去年 10 月，英伟达在一篇讲 800 伏供电的技术博客里，自己点破了一件事，一座 AI 工厂（英伟达对大型 AI 数据中心的叫法），是一台同步运转的大机器，用电会在几秒钟内上下翻动几百兆瓦，对电网稳定是重大威胁。

这不是夸张。美国一份讲大负荷并网的行业报告里，记着一次实测，一个 50 兆瓦的 AI 训练区块（数据中心里专门跑训练的一片机房），0.29 秒内，用电从 6 兆瓦冲到 30 兆瓦。差不多就是眨一下眼的工夫。

图1：AI 训练区块的用电，0.29 秒从 6 兆瓦冲到 30 兆瓦；发电机组响应负荷变化，要 1 到 90 分钟。实测数据出自 GridLab 2025 年 3 月的大负荷并网报告，这座设施没有经过 UPS（不间断电源）接电网，电网看到的就是它的原始用电；发电机组的响应时间是英伟达的说法。

电网最怕这种“晃”。于是，从 GPU 旁边、机柜里到整个园区，业内开始一层层加缓冲，像给汽车装减震器。英伟达自己，就装了第一道。

这条减震链，每一层都离不开芯片。国产芯片公司，站在哪一层？

1. AI训练为什么会让电网“晃”？

大模型训练，是几万张 GPU 合起来干一件事。

它的节奏很固定：每张卡先各算一小步，算完互相对一遍答案（交换计算结果），再一起算下一步。

·算的时候：GPU 接近满功率；

·对答案的时候：GPU 大多在等数据传输，功率掉到接近空闲。

一张卡这样一高一低，无所谓。麻烦在于，几万张卡的步子完全一致，整座机房的用电就跟着一起一高一低。按英伟达的说法，一台机柜的功率，能在毫秒之间从空闲时的 30% 左右冲到 100%，再落回去。

图2：训练时，几万张 GPU 一起算、一起对答案，用电跟着一高一低（示意，不是实测曲线）。任务中途出错或结束时，用电还会断崖式下跌。

微软、OpenAI 和英伟达去年 8 月联合发表的一篇论文，量过这种起伏，任务规模不同，大约每秒一次到每几十秒一次；放大到整座数据中心，起伏能达到几十甚至上百兆瓦。

电网为什么接不住这个节奏？有两个原因。

一是发电机组跟不上。按英伟达的说法，发电机组响应负荷变化，要 1 到 90 分钟（因为传统的发电厂（比如火电、核电）本质上是在“烧开水”，这是一个极其笨重且缓慢的物理过程。发电厂不是一块巨大的电池，按一下开关电就马上出来。它是靠燃烧燃料加热锅炉里的水，产生高压蒸汽，再去吹动巨大的汽轮机叶片旋转来发电的，这种热力学和机械上的物理传导根本快不起来，所以需要 1 到 90 分钟才能慢慢把发电量提上来。同理，如果 AI 突然不用电了，锅炉里刚烧出来的滔天蒸汽也无法瞬间消失，多出来的电就会憋在电网里）。

而 AI 负荷变一次只要零点几秒。训练要是中途出错、突然停下，用电断崖式下跌，发电那头多出来的电一时无处可去。

二是容易共振。汽轮发电机的长轴、整张电网，都有自己的固有晃动频率。上面那篇论文测到，AI 训练的用电起伏，能量主要集中在每秒 0.2 到 3 次之间；而电网和汽轮机轴系的共振频率，从约 0.16 赫兹一直延伸到 60 赫兹以上，正好把这一段包了进去。

这就像一队士兵齐步走过一座桥，步子再轻，只要和桥的节拍对上，桥也会越晃越厉害。

图3：AI 训练的用电起伏，正好落在电网和汽轮机的共振频率范围里。两个频率范围都出自微软、OpenAI 和英伟达 2025 年 8 月的联合论文；横轴是每秒起伏的次数（赫兹），按对数刻度画。

