随着人工智慧（AI）技术的快速发展，生成式AI、深度学习和高效能运算（HPC）的需求激增，AI伺服器的电力需求也随之大幅提升。特别是AI处理器（如GPU、TPU等）对供电的要求越来越严格，不仅需要超低电压（0.6-1.5V），还必须提供大电流（数百至上千安培），同时确保高暂态响应和低纹波。这些需求使得传统电源设计面临前所未有的挑战，也推动了新一代电源技术的革新。

现代AI晶片（如NVIDIA H100、AMD MI300等）采用先进制程（如5nm、3nm），工作电压降至0.6-1.5V，但电流需求却高达数百至上千安培。这样的供电规格远超传统CPU（通常1.8V以上），使得电源设计必须在极低电压下仍能稳定供应大电流，避免因阻抗（IR Drop）导致电压骤降，影响晶片效能。

AI运算具有突发性负载变化的特性，例如深度学习模型的矩阵运算可能瞬间拉高电流，传统电源的反应速度（通常在毫秒级）已无法满足需求。AI电源必须在微秒（μs）级完成电压调整，否则可能导致系统崩溃或运算错误。

AI晶片对电源杂讯极为敏感，即使微小的电压波动（纹波）也可能导致讯号错误。因此，电源设计需将输出纹波控制在10mV以下，同时保持90%以上的转换效率，以减少能源浪费与散热问题。

传统可程式电子负载（如DC电子负载）在模拟低於1V的超低压大电流时，往往因测量精度不足或动态响应慢而无法准确模拟AI处理器的真实工作环境。这使得电源测试与验证变得更加困难。

由於电流极高，PCB的铜箔阻抗和热损耗成为关键问题。工程师必须采用多层PCB设计、厚铜技术，甚至直接使用铜块（Copper Pillar）来降低阻抗，同时搭配先进散热方案（如液冷）来维持系统稳定性。

传统12V供电架构已无法满足AI晶片需求，业界转向48V供电或点负载（PoL, Point-of-Load）电源，以减少传输损耗。此外，数位电源管理（Digital Power Management）技术的导入，可透过即时监控与调整，优化供电效率。

面对这些问题，氮化??（GaN）和碳化矽（SiC）等新一代功率元件，因其高频率、低损耗特性，可大幅提升电源转换效率，并缩小体积，成为AI电源的关键技术。AI伺服器开始采用专用电源管理IC，结合AI演算法预测负载变化，动态调整电压与电流，以实现最隹化供电。为因应AI电源的复杂需求，新的测试设备（如高精度动态负载模拟器）正在发展，以更精准地模拟AI处理器的供电行为。

AI的快速发展不仅推动了演算法与硬体的进步，更促使电源技术迈向新纪元。超低压、大电流、高动态响应的供电需求，已成为AI伺服器能否发挥最大效能的关键。未来，随着GaN/SiC技术成熟、数位电源管理普及，以及更先进的散热方案，AI电源将继续突破极限，为下一波AI革命提供强劲动力。