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AI資料中心已成為未來十年全球電力需求成長的核心驅動力，並正迫使電力系統自根本進行架構性重構。隨著生成式AI與大規模模型訓練推升算力需求，單一機櫃功率快速由傳統數kW躍升至100–250 kW，甚至在叢集層級達到MW等級，使電力系統從「輔助設計」升格為「算力天花板」。本文從應用與產業發展角度出發，首先說明AI資料中心的電力架構與功率密度演進，並強調中壓交流結合固態變壓器(Solid-State Transformer, SST)轉入直流供電，將成為下一代AI資料中心的主流電力架構方向。並進一步指出，SST導入將觸發產業價值鏈建構與重組，其影響範圍涵蓋重電設備、關鍵半導體元件與資料中心系統整合。競爭焦點正由設備製造能力，轉向高頻化、模組化、控制軟體與架構定義能力。

【內容大綱】

• 一、全球AI用電需求快速成長
• 二、AI算力瓶頸：從晶片競爭走向電力競爭
  • (一)第一代SERVER：通用運算時代，採用傳統AC供電架構
  • (二)第二代SERVER：大規模GPU擴張時代，48V與高頻化挑戰
  • (三)第三代SERVER：AI算力樞紐時代，SST與直流架構
• 三、SST產業價值鏈建構與重組
• 四、產業觀察：國際固態變壓器業者技術與產品布局
  • (一)德國MAGMENT
  • (二)美國INFINITY FLOW
  • (三)美國DG MATRIX
  • (四)美國HERON POWER
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖1、全球資料中心用電量趨勢
• 圖2、AI資料中心的功率密度演進
• 圖3、SST技術拓撲與三代AI資料中心電力架構之比較示意圖
• 圖4、固態變壓器產業價值鏈
• 圖5、MagPower SST
• 圖6、Power Bridge