芯片功耗与电流暴涨，原有设计的短板被充分暴露出来。
传统横向供电把电压调节器件布置在 GPU 芯片周边，依靠主板铜箔走线将电力输送到芯片内核。由于 GPU 核心电压已降至 0.6-0.8V、电流高达数千安培，按照 I R 功耗定律，电流越大，供电路径上的损耗呈平方级放大。
据 TSMC 在 APEC 会议上公开的数据，传统板级供电网络的 PDN（供电网络）电阻约为 90-140 μΩ，路径损耗显著；转向垂直供电后可降至 10-15 μΩ，损耗降低约 89%。业界据此估算，这部分路径损耗在整机供电中的占比可达两三成，损耗转化为热量，会直接推高数据中心的电能使用效率与长期运营成本。
空间冲突同样难以回避，现在的 AI 芯片四周布满 HBM 显存，封装外围留给供电元器件的 PCB 面积十分有限。回看英伟达 GPU 迭代，从 V100 到 B200，GPU 供电相数从 16 相提升至 60 相以上，单纯依靠增加供电相数、在板上堆砌电源器件的路子，已经走到物理边界。
除了功耗和空间，负载剧烈波动也给传统供电带来麻烦。大模型训练、推理过程中芯片负载变化极快，长走线带来较高寄生电感，供电响应跟不上负载跳变，容易出现电压跌落，影响芯片稳定跑满算力。产业内也尝试过加厚铜箔、升级 TLVR 电感、增加供电相数等手段，但这些都属于现有体系内的修补，无法解决长距离走线这个根源问题。
正是这些现实约束，促使产业把目光投向垂直供电这套新体系。
和横向供电从芯片侧边送电不同，垂直供电的核心思路是把调压单元从芯片侧边挪到芯片正下方，让电流垂直向上供给芯片核心，把供电路径从厘米级压缩到毫米级，从而降低供电网络阻抗与寄生电感。依据集成深度，行业把它划分为不同阶段：PCB-VPD（背面垂直模块）、SIVR（调压器做进封装基板）、以及 In-Package IVR（调压电路集成进芯片封装内部），共同组成近芯供电（near-chip）技术谱系。
这种架构改动带来的收益很明确，Vicor 官方白皮书的测试结果表明，垂直供电可以把供电网络电阻压到 5-7 μΩ，配电损耗最高可以下降 95%；供电路径缩短之后，瞬态响应能力明显改善，能够匹配 AI 芯片快速波动的负载。主板正面也不再需要摆放大量电源器件，空间可以留给 HBM 和高速互联，适配芯片越来越高的集成度。当然，垂直供电不是没有代价，模块布置、封装工艺、BOM 成本，都会带来新的工程难题。
垂直供电从概念走向产业
回溯垂直供电技术发展历史，英特尔早在 2012 年完成了 FIVR（全集成稳压器）技术研发，2013 年随 Haswell 处理器正式量产，把电压调节器集成进 CPU 封装内部，是 IVR 技术一次重要的工程实践。而在正式面向 AI 芯片的垂直供电方向，Vicor 在 2019 年与京瓷官宣合作，由京瓷提供有机封装、基板与主板集成，共同开发面向 AI 及高性能处理器的新一代合封电源解决方案。但彼时仍以方案合作与验证为主，尚未形成面向 AI 加速器的大规模成熟产品。
直到 AI 芯片功耗和电流快速攀升，旧架构难以为继，垂直供电才迎来真正的产业化契机，也逐步分化出几条现实可行的技术路线。
其中 PCB-VPD 是目前推进速度最快的方案，电源模块直接焊在处理器主板背面，芯片封装不需要重新设计，可以兼容现有的服务器供应链，整机厂商改造压力最小。而 SIVR 则代表中长期演进方向，目标将调压电路集成在芯片载板上，路径比前者更短，性能更优。但 SIVR 要求芯片、基板、电源厂商深度协同，供应链复杂度更高。
In-Package IVR 是理论上性能最优的方案，调压与硅电容直接嵌入芯片封装内部，供电路径最短。但同时也对封装良率、散热、器件可靠性要求苛刻，现阶段更多面向高端定制算力，大规模量产还需要持续打磨工艺。
三条路线各有取舍，短期内不存在某一技术完全通吃的局面，会并行向前迭代。但可以确定的是，经过头部芯片厂商示范、云厂商样机测试，垂直供电已经不再只是实验室概念，成为下一代高端 AI 服务器的重要发展方向。
垂直供电的全球产业布局
芯片厂商处于产业链最上游，依托 AI 芯片的功耗、电流、封装布局需求，直接决定垂直供电的技术参数、架构选型与商业化落地节奏，是整个赛道的核心需求牵引方。
英伟达作为全球 AI 算力平台的核心主导方，牵头联合全产业链伙伴推进新一代供电架构的系统协同适配。根据英伟达官方发布的 800V 直流架构白皮书，公司明确规划在 2027 年前后落地 800V 高压直流供电体系，搭建适配 1MW 级 AI 机架的新型供电基础设施，为超高密度 AI 集群铺路。同时 Rubin 架构搭载高密度 HBM4 出现明确的布局约束，让 VPD 成为最具可行性的技术方案。
