行业观点｜新型半导体技术助力人工智能

2024-04-17 09:28:33来源：千家网关键词：新型半导体人工智能阅读量：24916

导读：越来越多的SiC和GaN半导体被部署在风力涡轮机、光伏逆变器、电机驱动器以及电动和混合动力汽车等设备中。它们的市场增长速度现在远远快于硅功率半导体市场。

　　随着数据中心努力提高能源效率并实现碳减排目标，碳化硅(SiC)和氮化镓(GaN)半导体市场正在增长。用于为工业、汽车、计算和消费设备供电的半导体并不像支持其他应用的硅芯片那样出名。然而，它们约占半导体总收入的10%，这使得它们成为一个价值300亿美元的市场。

　　功率半导体，尤其是宽带隙半导体，对于世界实现可持续发展目标的努力至关重要。宽带隙半导体可以在比其他芯片更高的电压、频率和温度下工作，从而提高器件的效率。碳化硅(SiC)和氮化镓(GaN)两种材料特别重要。它们并不新鲜，但到目前为止，对它们的需求受到应用程序、成本和可靠性或可用容量的限制。

　　然而，这种情况正在开始改变。越来越多的SiC和GaN半导体被部署在风力涡轮机、光伏逆变器、电机驱动器以及电动和混合动力汽车等设备中。它们的市场增长速度现在远远快于硅功率半导体市场。我们预计收入将继续增加，从2022年功率半导体市场的3%增加到2027年的13.1%。

　　效率需求推动增长

　　随着各国努力实现更高的能源安全，企业和行业寻求提高能源效率并实现碳减排目标，对效率的追求将继续下去。许多行业将面临进一步的压力，以尽量减少其影响。这包括数据中心，它们已经是能源密集型的，随着人工智能(AI)的进步，能源密集程度可能会进一步提高。

　　人工智能需要强大的计算能力，而实现这种计算水平的高性能数据中心的运营商将希望确保其设施能够高效地管理工作负载，这样其能源成本和占地面积就不会过大。电源对于实现这一点至关重要，而宽带隙半导体可以帮助运营商在三个方面节省成本：能源损失、数据中心冷却成本以及服务器所需的空间。

　　数据中心消耗大量能源，但它们并不在高电压下运行，这意味着常用于笔记本电脑、平板电脑和手机充电器等设备的GaN半导体可能比针对电力传输和汽车等行业进行了优化的SiC半导体具有更大的优势。

　　GaN器件通过在主服务器电源内更高效地运行，减少了数据中心的能量损失。基于GaN的解决方案具有出色的导通电阻和高开关速度，可大大降低能量损失。这降低了服务器机架的能源需求，还可以减少数据中心内冷却系统的需求。总之，减少能源损失和冷却要求意味着可以减少能源消耗。

　　节省空间

　　最后，使用GaN使制造商能够减小电源的尺寸。在数据中心，更有效地利用空间可以为CPU和GPU创造额外的空间，而这些组件可以为运营商创造收入。这意味着他们可以从现有数据中心获得更多收益，或者在新设施中提高效率。

　　开发经过认证的解决方案

　　尽管存在潜在好处，但运营商可能会等到现有设备达到自然使用寿命，然后再考虑更高效的技术。制造商可能还需要让运营商相信，目前用于低成本和低利润应用的GaN半导体对于关键数据中心环境而言足够坚固和可靠。在数据中心，停机可能会对财务和声誉产生重大影响，因此运营商不太可能承担风险。

　　然而，我们可以从混合动力和电动汽车市场中吸取教训。在那里，SiC半导体越来越多地被用于延长汽车的续航里程和性能，其中特斯拉是采用该技术的领头羊。人们对该技术的最初担忧已经得到解决，这些设备现在被认为是高质量和高价值的，制造商投资于不断改进该技术并推出新功能。GaN半导体有机会在数据中心市场以同样的方式发展。

　　已建立的设施和供应链

　　半导体制造商拥有良好的增长条件。GaN器件的生产方式与硅芯片类似，因此现有设施可以重新利用，并且有成熟的供应链。然而，由于更多的数据中心仍在建设中，他们需要找到一种方法来维持利润和产能。如果他们能应对这一挑战，就有机会利用这些新技术最大限度地提高效率。

　　限制我们对地球的影响的需求从未如此强烈，而宽带隙设备在可实现的效率水平上实现了重大改变。随着时间的推移，也许有机会利用它们所驱动的人工智能产生更大的效益。

　　原标题：新型半导体技术助力人工智能|观点

上一篇：关于公示《建材行业“零化石能源”工厂评价要求第1部分：水泥企业》协会标准（征求意见稿）并征集意见的通知

下一篇：国家发展改革委办公厅关于印发《绿色低碳先进技术示范项目清单（第一批）》的通知

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

全域人工智能之城建设驶入快车道
市科委、中关村管委会，市经济和信息化局，市发展改革委，市政务和数据局，市卫生健康委，北京经开区管委会领导出席，来自各央国企、研究机构，及京内外近500家人工智能上下游生态企业与会。
人工智能中国智造
2025-04-30 09:49:19
AI已经成为人形机器人最大的瓶颈？
在看似繁荣的表象下，行业共识正在逐渐浮现：人工智能(AI)技术的滞后，已成为人形机器人实现真正智能化的最大瓶颈。
人形机器人人工智能
2025-04-28 15:32:08
从“原子”到算法！人工智能领域的“元素周期表”诞生
研究团队发现，处于同一“主族“的算法(如支持向量机与核方法)具有相似的数学内核，而位于相同“周期“的算法(如决策树与随机森林)则共享相近的泛化能力图谱。
人工智能计算机科学
2025-04-27 17:01:21
宾利发布突破性人工智能皮革检测技术
人工智能皮革检测系统并不能完全取代宾利训练有素的工匠的技艺。通过自动化人工检测流程，该系统能够提供最高品质的皮革，工匠们可以用它来打造精致的手工缝制细节。
人工智能皮革检测技术
2025-04-27 14:42:55
早报|深圳大学人工智能学院正式揭牌成立；SK海力士完成96GB CXL内存模块验证
深圳大学人工智能学院正式揭牌成立,学院建设基础学科研究中心和算力平台，与腾讯云共建产业学院；SK海力士宣布，其基于CXL 2.0标准的DDR5 96GB内存模块已通过客户验证......
人工智能内存模块数据传输设备
2025-04-23 10:41:12
宝马押宝人工智能，能赌赢吗？
宝马在电池续航方面也取得了显著进展，宝马第六代动力电池技术搭载大圆柱电芯，能量密度提升至300Wh/kg，支持15分钟内完成80%电量快充。
宝马人工智能
2025-04-16 14:58:14

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。