2025年人工智能行业：AI服务器功率增长使AI芯片电感和AI芯片电容需求持续增长

人工智能高速发展，谷歌激起竞争加剧

谷歌激起竞争加剧：Gemini 3性能大幅提高

Gemini 3是Google于2025年11月推出的新一代大模型，Gemini 3 Pro是其旗舰版本。Geimini 3刷新了多项Benchmark的最高分，并在多项任务上较 Gemini2.5 Pro得到了大幅提高，并显著领先其他模型。 Gemini 3的“深度思考模式”（Deep Think mode）在一些最具挑战性的AI基准测试中表现出色。在测试中，Gemini 3 Deep Think在“人类最终考试” 中的表现（未使用工具的情况下达到41.0%）以及在GPQA Diamond测试中的表现（达到93.8%），均超越了Gemini 2.5 Pro。它还在ARC-AGI-2基准测试 中取得了45.1%的突破性成绩（启用代码执行），充分展现了其解决新型挑战的能力。 Deep Learning Lead和Gemini项目的联合负责人称：推理能力来自改进预训练和后训练，后训练仍然是一片完全的绿地，算法上还有大量进步和改进的空 间，看不到任何天花板！

谷歌激起竞争加剧：全栈AI生态布局，从落后到重回领先

2025年11月发布的Gemini 3 Pro，是谷歌时隔8个月后的大版本更新，模型的多模态理解能力和推理能力大幅提升，能够无缝集成分析视频、音频、图像、 文字和代码等多种数据格式，在多项测评中均超过OpenAI的GPT-5.1、Grok 4.1等，登顶多项权威测评如Artificial Analysis、LMArena的全球第一。谷歌 作为曾经AI领域的领跑者，错失了发布类ChatGPT产品的先机。Gemini的诞生和快速迭代，实现了重回领先者的反击。

Google在AI竞赛中具备两大核心优势：一是AI应用生态构建完备，更新后的AI mode搜索引擎把牢流量入口，结合其在移动互联网的强大应用生态如邮箱、 地图、视频网站等。二是Google具备垂直领域全方位整合突破的能力，据Artificial Analysis，Google是目前全球唯一一家在算力芯片、基础模型、云推 理计算、AI应用方面全栈深度布局的公司。根据SemiAnalysis分析，全球AI工作负载中，NVIDIA GPU占70%，而Google TPU则占据了28.6%，强大的硬 件和模型进一步奠定了Google打造AI应用全家桶的坚实基础，形成数据-算力-模型-场景的正向循环。

谷歌激起竞争加剧：仅靠TPU训出全球最强模型

Gemini 3 Pro完全使用谷歌的张量处理单元(TPU)进行训练，摆脱英伟达束缚，给AISC产业注入强心剂。TPU专为处理训练LLM所需的大量计算而设计， 配备高带宽内存，能够在训练中处理大型模型和更大的batch size。

张量处理单元（TPU）是Google为加速机器学习训练与推理而定制开发的一种ASIC芯片。在训练大型复杂的神经网络模型时，TPU可以最大限度地缩短达 到准确率所需的时间。以前在其他硬件平台上需要花费数周时间进行训练的模型，在TPU中只需数小时即可收敛。与GPU相比，TPU采用低精度计算，在几 乎不影响深度学习处理效果的前提下大幅降低了功耗、加快运算速度。

2025年4月谷歌的Cloud Next大会发布了最新的第七代TPU Ironwood，作为高效的并行处理器，Ironwood在管理大规模计算方面表现出色，并显著减少 了数据在芯片内部传输所需的时间，使模型运行得更快、更流畅。

更大的集群互联：谷歌借助Ironwood在一个超级Pod中扩展到9,216块芯片，并通过9.6Tb/s的通信速度实现芯片间互连。这种强大的连接性使得数千个芯 片能够快速通信，并访问惊人的1.77PB共享高带宽内存（HBM），克服了即使是要求最苛刻的模型也会遇到的数据瓶颈。这种效率显著减少了训练和运行 尖端AI服务所需的计算时间和能源。

AI服务器功率增长使AI芯片电感和AI芯片电容需求持续增长

AI计算功率大幅提升：制程/架构持续迭代，芯片功耗快速上行

需求侧对算力要求指数级提升。2023年之前随着互联网用户和各类网络应用的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。传统 CPU处理器无力处理众多数据，GPU凭借其相对通用灵活和适应并行计算等特性成为主要选择。

供给侧制程与架构持续迭代推动单芯片功耗快速上行。一方面，伴随芯片制程从12nm向7nm乃至4nm转型，单位面积晶体管数量大幅提升，导致单位面积 功耗快速上行；另一方面，更新的架构确保了新品芯片具备更强计算性能与并行处理能力。二者共同作用导致近年来芯片新品的功耗总额迎来大幅跃迁。

单芯片功耗提升：从V100的300w、A100的400w、H100的700w、B200的1200w。据Semianalysis，英伟达下一代Rubin芯片的功耗可能进一步提升到 2000W以上。

机柜式方案提升功耗：在英伟达B系列机柜中，单机柜装载72颗B200/B300芯片，对比H100每个机架的TDP约为40kW，B系列机架的TDP提升至120kW。 且在下一代方案中，单机柜内芯片的集中度可能更高，因此对于功耗的分配、机柜间、机柜内、芯片间的供电稳定性都提出了更大的挑战。

