Phải mất khoảng 100 năm để nhân loại thu nhỏ mạng lưới điện khổng lồ thành các ống chân không và tích hợp, mở ra kỷ nguyên kỹ thuật số; nhưng trong kỷ nguyên của các mô hình quy mô lớn, các vấn đề về điện đã kéo các hệ thống kỹ thuật số trở lại thế giới vật lý. Tỷ lệ băm càng lớn và hệ thống càng phức tạp, thì mô phỏng càng trở nên quan trọng.
Ngày 20 tháng 5, Nvidia công bố kết quả quý đầu tiên của năm tài chính 2027, tính đến ngày 26 tháng 4 năm 2026, với thu nhập quý đạt 81,6 tỷ đô la, tăng trưởng 85% so với cùng kỳ năm ngoái ; thu nhập trung tâm dữ liệu đạt 75,2 tỷ đô la, tăng trưởng 92% so với cùng kỳ năm ngoái. Xu hướng tương tự cũng được quan sát thấy trong lĩnh vực lưu trữ. SK Hynix cho biết trong báo cáo quý 2 năm 2025 rằng họ có kế hoạch tăng chi tiêu cho sản xuất chip tiên tiến, chủ yếu là thiết bị liên quan đến HBM, và doanh số bán HBM cả năm dự kiến sẽ tăng gấp đôi so với năm trước.
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đã biến Nvidia trở thành một trong những công ty nổi bật nhất trong ngành công nghiệp bán dẫn toàn cầu, đồng thời cũng khiến bộ nhớ băng thông cao trở thành một trong những tài nguyên khan hiếm nhất trong các máy chủ AI. Làn sóng đầu tiên của lợi nhuận từ AI tập trung vào GPU và HBM, và đồng thời, chúng ta đang chứng kiến làn sóng thứ hai lan rộng sang các chip analog.
Gần đây, Analog Devices (ADI) đã mua lại Empower Semiconductor với giá 1,5 tỷ đô la bằng tiền mặt, gửi đi một tín hiệu rõ ràng: sự cạnh tranh trong Chuỗi ngành công nghiệp AI đang chuyển từ các thành phần tỷ lệ băm trực tiếp như GPU và HBM sang các thành phần hỗ trợ cơ bản như nguồn điện, quản lý năng lượng và tính toàn vẹn tín hiệu. Chip của Analog không còn chỉ là các thiết bị nền tảng mà đang trở thành một biến số quan trọng trong mở rộng liên tục của cơ sở hạ tầng AI.
Mục tiêu cuối cùng của trí tuệ nhân tạo không chỉ là tỷ lệ băm, mà còn là năng lượng; và việc kiểm soát năng lượng và tín hiệu cuối cùng không thể tách rời khỏi mô phỏng.
Sự tăng đột biến tỷ lệ băm, nguồn điện bị cạn kiệt.
Khi các hệ thống AI chuyển từ các máy độc lập sang các hệ thống gắn trên giá đỡ, và từ các cụm hàng chục nghìn thẻ sang hàng trăm nghìn hoặc thậm chí hàng triệu thẻ, "nút thắt cổ chai tỷ lệ băm" của các chip kỹ thuật số gặp phải những giới hạn không thể tránh khỏi của các định luật vật lý.
Tình trạng thiếu điện tại các trung tâm dữ liệu đang chuyển từ dự đoán thành một cuộc khủng hoảng cận kề.
Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), trong báo cáo"Năng lượng và Trí tuệ Nhân tạo" của mình, chỉ ra rằng mức tiêu thụ điện năng của các trung tâm dữ liệu toàn cầu vào năm 2024 là khoảng 415 TWh, chiếm khoảng 1,5% tổng mức tiêu thụ điện năng toàn cầu. Đến năm 2030, mức tiêu thụ điện năng của các trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ tăng hơn gấp đôi, đạt khoảng 945 TWh. IEA cũng đặc biệt nhấn mạnh rằng trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những động lực quan trọng nhất của tăng trưởng này; mức tiêu thụ điện năng của các máy chủ tăng tốc dự kiến tăng trưởng với tốc độ trung bình hàng năm là 30%, đóng góp gần một nửa vào sự gia tăng ròng trong mức tiêu thụ điện năng của các trung tâm dữ liệu toàn cầu.