今年 9 月，在美国达拉斯的一场数据中心电力会议上，甲骨文的一位工程师就提醒，这类振荡可能引起机械共振，损伤汽轮机的轴。

所以，同步训练这种用法就是让电网晃的原因。换成谁家的卡都会晃，只是英伟达的 GPU 用得最多，它也是最早出来认账、动手减震的一家。

2. 减震链怎么搭？

英伟达给减震定的目标，是在 GPU 和电网之间做一个低通滤波器，慢的变化放过去，快的抖动挡下来。GPU 那头怎么晃，传到电网这头，都得是平滑的。

这套减震，可以分成三层来看：越靠近 GPU，动作越快，能存的电越少；越靠近电网，存得越多，动作也越慢。

图4：AI 机房的减震链，从 GPU 旁边到园区分三层，每一层靠的芯片不同（示意）。各层的响应时间是大致量级，因方案而异。

第一层，GPU 自己先收着点

最快、也最省设备的办法，是让 GPU 自己别太猛。

英伟达在 GB300 机柜（2025 年推出的一代 AI 服务器机柜）里，加了两个动作：

·起步时限速：任务刚开始，先给 GPU 的功率封个顶，再按电网承受得住的速度，一点点放开；

·收尾时空烧：任务突然停下，GPU 不马上歇着，而是进入专门的空烧模式继续耗电；等不来新任务，再慢慢把功率降下去。

空烧，就是为了让电网平稳，故意浪费一部分电。

浪费多少？上面那篇论文做过仿真，如果给 GPU 设一个最低功率，设在设计功耗的 90%，总能耗要多出 10.5%。而英伟达上一代 GB200 允许设的最低功率，上限正好是 90%。

限速、空烧，靠的是 GPU 自带的功率控制和驱动程序。前提是，它得知道自己每一刻吃了多少电。这些读数，一般来自板子上的供电芯片和电流监测芯片。

第二层，机柜里塞进“蓄水池”

光靠 GPU 收着，总有收不住的时候。第二层，是在机柜的电源里存点电，用电少时充进去，用电多时放出来。

GB300 就这么干了。它的电源架（机柜里集中放电源模块的那几层）里装了电解电容，每颗 GPU 配 65 焦耳，电源里大约一半的体积，都让给了这些电容；再由一个充放电控制器，实时决定什么时候存、什么时候放。

英伟达称，加上这套储能，训练 Megatron 大模型时，电网看到的用电峰值降了 30%。

图5：英伟达 GB300 削平用电曲线的三件事：起步限速、电容填谷削峰、收尾空烧（示意，不是实测曲线）。30% 是英伟达公布的训练 Megatron 大模型时的结果。

不过，65 焦耳不多。一颗上千瓦的 GPU 满功率跑，几十毫秒就用完了（按 1000 瓦算，约 65 毫秒）。所以电容只管最快的那些抖动，更长的起伏，要交给第三层。

这一层，芯片干两件事：

·开关：电源里的开关管，负责把电充进去、放出来。除了传统的硅，越来越多用上碳化硅、氮化镓，这两种新一代功率半导体材料更耐高压、开关更快；

·指挥：数字控制芯片和驱动芯片，决定什么时候充、什么时候放、充多少；机柜里的备用电池，还得靠电池管理芯片看着。

第三层，园区里建个“水库”

再往外，是整座园区的储能电站，接在数据中心和电网的接口上。

按英伟达的设计，它管的是更慢、更大的变化，比如整批任务的启动和收尾；万一要切到备用发电机，切换那段时间也靠它托住。

这一层的关键词，是构网型储能。普通储能跟着电网走，电网给什么电压和频率，它就跟着什么；构网型储能反过来，能像一台发电机那样，主动把电压和频率撑住。

它的心脏是储能变流器，也就是把电池的直流电和电网的交流电来回转换的那台设备。里面成排装着的，是 IGBT（一种大功率开关芯片）和碳化硅功率模块。

3. 国内这道题，为什么更难？

国内的智算中心，电越来越多地直接来自风电和光伏。

2024 年 7 月，国家发展改革委等四部门印发《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，要求到 2025 年底，国家枢纽节点（国家规划的几大算力集群所在地）新建数据中心的绿电占比超过 80%。今年，算电协同（把算力和电力放在一起统筹规划）第一次写进了政府工作报告。

据媒体报道，国家能源局 4 月介绍，全国已有 99 个绿电直连项目完成审批，对应新能源装机 3405 万千瓦。所谓绿电直连，就是风电、光伏通过专线直接给用户供电，不绕道大电网。

这让减震更难了，风光发电本来就随天气起伏，AI 负荷又在另一头上下翻动，两头一起晃。

华为今年 5 月发布源网荷储 AIDC 战略（电源、电网、负荷、储能一起规划的 AI 数据中心）时，说的正是这件事：“新能源大规模并网加剧电网波动，叠加AI业务大负荷频繁波动，AIDC面临可靠性挑战。”它给出的方向，是“以电网友好UPS和构网型储能为核心”的供电架构。