垂直供电是未来趋势：电感和电容是GPU供电模块中不可或缺的被动元件

垂直供电正在成为下一代AI服务器的必然趋势。随着单颗GPU功耗从数百瓦提升到700W、1000W甚至2000W，芯片需要的电流已经达到千安级（600A– 1500A）。传统的“从主板边缘长路径供电”因为路径阻抗高、瞬态掉压大、铜损严重，已经无法满足高性能GPU的快速动态负载。为了缩短供电路径、降 低阻抗、减少损耗并提升瞬态响应，行业开始向近芯片端供电+垂直供电接口过渡。NVIDIA、Meta、Google的下一代机柜方案都在为此做技术储备。

目前的三级供电体系：机房内供电、机柜级供电、芯片端供电。1）机房内供电：主要是将10kV AC的市电转换为208/230/380V三相AC，并通过配电柜分 配给各个机柜。2）机柜内供电：机柜内的Power shelf通过AC-DC（交流-直流）转换和降压，将三相AC转换为48V DC母线，至计算托盘内的服务器电源， 并同时为UPS等备用电源充电。3）芯片端供电：服务器电源得到48v的DC后进一步降压至12V DC，并通过PCB传输至GPU芯片附近的VRM（电压调节模块， Voltage Regulator Module），VRM进一步通过降压、稳压，将1V的稳定电压加到GPU上，并提供千安级的稳定电流，保证GPU在大动态负载下稳定运行。

多层供电的原因：电压越高传输损失越少，成本越低，因此需要逐级降压，最后在近芯片端才通过VRM为芯片提供稳定的1v低压。

AI趋势下的芯片电感市场爆发

AI发展拉动GPU销量激增和迭代加速，引发对芯片电源模块的批量供应和性能升级的双重需求。根据华为《智能世界2030》报告预测，2030年，人类将迎 来YB 数据时代，2030年通用算力将增长10倍到3.3ZFLOPS，AI算力将增长500倍超过100ZFLOPS。算力需求的爆发式增长，直接引致AI服务器的出货量和 占比的加速提升。根据Trend Force公布的《AI服务器产业分析报告》，预估2024年AI服务器出货量可上升至167万台，年增长率达41.50%，预估2024年AI 服务器产值将达1870亿美元，在服务器中的整体占比高达65%。GPU作为AI服务器的核心算力芯片，占据目前AI芯片市场80%以上的市场份额，AI产业的快 速发展直接拉动GPU的销量激增和迭代加速，继而引发了对芯片电源模块的批量供应和性能升级的双重需求。

功耗增加及多样需求催生新供电方案，带来单颗电感价值量的提升。展望未来，板侧供电长电流路径、扩展性差、空间占用大的缺点制约了其进一步发展空 间，垂直供电具备节约面积、减少PDN损耗、降低EMI等诸多优势，有望成为继板侧供电后的新一代CPU/GPU芯片大电流负载供电方案。大电流场景下，芯 片电感性能要求更高，价值量上升，ASIC由于其更高电感性能要求，叠加未来TLVR电感渗透率提升，ASIC领域电感价值量提升速度或更快。

性能提升核心在于材料，材料器件一体化公司构筑核心壁垒， 快速响应尖端需求

被动元件垂直整合：材料-元件-解决方案的一体化布局

被动元件领域的垂直整合模式具有独特的特点，主要体现在材料技术的掌控上。日本是全球被动元件领域的领导者，村田、TDK、太阳 诱电等企业均以磁性材料为起点，通过垂直整合与技术深耕，占据全球高端电感市场的半壁江山。其发展路径展现出“材料奠基、技术 迭代、应用拓展”的清晰逻辑，为国内企业提供了宝贵借鉴。

随着AI算力、新能源汽车和储能行业的蓬勃发展，国内磁材企业也纷纷将业务延伸至下游被动元件领域。与传统电感企业相比，这些软 磁企业通过材料-元件-解决方案的一体化布局，实现了从材料源头到应用场景的全链条创新。

被动元件垂直整合：国外材料器件一体化的历史经验

村田自1944年以氧化钛陶瓷电容器起家，凭借对磁性材料的持续研发，逐步延伸至电感、滤波器等多元器件领域。2024年其电感业务 营收达18-20亿美元，占总营收的20%-22%。其核心优势体现在三个方面：一是材料技术壁垒，通过掺镧铁氧体等特种材料研发，实 现电感在极端温度环境下的稳定性，占据全球高频电感30%的市场份额；二是垂直整合能力，从磁性粉末制备到电感封装测试全流程自 主可控，配合马来西亚、中国等地的产能布局，实现72小时快速交付；三是并购拓展边界，通过收购Sychip、Peregrine半导体等企 业，将电感与射频模块集成，为华为、丰田等大客户提供EMC整体解决方案，绑定率超40%。

村田的发展印证了“材料创新-器件升级-系统方案”的进阶路径，其“以市场需求为导向”的产品策略尤为关键——从晶体管收音机时 代的陶瓷滤波器，到5G时代的毫米波雷达电感，始终围绕终端需求推动材料与器件的协同迭代。

报告节选：

编辑：火腿肠