前任CEO们,站上数据中心电源芯片赛道
创始人
2025-11-19 18:07:18
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文| 半导体产业纵横

随着数据中心耗电量增加,电源芯片赢增长。

如果关注大型科技公司对人工智能需求的表态,会发现一个共同点:它们的计算能力正面临短缺。这意味着,支撑当今人工智能产品的庞大语言模型需要更多的数据中心进行训练和推理,因此也需要更多的电力。在此背景下,用电问题突然成为半导体制造商的首要任务。

高盛在一份最新报告中表示,美国在人工智能(AI)领域面临的最大障碍并非芯片、稀土或人才,而是电力。分析师认为:“随着AI对电力需求的激增,可靠且充足的电力供应可能成为决定这场竞争的关键因素,尤其考虑到电力基础设施的瓶颈往往难以快速解决。”

基于这样的矛盾,一些初创公司开始从芯片端探索数据中心用电问题的解决方案。英特尔前CEO Pat Gelsinger 与 NXP 前CEORichard L. Clemmer分别加入了两家数据中心电源芯片的初创公司。

PowerLattice

当地时间11月17日,这家初创公司宣布完成由Playground Global和Celesta Capital领投的2500万美元A轮融资,使其总融资额达到3100万美元。PowerLattice是一家由高通、纽维亚和英特尔等公司资深电子工程师于2023年创立的初创公司,该公司声称开发了一种突破性技术,可将计算机芯片的功耗降低50%以上。

这家公司得到了英特尔前任首席执行官Pat Gelsinger的支持。

“如何给设备供电?能做到这一点的团队和个人寥寥无几,”现任Playground Global 的GP Pat Gelsinger 说。“我们组建了一支我认为是供电领域的梦之队。”

这家初创公司的技术概念听起来很简单:一个微型供电芯片,旨在将电源更靠近处理器,从而显著减少能量损耗。

PowerLattice 由Peng Zou、Gang Ren 和Sujith Dermal创立,他们的背景涵盖高通、英特尔和 NUVIA(一家于 2021 年被高通收购的硅芯片初创公司)。成立两年后,PowerLattice 已经实现了第一个关键里程碑:其首批芯片正在由台积电生产,台积电与一家未具名的制造商合作,测试这家初创公司的功能,Gelsinger 表示。

除了首位客户之外,这家初创公司计划在 2026 年上半年将其产品提供给其他客户进行测试。鉴于 PowerLattice 的潜在客户包括主要芯片制造商英伟达、博通和 AMD,以及 Cerberus、Grok 和 Playground 支持的初创公司 d-Matrix 和 NextSilicon 等专业人工智能芯片开发商。

Empower Semiconductor

Empower Semiconductor在9月份完成了由富达管理研究公司领投的1.4亿美元D轮融资。

Empower称公司的专利的IVR技术将多个组件集成到单个IC中,从而提高了效率,同时面积减小了10倍,并以前所未有的简单性,速度和准确性以及零分立组件提供了强大的电源。这项IVR技术可用于手机,5G,AI和数据中心。

Empower在今年六月宣布与 Marvell合作,共同开发适用于 Marvell®定制芯片平台的优化集成电源解决方案,旨在应对千瓦级芯片时代供电挑战。Empower表示,“此次合作利用 Empower 的 FinFast™ 技术和垂直供电架构,为系统设计人员提供预验证的高密度电源解决方案,将电压调节从传统的板级设计转移到硅集成或芯片附近解决方案。通过将供电位置更靠近处理器,这些解决方案显著降低了电源传输损耗,提高了效率,并满足了下一代 XPU 日益增长的电流需求。”

Empower的CEO来自英飞凌、首席技术官曾在ADI任职;在D轮融资后,NXP Semiconductor NV的前任首席执行官兼总裁Richard L. Clemmer加入了Empower的董事会。此外,Lumentum 全球销售高级副总裁,曾任 Monolithic Power Systems、ON Semiconductor 和 AMD 的领导职务的John Bagatelos及Maverick Silicon 的管理合伙人和创始人Andrew C. Homan也宣布加入Empower。

总结

人工智能加速器和GPU的单芯片功耗如今已超过2千瓦,给数据中心带来了巨大压力。传统的供电方式需要高电流经过长距离、高阻抗的路径才能到达处理器,造成能源浪费和性能受限。分析人士警告称,如果不采用新的方法,到2028年,数据中心的能耗可能会增加两倍,这将严重阻碍人工智能的可扩展性。

PowerLattice创始人表示“数据中心已经开始遇到电力瓶颈,如果我们不重新思考芯片的供电方式,这个问题只会愈演愈烈。通过将电力直接集成到处理器封装中,我们能够提供人工智能所需的性能和效率,使其突破当前的极限,持续扩展。”

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