未来供应链得同时接住这两套技术路线。

机柜功率正从140千瓦往600千瓦走，最终要冲到1兆瓦，低压配电方案扛的电流越来越大，铜材设施跟着变重，变电设备也得多占地。转向800伏直流（800 VDC）已经是行业共识：电流降下来，供电链路变简单，AI基础设施的能效就能提上去。

英伟达走的是单极800伏直流架构；微软、Meta、谷歌三家则联手做了Mt Diablo电力机柜，最初是双极 ±400伏方案。两条路子都指向同一个方向——AI算力中心朝800伏直流走，远期新建项目还会上固态变压器（SST）。英伟达和超大规模云厂商也在通过OCP（开放计算项目）推着两套方案往兼容统一上靠。

超大规模云厂商不想被一家厂商锁死，它们还想借用电动车行业已经跑熟的方案，在能效、可靠性和电网约束之间找平衡。新兴云厂商（Neoclouds）的处境不一样：上线速度排第一，基础设施要灵活，资本投入也得顾着，所以大多紧紧跟着英伟达的方案走。未来供应链得同时接住这两套技术路线。

AI为什么需要一套不同的供电方案？

业内普遍的看法是，算力芯片功耗一路往上，电力得足量送到芯片上，算力才使得出来。可铜材和变电这两环的物理规律摆在那：电流越大，要用的铜材就越多（重量、占地都算），变电转换环节也跟着变多。

传统数据中心机柜用的是低压配电，一般给计算单元送54伏直流电。机柜功率密度不高的时候，这套办法够用。但AI机柜功耗一直涨，一台机柜里塞进多颗GPU / 专用AI芯片，老方案的毛病就露出来了。

拿一台1兆瓦的机柜来说。要是用54伏供电，电流得约18500安培。这么大电流要吃掉大量铜材（18500安培方案铜材重量最高能到200千克），电阻损耗也更高，散热更难做。配电硬件占掉的空间，本来能多放几个算力机柜。换成800伏直流供电，电流就降到1250安培。

配电电压一提，数据中心用更小的电流就能传同样的功率，铜材用得少，配电结构也简化，省出来的地方可以多装算力硬件。所以行业正分阶段切到800伏直流：先动机柜和变电设备，远期新建的数据中心会整体采用这套架构。

每个AI Token的供电成本和能效都会直接受影响。理想情况下，电最好都花在算力运算上，别耗在变电、散热和线路损耗里。

800伏直流AI算力中心

2026年在圣何塞开的OCP全球峰会上，英伟达拿出了一套能落地的方案：现有数据中心不用把电气基础设施全拆了重做，就能从交流配电切到800伏直流。切换分两种场景：新建机房，或者存量机房升级。

部署路线一共三条：

VR NVL72可扩展算力单元的设备布局。用独立电力机柜把800伏直流引进来，放在算力机柜旁边。

方案A——机柜级部署：加一台独立电力机柜，把输入的交流电转成800伏直流，送到算力机柜附近的设备，再降压到算力硬件要的低压。机房运营商大部分原有电气设施都能留着，不用重建整个机房。目标落地时间：2026年第三季度。

集群级部署。配交流输入、800伏直流输出的集中式直流供电中心，靠直流母线槽 / 转接盒或者远端直流配电盘送电。

方案B——集群级部署：电力设备放在机房排组前端，在排组这一层做直流配电，腾出空间，存量改造也方便。托管机房和新兴云厂商更适合这条路，它们得兼容好几种客户配置。

方案C——固态变压器（SST）路线：面向远期新建AI算力中心的方案。固态变压器把市电中压交流电直接转成800伏直流电，电网到算力系统之间的变电级数就少了。英伟达定的落地时间是2028年第一季度。整条链路的供电效率从7级交流架构的82.0% 提到固态变压器方案的87.4%；每1吉瓦IT负载，能少耗约50兆瓦电。

英伟达的电力基础设施跑在了算力硬件前头。首批MGX 800伏直流电力机柜预计2026下半年量产，2027年出排组级供电中心，2028年上固态变压器模块。原生支持800伏直流的Rubin Ultra（Kyber）机柜预计2027年推出。未来18个月里，方案A、B是能走的路：机柜内部还是54伏母排供电，800伏直流架构放在机柜外面。