谷歌、AMD、英特尔同样提前布局。谷歌母公司 Alphabet 旗下 CapitalG 曾参投高端 IVR 芯片企业 Empower Semiconductor，同时公开论文证实 TPU 平台面临大电流供电难题，持续探索近芯供电技术。AMD 针对下一代 3kW 级高功耗 AI 加速器，内部开展 VPD 方案验证，重点优化 PDN 损耗、电迁移与整机散热问题。英特尔则延续 FIVR 集成调压技术积累，并行推进 PCB-VPD 与封装内 IVR 双路线，适配服务器 CPU 与 AI 加速芯片迭代需求。
芯片端提出系统需求之后，电源、模拟与无源器件厂商就要承担硬件方案落地工作。作为全球高性能高密度电源模块的代表性厂商，Vicor 很早就布局了 VPD 技术方案，2019 年与京瓷推出垂直供电原型，依托分比式电源架构推出板背安装 AI 电源模块，大幅压缩 PDN 阻抗，已服务多家头部 AI 客户。
ADI 作为模拟芯片大厂，拥有成熟完整的服务器板级模拟电源产品线，但缺少面向近芯场景的 IVR 集成稳压器与硅电容核心器件。为此 ADI 收购 Empower Semiconductor，拿到 FinFast IVR 与 ECAP 硅电容技术，补齐从机柜输入到芯片内核的供电链路短板。
英飞凌方面，自 2024 年起陆续推出 OptiMOS TDM 系列 PCB-VPD 功率硬件模块，为进一步补足垂直供电向基板集成路线演进所需要的软件与系统能力，8 月 24 日宣布收购印度电源管理初创公司 C2i Semiconductors。
无独有偶，几乎在同一时段，Navitas 也官宣了拟收购 AI 电源管理初创公司 Claros 的消息，Navitas 表示将通过并购补足处理器近芯供电的整套技术能力，并结合自身高压器件优势，打通从电网到 xPU 内核的完整供电链条。
除此之外，还有不少厂商也基于自身技术积累推出对应的产品与方案，例如 MPS 发布超薄 ZPD 垂直供电模块，适配液冷服务器并深度参与整机样机开发；TDK 推出可堆叠高电流板背供电模块，提供标准化元器件方案；台达聚焦系统级定制，深耕云厂商 VPD 整机方案与 800V 供电生态。
整体来看，垂直供电已经成为功率半导体厂商必须抢占的战略赛道，但行业尚未形成统一接口与系统标准，产业链的技术博弈与生态构建仍在持续推进。
垂直供电的困境与未来
即便行业普遍看好垂直供电，从样机测试走向大规模上量，依旧要跨过技术、供应链、成本、生态几道坎。
工程层面，PCB-VPD 把电源模块放在主板背面，芯片向下散热和电源模块自身发热叠加，给整机热设计带来不小挑战；背面器件焊接、温度循环、长期震动，对服务器可靠性验证提出更高要求，整机需要投入很长时间做测试。成本上，高密度电源模块、特种电容电感、定制 PCB 与基板，都会抬高 BOM，对于对成本敏感的推理服务器和通用数据中心，增量成本是绕不开的现实问题。
技术路线方面，PCB-VPD、SIVR、IVR 各有长短，还没有出现压倒性最优方案，不少厂商不敢把资源全部押注某一条路线。生态层面同样存在明显短板，目前 VPD 的接口、机械尺寸、测试方法没有行业统一规范，芯片、电源、ODM 各做各的，方案碎片化，增加了整机适配成本。对云厂商而言，要权衡硬件新增投入和长期省电带来的 TCO 收益，现阶段更愿意在高端训练服务器小范围试点，不会直接大规模替换存量成熟架构。
但算力升级的大趋势不会改变，垂直供电会呈现分阶段落地的节奏。当前会优先落地在高端 AI 训练服务器、HPC 超算等高价值场景，以 PCB-VPD 形态完成样机导入与业务验证，而通用服务器、中低端推理服务器仍将沿用成熟的横向供电架构。随着 AI 芯片持续迭代，配套功率器件、基板工艺逐步成熟，规模效应有望逐步摊薄硬件增量成本，垂直供电才会向中端推理场景进一步渗透，行业也将完成一轮技术路线筛选，部分混合折中方案或将获得更多落地机会。当前 OCP 等行业组织已经开启相关议题讨论，未来有望推动通用接口规范，同时资本并购事件频发，市场格局存在进一步集中的趋势。
从更长周期看，垂直供电的设计思路并不局限于 AI GPU，伴随大功率算力硬件需求扩张，这套供电理念还有望向高性能 ASIC、高端 FPGA、工业超算等领域外溢，成为大功率算力硬件重要的技术选项。
结论
算力竞争早已不只看芯片本身，供电已经从过去的系统配套方案，变成约束算力释放的关键底座。垂直供电方案不再是某一颗元器件的简单升级，而是芯片、电源 IC、磁性器件、PCB 基板、整机系统的全链条变革。ADI、英飞凌、Navitas 接连发动并购，本质上也是巨头们在争夺下一代 AI 供电架构的市场主动权。因此垂直供电方案的普及速度，也将直接影响未来 AI 算力基础设施的演进走向。
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END
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