Dự án Stargate, do OpenAI, Oracle và SoftBank dẫn đầu, có thể được xem là một ví dụ điển hình của xu hướng này. Vào tháng 9 năm 2025, OpenAI tiết lộ rằng sau khi bổ sung năm trung tâm dữ liệu AI mới tại Mỹ, Stargate, cùng với các dự án như Abilene và CoreWeave, sẽ có công suất dự kiến gần 7GW, với tổng vốn đầu tư vượt quá 400 tỷ đô la trong ba năm tới, tiến gần hơn đến cam kết 500 tỷ đô la và 10GW đã được công bố trước đó.
Điểm nghẽn của các hệ thống AI không còn chỉ là "liệu chúng ta có thể xây dựng một lõi xử lý nhanh hơn hay không", mà đã sa vào các vấn đề như phân phối điện năng, chuyển đổi tiêu thụ điện năng, tính toàn vẹn tín hiệu và giới hạn tản nhiệt.
Nếu không có nguồn điện tốt, tỷ lệ băm chỉ là một lâu đài trên không.
Kiến trúc 800V DC tạo nên một cuộc cách mạng trong lĩnh vực cung cấp điện theo chiều dọc.
Đây là lý do tại sao Nvidia đã bắt đầu đích thân quảng bá kiến trúc 800V DC.
Vào năm 2025, NVIDIA đề xuất kiến trúc nguồn điện 800V DC cho nhà máy AI thế hệ tiếp theo của mình. Blog kỹ thuật chính thức của hãng chỉ ra rằng các bộ nguồn rack 54V truyền thống, ban đầu được thiết kế cho các rack cấp kW, không phù hợp với các rack AI cấp MW sắp ra mắt; NVIDIA dự định bắt đầu quảng bá cơ sở hạ tầng nguồn điện trung tâm dữ liệu 800V DC từ năm 2027 để hỗ trợ các rack CNTT từ 1MW trở lên.
Tại sao lại chuyển từ 48V/54V sang 800V? Đó hoàn toàn là vấn đề vật lý và toán học kỹ thuật. Theo định luật Joule: P=IxV, Ploss = I²xR. Khi công suất của giá đỡ (P) tăng vọt từ vài chục kW lên hơn 1MW, nếu nguồn điện áp thấp 54V vẫn tiếp tục được sử dụng, dòng điện (I) sẽ đạt đến mức đáng kinh ngạc là hàng chục nghìn ampe.
Dòng điện cực lớn đồng nghĩa với tổn thất truyền tải cực cao (tỷ lệ thuận với bình phương của dòng điện). Các phương pháp cấp nguồn truyền thống chủ yếu là theo chiều ngang: mô-đun nguồn được đặt ở đâu đó trên bo mạch chủ hoặc card tăng tốc, và dòng điện chảy theo chiều ngang đến lõi xử lý thông qua lớp đồng PCB, các lỗ xuyên và các mối hàn. Tuy nhiên, khi dòng điện đạt đến hàng trăm ampe hoặc thậm chí cao hơn, con đường tưởng chừng ngắn này sẽ tạo ra tổn thất điện trở đáng kể, sụt áp và nhiệt lượng tỏa ra.
Khi các GPU (như Blackwell và thậm chí cả các kiến trúc thế hệ tiếp theo) tiêu thụ dòng điện vượt quá 1000A, bộ nguồn phải đối mặt với hai điểm yếu chính: thứ nhất là độ trễ phản hồi tức thời: khi GPU hoạt động ở mức tải tối đa trong chốc lát, nếu bộ nguồn ở xa, điện áp sẽ giảm ngay lập tức; thứ hai là tổn thất điện trở ký sinh: nguồn điện chạy ngang (từ mép PCB đến trung tâm chip) có thể gây ra hiện tượng sụt áp nghiêm trọng.
