為何擴展 AI 運算效能需要全新電力架構 NVIDIA 800 VDC 協助現有及未來的 AI 工廠突破傳統配電限制，進一步擴展運算效能

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為何擴展 AI 運算效能需要全新電力架構 NVIDIA 800 VDC 協助現有及未來的 AI 工廠突破傳統配電限制，進一步擴展運算效能

文．圖／陳信榮 2026-08-12 17:37:11

每一代全新的加速運算技術，都對底層基礎設施提出更高要求，包括更強大的運算效能、更高的機架密度，以及更高效且可擴展的配電能力。真正的瓶頸不只在於供電瓦數，更在於電力從電網被輸送至 GPU的方式。

在傳統供電架構中，電力透過交流電（AC）從電網輸送，途中須經過多次轉換。隨著機架密度提高，每次轉換都會增加能量損耗與複雜度。面對新一代人工智慧（AI）運算所需的功率規模，即使再微小的效率損失，也會迅速累積。

800 VDC 能有效簡化供電路徑。透過較高電壓的直流電（DC）進行配電，可減少電網與加速器之間的轉換階段，讓更多可用電力投入運算。NVIDIA DSX 參考設計則引導 AI 工廠從現今的交流電基礎架構，逐步轉換至混合式架構，最終轉型為全面採用 800 VDC的設施。

NVIDIA、Google 與微軟持續透過開放運算計畫（Open Compute Project，OCP）共同開發 800 VDC 架構，並於 2026 年 3 月發布聯合白皮書，隨後於 2026 年 7 月發布《LVDC 固態變壓器規範 0.3 版（LVDC Solid-State Transformer Specification v0.3）》。目前已有超過 80 家設備製造商與基礎設施公司依循此規範開發產品。

現有設施無須等待

現今多數 AI 工廠的設計皆以交流電配電為基礎。相容於 NVIDIA MGX 的 800 VDC 電源機架，預計於 2026 年下半年推出，將透過混合式架構，把新一代機架級運算效能導入已建置並投入營運的設施。此款電源機架可直接整合至現有的交流電基礎架構，並在同一機架列內將 800 VDC 電力輸送至運算機架，無須改造建築物既有電力系統。

NVIDIA 資料中心基礎設施副總裁 Vladimir Troy 表示：「800 VDC 可釋放大規模 AI 所需的運算效能與功率密度。NVIDIA 正透過開放運算計畫與超過 80 家生態系夥伴合作，為 AI 工廠提供切實可行的發展途徑，而不只是描繪未來願景。」

對設施業主而言，此項架構至關重要，因為既有投資不必因此成為閒置資產。土地、電力使用權、建築基礎設施這種混合式方案能保留這些既有資源，同時為提升運算密度。

涵蓋各成長階段的發展藍圖

800 VDC 為 AI 工廠提供可逐步擴展的發展藍圖，讓業者能根據不同成長階段，選擇合適的導入方式。

多數營運商將從電源機架開始，透過短期內即可採用且相容於混合式架構的途徑，邁向更高密度的運算環境。對於正在建置專用 AI 工廠環境的營運商，機架列電力中心（row power center）可作為整列機架的集中式電力站，並透過架空式 800 VDC 匯流排，將配電能力擴展至多列機架。每列機架最高可支援 2 MW，預計將於 2027 年投入使用。針對正在規劃的新設施，直流電力模組（DC power block）則能在設施層級，可透過單一步驟將電網電力直接轉換為 800 VDC，進而實現大規模的中壓電力直接轉換，這是為未來十年 AI 基礎設施所規劃的架構。

開放標準促成真正的供應鏈

800 VDC 架構規範定義共通介面，讓不同供應商的電力硬體能在同一座 800 VDC 設施中協同運作。隨著超過 80 家企業依循相關規範進行開發，以開放標準為核心的供應鏈正逐步成形。

這些基礎元件均已納入 NVIDIA DSX 參考設計，為營運商提供系統層級的藍圖，協助其在擴展 AI 工廠的過程中，整合電力架構、機架級運算與設施基礎架構。

Wood Mackenzie 預估，至 2040 年，全球 AI 與資料基礎設施投資將達 9 兆美元。能夠承接這股投資動能的設施，將是那些在運算需求超越既有基礎架構的供應能力前，便已妥善解決電力架構問題的設施。NVIDIA、Google 與微軟正與更廣泛的生態系合作，確保營運商導入 800 VDC 時，相關技術已準備就緒，同時也為現有設施提供一條從現階段即可採行的轉型路徑。

閱讀開放運算計畫針對 800 VDC 的部落格與 NVIDIA 800 VDC 白皮書，並進一步了解 NVIDIA DSX 參考架構指南。
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