隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，生成式AI、深度學習和高效能運算（HPC）的需求激增，AI伺服器的電力需求也隨之大幅提升。特別是AI處理器（如GPU、TPU等）對供電的要求越來越嚴格，不僅需要超低電壓（0.6-1.5V），還必須提供大電流（數百至上千安培），同時確保高暫態響應和低紋波。這些需求使得傳統電源設計面臨前所未有的挑戰，也推動了新一代電源技術的革新。

現代AI晶片（如NVIDIA H100、AMD MI300等）採用先進製程（如5nm、3nm），工作電壓降至0.6-1.5V，但電流需求卻高達數百至上千安培。這樣的供電規格遠超傳統CPU（通常1.8V以上），使得電源設計必須在極低電壓下仍能穩定供應大電流，避免因阻抗（IR Drop）導致電壓驟降，影響晶片效能。

AI運算具有突發性負載變化的特性，例如深度學習模型的矩陣運算可能瞬間拉高電流，傳統電源的反應速度（通常在毫秒級）已無法滿足需求。AI電源必須在微秒（μs）級完成電壓調整，否則可能導致系統崩潰或運算錯誤。

AI晶片對電源雜訊極為敏感，即使微小的電壓波動（紋波）也可能導致訊號錯誤。因此，電源設計需將輸出紋波控制在10mV以下，同時保持90%以上的轉換效率，以減少能源浪費與散熱問題。

傳統可程式電子負載（如DC電子負載）在模擬低於1V的超低壓大電流時，往往因測量精度不足或動態響應慢而無法準確模擬AI處理器的真實工作環境。這使得電源測試與驗證變得更加困難。

由於電流極高，PCB的銅箔阻抗和熱損耗成為關鍵問題。工程師必須採用多層PCB設計、厚銅技術，甚至直接使用銅塊（Copper Pillar）來降低阻抗，同時搭配先進散熱方案（如液冷）來維持系統穩定性。

傳統12V供電架構已無法滿足AI晶片需求，業界轉向48V供電或點負載（PoL, Point-of-Load）電源，以減少傳輸損耗。此外，數位電源管理（Digital Power Management）技術的導入，可透過即時監控與調整，優化供電效率。

面對這些問題，氮化鎵（GaN）和碳化矽（SiC）等新一代功率元件，因其高頻率、低損耗特性，可大幅提升電源轉換效率，並縮小體積，成為AI電源的關鍵技術。AI伺服器開始採用專用電源管理IC，結合AI演算法預測負載變化，動態調整電壓與電流，以實現最佳化供電。為因應AI電源的複雜需求，新的測試設備（如高精度動態負載模擬器）正在發展，以更精準地模擬AI處理器的供電行為。

AI的快速發展不僅推動了演算法與硬體的進步，更促使電源技術邁向新紀元。超低壓、大電流、高動態響應的供電需求，已成為AI伺服器能否發揮最大效能的關鍵。未來，隨著GaN/SiC技術成熟、數位電源管理普及，以及更先進的散熱方案，AI電源將繼續突破極限，為下一波AI革命提供強勁動力。