Nvidia chỉ ra rằng trong kịch bản rack đơn 1MW, việc sử dụng kiến trúc 54V sẽ yêu cầu các thanh dẫn bằng đồng nặng tới 200kg chỉ để truyền tải dòng điện, không chỉ chiếm không gian máy chủ quý giá mà còn khiến việc đi dây trở nên bất khả thi. Chuyển sang DC 800V giảm đáng kể dòng điện, giải quyết vấn đề tổn thất đồng và hạn chế về không gian. Kiến trúc rack Kyber mà Nvidia hình dung sử dụng hệ thống truyền tải DC điện áp cao tập trung, với bộ chuyển đổi tỷ lệ cao gần nút tính toán để giảm điện áp xuống dưới 12V chỉ trong một bước. Nvidia tuyên bố rằng giải pháp chuyển đổi một giai đoạn này giúp giảm diện tích lắp đặt tới 26% so với các phương pháp chuyển đổi nhiều giai đoạn truyền thống.
Đây không phải là một sự điều chỉnh nhỏ, mà là một thay đổi ở cấp độ kiến trúc nguồn điện. Điều này thúc đẩy nhu cầu về nguồn điện theo chiều dọc và nguồn điện gần lõi .
Công nghệ cấp nguồn theo chiều dọc có thể nói là công nghệ cấp nguồn tiên tiến nhất trong lĩnh vực điện toán hiệu năng cao (HPC) hiện nay. Nó tích hợp bộ điều chỉnh điện áp (IVR) và tụ điện silicon trực tiếp vào gói chip, thậm chí xếp chồng chúng ngay bên dưới GPU, và bơm dòng điện theo chiều dọc vào lõi wafer thông qua các điểm tiếp xúc siêu nhỏ, tương tự như "phương pháp bơm điện". Công nghệ cấp nguồn và công nghệ đóng gói chip được tích hợp hoàn toàn ở đây.
Giá trị của việc cấp nguồn theo chiều dọc nằm ở việc thu gọn "đường dẫn cuối cùng" này. Nó cố gắng di chuyển quá trình chuyển đổi nguồn, tụ điện tách nhiễu và quản lý tính toàn vẹn nguồn điện đến gần tải hơn, thậm chí cung cấp dòng điện trực tiếp hơn đến vùng lân cận của lõi xử lý thông qua các đường dẫn trở kháng thấp bên dưới gói hoặc chip. Bằng cách này, hệ thống có thể giảm sự sụt giảm điện áp và tổn thất nhiệt do cấp nguồn theo chiều ngang gây ra, đồng thời cải thiện khả năng đáp ứng tức thời khi tải thay đổi nhanh chóng.
Hiện nay, Nvidia đang hợp tác với các ông lớn như ADI, Infineon, MPS, Navitas, Onsemi, Renesas, ROHM, ST và TI để thảo luận về "cách triển khai kiến trúc nguồn điện này và phân bổ bao nhiêu không gian cho nguồn điện bên trong gói chip" ngay từ giai đoạn đầu thiết kế chip. Nguồn điện không còn chỉ là một mạch ngoại vi; bản thân nó là kiến trúc nền tảng của cơ sở hạ tầng tỷ lệ băm.
ADI mua lại Empower:
Giành được tấm vé "cung cấp điện năng gần lõi".
Trong bối cảnh Nvidia đang quảng bá hệ sinh thái 800V, ADI gần đây đã thực hiện một khoản đầu tư đáng kể.
Ngày 19 tháng 5, ADI thông báo mua lại Empower Semiconductor với dữ liệu 1,5 tỷ đô la bằng tiền mặt. ADI đã công khai tuyên bố ý định trở thành đối tác cung cấp năng lượng "từ lưới điện đến lõi" cho các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn và các nhà sản xuất chip trí tuệ nhân tạo.
Thuật ngữ Grid-to-Core có thể được hiểu là một Chuỗi cung cấp điện hoàn chỉnh chạy từ đầu vào nguồn điện của trung tâm dữ liệu xuống dưới, bao gồm phân phối điện cao áp, nguồn điện cho giá đỡ thiết bị, nguồn điện cho máy chủ, nguồn điện cho bo mạch và cuối cùng đến vùng lân cận của lõi GPU/ASIC.
Empower là chìa khóa giúp ADI đạt được mục tiêu này. Điểm bán hàng cốt lõi của Empower thu hút ADI là nguồn cung cấp điện gần lõi và nguồn cung cấp điện theo chiều dọc.