单极方案vs双极方案，远期走向兼容

英伟达这套参考架构用的是单极800伏直流母线。方案里有两根主线：+800伏直流给机柜送电，0伏参考线当电流回流路径。微软、谷歌、Meta提的Mt Diablo方案不是这样：以中间电位为基准，两条供电轨极性相反；负载接在 + 400伏和 - 400伏之间，两端压差到800伏。电流从正极轨过负载，再回负极轨。400伏方案在变电设计、元器件选型上更灵活，还能借电动车电力电子产业链的力，供应链成熟。机房选型不同，配的电力电子器件、连接器、接地和保护电路也都不一样。

最新版Mt Diablo规范已经同时支持双极 ±400伏直流和单极800伏直流配电。另一边，谷歌、微软、英伟达也在OCP框架下合作开发统一的800伏直流架构。这说明行业在往兼容性上走，英伟达方案和Mt Diablo之间的差别在变小。

微软在Azure基础设施里同时上了800伏直流和 ±400伏直流配电。我们认为这是一手均衡的牌：微软除了自研Maia加速芯片，也大批买英伟达GPU来扛不断涨的AI负载。自己造芯片的超大规模云厂商，更愿意在电力机柜这一层守开放标准，而不是绑死在某套私有参考设计上。

800伏直流产业链

机房运营商最在意的，是各家电力设备之间能不能安全、可靠地互通。标准化程度越高，对单一厂商方案的依赖就越小；可接口定义一旦不统一，新的厂商锁定又可能冒出来。落地时间、适配的高压功率半导体供货能力、不同厂商设备的互通能力，是三个关键里程碑。这套方案能不能铺开，要看实测可靠性，也要看整套系统划不划算。

峰会上，台达拿出了800伏直流转50/54伏直流的电源机架，峰值效率可达98.5%，属于800伏直流过渡架构中的核心部件。一同展出的还有无风扇液冷电源方案，以及2.5兆瓦冷却分配单元（CDU）。

麦格米特则分享了全液冷无风扇电源机架的硬件设计，思路是分阶段演进。330千瓦机柜阶段仍然用54伏供电，靠液冷加强散热；第三代机柜改走800伏直流输入，变电环节全部液冷；到第四代机柜，功率超过600千瓦、最高可达1兆瓦，采用原生800伏直流机柜架构和直液冷方案。

算力机柜和电力机柜一起上液冷，对风冷设施的依赖就能降下来，冷却液温度也可以更高。气候和机房设计合适的话，干式冷却方案会更可行。

超大规模云厂商与新兴云厂商（Neoclouds）的诉求并不一样。

超大规模云厂商看重的是：800伏直流和固态变压器得在数据中心层面带来可量化的收益，同时不能把运维风险推高。它们做的是长期规划，升级方案要能兼容下一代GPU，不能每换一代芯片就整体更换供电基础设施。长远看，它们更偏向方案C。短期之内，它们又不愿被厂商锁定，所以支持Mt Diablo这类OCP开放规范，便于向多家供应商采购配套子系统，让同一套电力基础设施同时支撑GPU机柜和自研ASIC机柜。

新兴云厂商要的是快速上线，唯一的核心指标就是尽可能快、尽可能低成本地把算力部署起来。相比推倒重建机房、部署固态变压器，方案A、B更务实。不少新兴云厂商会采用英伟达MGX参考设计，这套方案已有成熟的客户生态。

总结

英伟达800伏直流方案和Mt Diablo方案会落在不同细分市场，远期规范将逐步融合。预计2027年前，英伟达参考设计会占上风，其客户包括新兴云厂商、主权AI服务商、托管机房运营商，以及当下依赖GPU的超大规模云厂商。2028年之后，如果超大规模云厂商自研芯片在AI算力硬件中的占比明显提升，格局就可能生变。Mt Diablo背后三家企业都有自研芯片项目：谷歌TPU、Meta MTIA、微软Maia，此外还有AWS Trainium以及Cerebras WSE等竞品。格局一变，云厂商能掌握更大主动权，电力基础设施不再受制于单一加速芯片厂商。

对供应链而言，两套架构都得准备。只押其中一种路线，另一块市场的机会就丢了。等规范逐步统一，同时支撑两套方案的成本也会降下来。

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