AI数据中心

AI数据中心是专为大规模训练人工智能模型而打造的高性能专业设施。

需求端，AI数据中心是最大的增量来源。

英飞凌科技CEOJochenHanebeck在2026财年第一季度财报会上表示，AI数据中心的电源解决方案仍是公司重点，英飞凌预计2027财年AI数据中心相关营收将达约25亿欧元，2025财年该项营收已增长近三倍、超过7亿欧元。

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他表示，AI数据中心的建设一定会消耗比较大的集团现金流，但在回报的路径上是清晰的。

阿里巴巴CEO吴泳铭在财报电话会上表示，目前AI发展的趋势更像制造业，要获得更多收入必须去建两个核心工厂：AI的训练工厂和AI的推理工厂，背后都是AI数据中心的建设。

他表示，AI数据中心的建设一定会消耗比较大的集团现金流。

关于上调资本开支的原因，吴泳铭坦言，目前AI发展的趋势更像制造业，要获得更多收入必须去建两个核心工厂：AI的训练工厂和AI的推理工厂，背后都是AI数据中心的建设。

在腾讯、阿里之外，AI数据中心建设背后的硬件成本上涨显然成为了国内外云巨头的共同压力：5月10日，受内存芯片成本上涨影响，字节跳动称今年计划资本支出将超过2000亿元人民币，较此前的初步计划增加了25%；

AI基础设施正在把传统数据中心供电系统推向极限，如今在建的大型AI数据中心几乎需要一座小型发电站提供日常的电力供给，AI数据中心的供电系统已经等同于电网级别的系统设计标准。

另一方面，大型AI数据中心的供电系统越来越多的依赖电池储能和超级电容结合的动态储能系统，对SiC器件的耐压要求将可能大幅超过1700V的限制。

相比于直流电压的提升，AI训练负载的用电需求也发生根本的变化，GPU负载的瞬态功耗极大，负载用电需求的变化速度极快，传统的UPS配合工频变压器的架构，因为响应速度不够和效率不足，已经越来越难满足全新的AI数据中心供电需求，行业开始严肃讨论SST（固态变压器，Solid-StateTransformer）在未来数据中心供电体系中的价值，而高耐受电压的SiC正是SST最关键的核心器件之一，这就推动SiC全面进入AI数据中心的主电源体系中。