2025 年 10 月 10 日，Unite.AI 发布的《Taming the Beast: How Integrated Voltage Regulators Are Solving AI’s Power Crisis》一文指出，人工智能的飞速发展正带来一场严峻的 “电力危机”—— 从大规模语言模型训练到云端实时推理，AI 的计算需求呈指数级飙升，进而催生了对电力的无度消耗。作为 AI 运算核心载体的数据中心，其电力消耗已成为全球能源领域的重要负担：国际能源署（IEA）数据显示，2022 年数据中心消耗了全球约 2% 的电力，且这一比例正随着 AI workload 的扩张而急剧上升。这场危机不仅意味着巨额电费支出与沉重的环境压力，更已演变为 AI 硬件发展的根本性工程瓶颈 —— 为 AI 提供算力的 GPU、TPU 及定制 ASIC 芯片正遭遇 “热墙” 困境：若无法在避免芯片过热的前提下，向晶体管高效、稳定地输送电力，即便在芯片上集成更多晶体管，也无法释放相应的算力潜力。而破解这一困局的关键，正来自一项名为 “集成电压稳压器（Integrated Voltage Regulator, IVR）” 的微型技术，它正从根本上重塑高性能计算的未来。
要理解 IVR 的革命性价值，首先需认清传统芯片供电方式的局限，尤其是其面临的 “最后一英寸” 供电难题。现代处理器包含数十亿个晶体管，这些晶体管每秒需开关数十亿次，对供电的要求极为严苛 —— 必须是精准、稳定的低压直流电。但从墙壁插座输出的是高压交流电，电力需经过一套复杂的 “供电网络（Power Delivery Network, PDN）” 完成转换与调节，才能最终抵达芯片硅片。传统流程通常分为多个阶段：电力先在服务器主板上完成初步转换与降压，最后关键的电压调节环节由 “电压稳压器（Voltage Regulator, VR）” 负责。这些传统 VR 多为分立的 bulky 组件，由控制器、功率级和大型线绕电感器组成，环绕在主板上的处理器插槽周围。
在 AI 时代，这种传统供电方案暴露出三大致命缺陷。其一，能源浪费严重：电力需从芯片外的 VR 出发，跨越主板、穿过芯片封装才能抵达硅片，每毫米传输路径都会产生电阻，导致显著的功率损耗（即 I²R 损耗）。这些损耗的能量最终以热量形式散发，又需要更耗能的冷却系统来降温，形成 “损耗 – 散热 – 再耗能” 的恶性循环。其二，响应速度滞后：AI workload 常出现 “瞬态负载” 场景 —— 处理器从闲置状态突然切换至满负载，需瞬间获取巨量电流。而外置 VR 响应速度过慢，可能导致电压临时下降（即 “电压跌落”）；为避免这一问题，工程师不得不将系统基线电压设得更高，进一步加剧了电力浪费。其三，空间占用矛盾：主板上环绕处理器的区域是电子设备中的 “黄金地段”，但传统 VR 的 bulky 体积占据了大量空间，导致内存通道、高速互连等能提升性能的关键组件无处安放，制约了硬件架构的进一步优化。
IVR 的突破源于薄膜磁学技术的进步 —— 如今，高性能电感器可通过半导体制造工艺，直接集成到芯片或其封装基板上。这种微观尺度、高效率的电感器，让整个电压稳压器能贴近受电电路，距离仅为微米级，彻底改变了供电逻辑。这一位置迁移带来了四重核心优势：首先，大幅降低功率损耗 —— 供电路径从 “英寸级” 缩短至 “微米级”，传输过程中的能量损失显著减少，系统整体能效大幅提升；其次，实现精细化电源管理 ——IVR 支持多个独立的超低电压供电域，可根据芯片各核心或功能模块的实时需求精准供电，无需时立即断电，避免能源闲置；再者，瞬态响应近乎实时 —— 封装级 IVR 对负载变化的响应速度达到纳秒级，基本消除了电压跌落问题，使系统能以更低、更高效的电压运行，同时不牺牲性能；最后，简化设计并节省空间 —— 移除主板上的电压稳压器后，主板空间得以释放，不仅简化了设计流程，还能支持更密集、更高性能的硬件架构，为 AI 芯片的算力提升创造了物理条件。
对 AI 硬件设计而言，IVR 的价值远不止 “提升能效”，更成为解锁下一代硬件架构的关键技术。随着传统摩尔定律的放缓，芯片级（Chiplet）与 3D 堆叠等先进半导体封装技术已成为行业主流方向 —— 这类技术将多个小型专用芯片（Die）集成到单个高性能封装中，打造更强大的计算单元。正如台积电通过 CoWoS 技术所展示的，这类复杂异构系统需要精密的供电策略，而 IVR（如 Ferric 等公司推出的产品）恰好能提供精细化、高效率的电源支持，完美适配这一架构趋势。可以说，没有 IVR 的支持，芯片级与 3D 堆叠技术难以充分发挥潜力，AI 硬件的算力突破也将受限。
不过，IVR 的大规模普及仍面临挑战。将新型材料与工艺融入高度保守且复杂的半导体制造生态，是一项艰巨任务 —— 半导体行业对技术成熟度与稳定性要求极高，新组件的兼容性、可靠性验证需经历漫长周期。但行业对解决方案的需求已迫在眉睫：当前 AI 电力消耗的增长轨迹完全不可持续，仅靠缩小晶体管尺寸已无法解决问题，必须从软件到供电网络对整个系统进行全面重构。而 IVR 及相关技术（如 Ferric 的创新方案）正是这一重构过程中的关键拼图 —— 通过从源头驯服电力消耗这头 “巨兽”，它们不仅优化了单个组件的效率，更在为下一代 AI 与高性能计算铺路。
纵观硬件创新史，突破瓶颈始终是核心主题：过去数十年，行业焦点集中在计算速度与晶体管密度；如今，电力供应已成为最紧迫的瓶颈。能够解决这一挑战的企业，将在未来数年定义计算行业的格局。而 IVR 的出现与发展，不仅为当下的 AI 电力危机提供了可行解法，更预示着 AI 硬件将进入 “能效与算力并重” 的新时代 —— 只有在能源消耗可控的前提下，AI 的算力潜力才能真正得到释放，推动技术创新走向更可持续的未来。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/xun-fu-neng-yuan-ju-shou-ji-cheng-dian-ya-wen-ya-qi-ivr-ru