Các công nghệ cốt lõi của Empower là IVR (Bộ điều chỉnh điện áp tích hợp) và tụ điện silicon. Công ty có thể tích hợp mô-đun quản lý nguồn trực tiếp ở cấp độ tấm silicon, hoặc thậm chí trong một gói 3D, đặt chúng ngay bên dưới chip GPU để tạo ra "nguồn điện theo chiều dọc". Điều này giúp khách hàng giảm diện tích lắp đặt nguồn điện lên đến bốn lần và dự kiến sẽ giảm mức tiêu thụ điện năng tính toán của trung tâm dữ liệu từ 10% đến 15%.
Để hiểu được tầm quan trọng của tuyến đường này, Vicor là một nguồn tham khảo tốt.
Trong lĩnh vực nguồn điện dạng đứng, Vicor là một trong những nhà sản xuất tiên phong trong việc hệ thống hóa kiến trúc liên quan. Khái niệm cốt lõi của hãng là Kiến trúc Nguồn điện Phân tách (Factorized Power Architecture - FPA), phân chia quy trình chuyển đổi điện năng truyền thống thành mô-đun chức năng khác nhau, sau đó sử dụng mô-đun mật độ cao để đạt được hiệu quả chuyển đổi và nhân dòng điện cao.
Về các phương pháp cấp nguồn gần bộ xử lý, Vicor chủ yếu đề xuất hai loại đường dẫn:
LPD, Lateral Power Delivery (Cung cấp điện từ bên hông): mô-đun nguồn được đặt xung quanh bộ xử lý để cung cấp điện cho bộ xử lý từ phía bên;
VPD, Cung cấp điện theo chiều dọc: Phương pháp này bao gồm việc đặt mô-đun nguồn ở vị trí thấp hơn bộ xử lý hoặc gần gói linh kiện để rút ngắn đường dẫn dòng điện theo chiều dọc.
Theo tài liệu chính thức của Vicor, kiến trúc của họ có thể kết hợp LPD và VPD để giảm trở kháng nguồn của "phần cuối cùng"; các giải pháp liên quan có thể giảm điện trở của bo mạch chủ lên đến 50 lần và giảm số lượng chân cấp nguồn cho bộ xử lý hơn 10 lần.
Empower và Vicor không đi theo cùng một con đường cụ thể, nhưng họ đang hướng đến cùng một mục tiêu: nguồn điện đang chuyển từ cấp độ bo mạch lên gần với gói sản phẩm, từ nguồn điện đặt ngang sang nguồn điện đặt gần tải hoặc đặt dọc, và từ cạnh tranh cho các thiết bị đơn lẻ sang cạnh tranh cho các kiến trúc nguồn điện cấp hệ thống.
Các nhà sản xuất thiết bị analog và điện tử công suất đang cạnh tranh gay gắt để giành thị phần.
Các chip nguồn đa năng (PMIC) truyền thống cạnh tranh về chi phí, quy mô và bán ra; trong khi đó, các bộ nguồn HPC cạnh tranh về khoa học vật liệu tiên tiến, đổi mới cấu trúc và thuật toán điều khiển cấu trúc (điều khiển nguồn kỹ thuật số). Điều này giải thích cho các vụ sáp nhập và mua lại sôi nổi cũng như sự cạnh tranh khốc liệt giữa các công ty sản xuất bộ nguồn hiệu năng cao trong ngành công nghiệp bán dẫn trong năm qua. Bất cứ ai có thể giành được vị trí trong lĩnh vực bộ nguồn HPC cao cấp về cơ bản sẽ có được tấm vé vào thị trường béo bở nhất và có rào cản gia nhập cao nhất trong kỷ nguyên AI.
Đối diện những cơ hội Sự lật đổ do điện áp DC cao 800V, kiến trúc 48V, mô-đun mật độ cao và nguồn điện gần lõi mang lại, các nhà sản xuất chất bán dẫn công suất và tương tự toàn cầu đang thể hiện những thế mạnh độc đáo của mình và tham gia vào một cuộc cạnh tranh khốc liệt để tạo ra kiến trúc nguồn điện AI thế hệ tiếp theo. Nói một cách tổng quát, cuộc cạnh tranh này đang hình thành nên nhiều hướng đi công nghệ khác nhau.
