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专为人工智能供电设计的低损耗电容器

来源：Knowles(楼氏)

发布时间：2026-09-30

在短时间内，诸如ChatGPT和Claude这类人工智能（AI）大语言模型（LLMs）在规模和复杂性上均实现了飞跃式的进展。以参数数量来衡量，其规模在短短五年内激增了千倍，且据预测，这一增长态势仍将持续（图1）。这种迅猛的发展态势不仅引发了人们对人工智能未来走向的诸多思考，同时也带来了亟待解决的现实挑战，其中，能耗问题尤为引人关注。

图1：知名大语言模型ChatGPT随时间推移的模型规模

构建并应用这些持续迭代升级的大语言模型，所消耗的能源已远超2019年水平。模型训练过程需调用海量计算资源以完成数据处理任务；当平台用户规模庞大时，生成响应内容的过程会消耗大量电力；而模型的存储与调用，则依赖于高性能数据中心的稳定运行。美国电力研究院（EPRI）发布的2024年报告《赋能智能：人工智能与数据中心能耗分析¹》指出，单次ChatGPT请求的耗电量约为传统谷歌搜索的十倍（具体为2.9瓦时对比0.3瓦时）。随着该技术被更多人群和产品应用，其对全球电力的需求²将持续攀升。

高能耗对数据中心基础设施中的电力电子设备提出了更高要求。在此情况下，效率显得尤为关键，采用低损耗、高密度的电源转换器能够显著提升设备运行效率。

部署在数据中心基础设施中的
低损耗、高密度电源转换器

采用谐振转换器来降低开关损耗，是提升电源转换效率的方法之一。以图2所示的LLC谐振转换器为例。

图 2：简化版 LLC 谐振式直流-直流转换器

在LLC谐振转换器的运行过程中，功率开关会生成高频方波，并随即进入谐振回路。谐振回路会对该高频方波进行谐波处理，进而输出基频正弦波。随后，高频变压器会对电压进行升压或降压操作以满足规格要求。最终，二极管整流器会将正弦波转换为稳定可靠的直流电源。

通过精准调控开关，使方波频率与LLC谐振电路的谐振频率维持一种可预判的关联状态，无论方波频率是稍高于还是稍低于谐振频率，都能最大程度地提升转换效率。与此同时，借助开关调制的配合来把控脉冲的时序，可进行灵活调整，从而规避硬开关损耗并提升整体效率。

当开关频率高于LLC谐振电路的谐振频率时，转换器将进入零电压开关（ZVS）模式运行，以实现高效的电压转换。反之，如果开关频率低于谐振频率，转换器则会切换至零电流开关（ZCS）模式，通过减小输出二极管的应力来提升转换效率。

在数据中心环境的具体应用场景中，谐振电路会采用不同种类的电容器。无论处于何种环境条件下，具备以下特性的谐振电容器均有助于提升数据中心的运行效率：

低等效串联电阻ESR/高Q值
恒定电容
高电压纹波耐受能力

随着宽禁带半导体技术的广泛应用，高频应用场景愈发普遍。在数据中心等特定应用领域，我们正见证着电容器技术从薄膜电容器向陶瓷电容器的显著转变。其中，1类陶瓷电容器凭借其温度稳定性、直流偏置稳定性以及极低的等效串联电阻³（ESR）等优势，成为这一变革中的关键力量。

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