图6：直连风电光伏的智算中心，电源那头随天气起伏，负载这头随训练节拍起伏，中间靠储能和电力电子来接（示意）。

做储能的人也这么看。科华数能高级储能解决方案专家林金水，接受《中国能源报》采访时说：“在AIDC场景中，储能主要解决两个问题：一是GPU侧负荷激烈波动对传统电源供给的影响，二是AIDC巨大电量需求如何供给。”

国内还有一招，是让算力跟着风走。据国家能源局网站介绍，新疆伊吾一边“规模化配置储能平抑波动”，一边“引导智算中心将非实时任务，错峰调整到风力充沛时段运行”，“让算力主动追着绿电‘跑’”。

储能系统厂商阳光电源的半年报，也把“AIDC配储”写进了全球储能需求增长的原因。

4. 国产芯片公司，站在哪一层？

按各家 2026 年半年报的原话看，有一条线很清楚：

离 GPU 越近，新品越多还在送样；离电网越近，国产越是老手。

图7：减震链三层里，部分国产芯片公司披露的产品和进度。只表示公司披露的应用和进度，不代表进了哪家客户的哪套系统。

GPU 旁边：测电的已经铺开，管电的还在送样

·思瑞浦的电流和功率监控芯片，半年报称已广泛应用于 AI 服务器等需要实时监控功耗的场景。前面说的限速，靠的就是这一类读数。

·杰华特的 16 相数字控制器、英诺赛科给 GPU 供电的 DrGaN（把驱动和氮化镓开关管封在一起的功率级芯片），都到了头部客户送样这一步。

机柜：一半批量，一半在路上

·已批量：士兰微的碳化硅开关管“应用于AI算力中心电源上，实现大批量出货”；东微半导的硅基开关管在服务器等电源领域“批量出货”；纳芯微面向 AI 服务器电源的氮化镓驱动芯片“已实现批量发货”。

·在路上：宏微科技的 650 伏氮化镓芯片“已通过AIDC电源客户认证”，正在逐步放量；英诺赛科的氮化镓芯片在 20 多家头部云厂商导入了 100 多项；芯海科技面向服务器备用电源的电池管理芯片，还在研发。

园区：国产功率模块已经大批量交付

这一层背后，是中国做大的光伏和储能产业。

·斯达半导称，新一代构网型大型储能 PCS 模块（储能变流器用的功率模块）“已在多家储能头部企业大批量交付”；

·时代电气称，其高压器件“在新型电力系统、数据中心供电领域实现批量订单落地”。

·宏微科技面向固态变压器（用功率芯片和高频小变压器代替传统大变压器的设备）的产品，“已完成送样”。

不过，这些大批量交付多数来自光伏、储能电站；专门配给智算中心的储能用了谁家的模块，各家没有单独披露。

财务体检：老手稳而慢，跑得快的多数还没赚到钱

图8：十家公司上半年营收九增一降；扣除投资收益、政府补助这类一次性损益后，五家盈利、四家亏损，英诺赛科没有披露这一项（图中标的是它的净利润）。都是公司整体业绩，不是减震相关业务的业绩。

·营收涨四成以上的四家（思瑞浦、纳芯微、英诺赛科、杰华特），扣掉一次性损益后还赚钱的只有思瑞浦；英诺赛科（港股）不披露这一项，净利润亏损 3.09 亿元。

·园区那层的三家，营收增长都不到一成。 斯达半导营收微降 0.4%，扣掉一次性损益后的净利润降了 82%，公司的解释是原材料涨价、加上上年降过价；时代电气利润小幅增长。

营收涨得快，不等于钱已经赚到手。

5. 结语：谁在晃，谁在稳？

回到标题，答案分两半。

英伟达负责晃电网？只说对了一半。同步训练让电网晃，这笔账算在英伟达头上不冤；但它也是最早动手的一家，限速、空烧、电源里的电容，都是它自己的设计。

国产芯片公司负责稳住它？也只对了一部分。离 GPU 最近的那层，管电的新品大多还在送样；机柜那层，有的已批量出货，有的还在导入、研发；离电网最近的那层，构网型储能里的国产功率模块，已经在大批量地稳。

AI 给电网添了一种新麻烦，负荷会按节拍晃。往后比的，不只是谁的卡算得快，也是谁能让这台大机器，平平稳稳地用电。