TI & ST: Giảm số lượng giai đoạn chuyển đổi
Texas Instruments (TI): Áp dụng phương pháp "mật độ cao, ít tầng". Vào tháng 3 năm 2026, TI và NVIDIA đã giới thiệu một giải pháp 800V hoàn chỉnh, chỉ cần hai tầng chuyển đổi từ 800V sang nguồn cấp điện cho lõi GPU: một bộ chuyển đổi bus cách ly 800V sang 6V và một bộ chuyển đổi buck đa pha 6V xuống dưới 1V. Trong đó chuyển đổi bus DC/DC 800V sang 6V sử dụng tầng công suất GaN tích hợp, đạt hiệu suất cực đại 97,6% và mật độ công suất vượt quá 2000W/in³.
ST cũng đang đặt cược vào công nghệ chuyển đổi hai giai đoạn. Vào tháng 3 năm 2026, ST đã ra mắt một kiến trúc chuyển đổi từ 800V xuống 6V/12V. ST cho biết đường dẫn từ 800V xuống 6V cho phép bus 6V nằm gần GPU hơn, giảm số lượng giai đoạn chuyển đổi, lượng đồng sử dụng và tổn hao điện trở, đồng thời cải thiện hiệu suất tức thời.
Mạch cấp nguồn gần lõi của TI & ST và ADI+Empower không hoàn toàn giống nhau, nhưng nguyên tắc thì giống nhau: càng gần lõi xử lý, giá trị của nguồn cấp càng cao.
MPS: Nguồn điện mô-đun đun mật độ cao
MPS là một nhà cung cấp không thể thiếu trong lĩnh vực nguồn điện cho AI/HPC. Hãng không chỉ cung cấp một chip DC/DC đơn lẻ; mà còn tập trung vào nhu cầu cấp điện cho các trung tâm dữ liệu và GPU AI, thâm nhập thị trường với mô-đun nguồn mật độ cao, kiến trúc 48V, tích hợp nguồn thông minh và điều khiển kỹ thuật số.
Đây cũng là thách thức thực sự trong lĩnh vực cung cấp điện cho AI: vấn đề không phải là "liệu bạn có thể chế tạo chip nguồn hay không", mà là liệu bạn có thể cung cấp dòng điện cực lớn đến vùng lân cận của GPU/ASIC trong không gian bo mạch hạn chế với hiệu suất đủ cao, phản hồi tức thời nhanh và tản nhiệt thấp. Điều này kiểm tra toàn diện khả năng của bạn trong thiết kế chip, đóng gói, bố trí mạch, thiết kế tản nhiệt và xác minh nền tảng khách hàng.
Infineon và Renesas: Tận dụng thế mạnh của họ trong lĩnh vực bán dẫn thế hệ thứ ba và điều khiển.
Infineon: Infineon tập trung vào thế mạnh của mình trong "điện áp cao, dòng điện cao và độ tin cậy cao". Họ tập trung vào việc sử dụng các thiết bị SiC/GaN, bộ điều khiển tiên tiến và thuật toán điều khiển cấp hệ thống để đảm bảo điện áp cao 800V luôn ổn định ngay từ giai đoạn đầu khi đưa vào trung tâm dữ liệu.
Renesas: Renesas gia nhập hệ sinh thái 800V với công nghệ GaN và điều khiển nguồn. Vào tháng 10 năm 2025, Renesas đã công bố hỗ trợ kiến trúc trung tâm dữ liệu AI DC 800V của NVIDIA. Giải pháp của hãng tập trung vào các thiết bị nguồn GaN, MOSFET, bộ điều khiển và trình điều khiển. Renesas cho biết các thiết bị GaN giúp chuyển mạch nhanh, giảm tổn thất năng lượng và cải thiện khả năng quản lý nhiệt; giải pháp GaN của hãng hỗ trợ chuyển đổi DC/DC từ 48V lên 400V và có thể xếp chồng lên đến 800V, với các bộ chuyển đổi dựa trên cấu trúc liên kết LLC DCX đạt hiệu suất lên đến 98%.
Một chiến trường mô phỏng khác bị bỏ quên:
Chuỗi tín hiệu tốc độ cao
Bên cạnh quản lý năng lượng, trí tuệ nhân tạo (AI) cũng đã thúc đẩy sự phát triển của một phân khúc nhỏ khác trong lĩnh vực chip analog - Chuỗi tín hiệu tốc độ cao (chip định thời/tái định thời).
Bản chất của máy chủ AI không chỉ đơn giản là nhồi nhét thêm nhiều GPU vào một giá đỡ, mà là tạo ra một hệ thống dữ liệu có thông lượng cao, độ trễ thấp và mở rộng giữa các GPU, CPU, DPU, card mạng, SSD, bộ nhớ CXL và chip chuyển mạch. Với PCIe 6.0 tăng lên 64GT/s và PCIe 7.0 hướng tới 128GT/s, tín hiệu bị biến dạng nghiêm trọng sau khi chỉ di chuyển vài centimet trên PCB. Điều này đòi hỏi một mảng dày đặc các chip tín hiệu hỗn hợp analog hiệu năng cao trên bo mạch chủ máy chủ để sửa chữa, bù trừ và tái tạo tín hiệu, chẳng hạn như Retimer, Redriver, Clock Buffer, Jitter Attenuator, CDR, PLL và các giao diện analog SerDes tốc độ cao.
Những sản phẩm này chính xác là những lĩnh vực chuyên môn mà các nhà sản xuất chip analog truyền thống đã tích lũy được trong một thời gian dài.
Lấy TI làm ví dụ, công ty này đã có một nguồn dự trữ sản phẩm và công nghệ tương đối hoàn chỉnh trong lĩnh vực bộ khuếch đại/bộ định thời PCIe. Theo dữ liệu chính thức TI, bộ khuếch đại tuyến tính PCIe 5.0 của họ được thiết kế cho các giao diện tốc độ cao như PCIe 5.0 32Gbps, CXL và UPI 2.0, có thể cung cấp khả năng tăng cường CTLE lên đến 24dB, độ trễ cực thấp 100ps và hỗ trợ độ rộng bus PCIe x4, x8 và x16.
Renesas chủ yếu tập trung vào các chip đồng hồ và định thời. Chuỗi tốc độ cao trong máy chủ AI không chỉ yêu cầu các kênh dữ liệu sạch mà còn cần độ nhiễu xung nhịp đủ thấp. Renesas đã ra mắt giải pháp đồng hồ PCIe hoàn chỉnh cho trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng mạng ngay từ giai đoạn PCIe Gen5; và ở giai đoạn PCIe Gen6, hãng đã cho ra mắt danh mục các bộ đệm và bộ ghép kênh đồng hồ tuân thủ các thông số kỹ thuật PCIe Gen6. Các thiết bị mới này được thiết kế đặc biệt để phân phối xung nhịp có độ nhiễu thấp trong máy chủ, điện toán hiệu năng cao và nền tảng trung tâm dữ liệu.
Các giải pháp trung tâm dữ liệu của ADI bao gồm quản lý nguồn điện, điều khiển kết nối quang học và các giải pháp cảm biến trong các máy chủ, hệ thống lưu trữ và mạng mật độ cao; các sản phẩm bộ suy giảm nhiễu và xung nhịp hiệu suất cao của hãng từ lâu đã phục vụ các bộ chuyển đổi dữ liệu tốc độ cao, JESD204B và các kịch bản giao diện tốc độ cao khác. Ví dụ, HMC7044 của ADI là bộ suy giảm nhiễu jitter số nguyên N vòng lặp kép được sử dụng để cung cấp xung nhịp có độ nhiễu pha cực thấp cho các bộ chuyển đổi dữ liệu tốc độ cao.
Năm 2025, Microchip công bố mở rộng danh mục sản phẩm kết nối, lưu trữ và điện toán dành cho trung tâm dữ liệu AI, nhấn mạnh cam kết đáp ứng nhu cầu về băng thông, hiệu năng, bảo mật và quản lý của các trung tâm dữ liệu AI. Sản phẩm XpressConnect Retimer của hãng hỗ trợ PCIe Gen5 và CXL 2.0, nhắm đến các ứng dụng PCIe hiệu năng cao, bộ nhớ CXL và các kịch bản kết nối GPU. Chính thức nhấn mạnh độ trễ thấp, khả năng chẩn đoán, nhiều tùy chọn cấu hình và mức tiêu thụ điện năng thấp của sản phẩm này.
Ví dụ, Semtech gọi trực tiếp dòng sản phẩm này là Tính toàn vẹn tín hiệu. Theo thông tin chính thức Semtech, danh mục sản phẩm tính toàn vẹn tín hiệu trung tâm dữ liệu của họ nhắm đến các kết nối quang và đồng, phục vụ các khối lượng công việc AI, điện toán đám mây và mạng doanh nghiệp; nền tảng Tri-Edge của họ là công nghệ CDR dành cho các kết nối quang PAM4, được sử dụng trong mô-đun trung tâm dữ liệu 200G, 400G và các ứng dụng AOC khác.
Chuỗi tín hiệu tốc độ cao không phải là một phần ngoại vi của Chuỗi công nghiệp AI, mà là một con đường chính khác để các nhà sản xuất chip tương tự thâm nhập vào cơ sở hạ tầng AI . Logic của chúng rất giống với quản lý năng lượng: quản lý năng lượng giải quyết vấn đề "cung cấp năng lượng hiệu quả" cho chip AI, trong khi Chuỗi tín hiệu tốc độ cao giải quyết vấn đề "luồng dữ liệu ổn định" trong các hệ thống AI.
Nhìn chung, GPU càng mạnh thì mức tiêu thụ điện năng càng cao, thông lượng dữ liệu càng lớn và Chuỗi kết nối bên trong máy chủ càng phức tạp, thì sự hiện diện của các nhà sản xuất chip analog ở cả phía nguồn và phía tín hiệu càng mạnh.
Phần kết luận
Mặc dù sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang lan đến các chip analog, điều quan trọng là phải nhận ra rằng đây không phải là sự bùng nổ ngành công nghiệp có lợi cho tất cả mọi người. Ngành công nghiệp chip analog toàn cầu vẫn đang trong giai đoạn điều chỉnh theo chu kỳ phức tạp. Các chip analog dành cho thiết bị điện tử tiêu dùng, các vi điều khiển quản lý nguồn (PMIC) đa năng, các chip analog công nghiệp truyền thống, và thậm chí cả một số chip cấp ô tô thông thường vẫn đang phải đối mặt với tình trạng dư thừa công suất và cạnh tranh giá cả.
Trong bữa tiệc AI này, những người thực sự gặt hái được phần thưởng lớn nhất là những người chơi hàng đầu sở hữu khả năng cách ly điện áp cao hiệu suất cao, khả năng tích hợp GaN/SiC công suất cao, Chuỗi tín hiệu tốc độ cao độ trễ thấp và khả năng làm chủ các công nghệ có rào cản cao như "nguồn điện cấp gói/dọc".
Canh bạc 1,5 tỷ đô la của ADI vào Empower chỉ là bước khởi đầu. Với việc triển khai đầy đủ hệ sinh thái trung tâm dữ liệu 800V của NVIDIA vào năm 2027, hiệu ứng Matthew trong ngành công nghiệp bán dẫn tương tự sẽ được khuếch đại hơn nữa. Trong cuộc chiến giành quyền lực và cường độ tín hiệu ở nửa sau kỷ nguyên AI, ai tiến gần hơn đến cốt lõi của tỷ lệ băm sẽ nắm giữ quyền định hình ngành công nghiệp trong thập kỷ tới.
Đối với các nhà sản xuất trong nước, làm thế nào để đột phá vào thị trường bị thống trị bởi những gã khổng lồ này sẽ là trọng tâm chính. Hãy cùng chờ xem!
*Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Bài viết này là bài viết gốc. Nội dung thể hiện quan điểm cá nhân của tác giả. Tạp chí Semiconductor Industry Observer đăng lại bài viết này chỉ nhằm mục đích truyền tải một quan điểm khác và không ngụ ý tán thành hay ủng hộ quan điểm này. Vui lòng liên hệ với Semiconductor Industry Observer nếu bạn có bất kỳ ý kiến phản đối nào.
Bài viết này được đăng tải trên tài khoản WeChat chính thức "Quan sát viên ngành công nghiệp bán dẫn" (ID: icbank), tác giả: Du Qin DQ
