2025年12月4日，九风山（JFS）实验室宣布了一项重大技术突破——氮化镓（GaN）动力模块的成功开发。这些大约拇指大小的“黑盒子”，每个大约有百万个缩略图，可以集成到一个1吉瓦（10亿瓦）的超大规模AI计算柜中。一旦部署，整机架预计每年可节省近3亿千瓦时电力，约合2.4亿元人民币的电力成本。
项目负责人李思超博士表示，该技术已完成概念验证，即将进入试点规模验证。预计3至5年内实现量产，目标市场需求潜力达数千亿元人民币。
吉瓦级计算技术激增推动AI数据中心日益扩大的能源缺口
如今的AI计算中心运行在一个本质上以“以计算换取权力”定义的模型。一个1吉瓦的AI数据中心每年消耗87.6亿千瓦时的电力——大致相当于大型核电站的年满载输出。在所有子系统中，仅将高压电力转换为XPU（专用处理器）所需低压电源的功率模块每年就占10亿千瓦时，占总用电量的11%，使其成为系统中能源消耗最高的组件之一。
随着全球计算能力加速进入“吉瓦时代”，能源需求同步上升。科技巨头和国家级计算项目的大规模基础设施投资凸显了这一挑战的紧迫性，使能源效率成为计算行业的核心任务。
2025年10月，谷歌与人工智能独角兽Anthropic达成数十亿美元的计算合作，包括专门的1吉瓦电力分配，支持一百万个TPU芯片——其能耗相当于整个大型核电厂。
OpenAI的扩张更加积极，与博通和AMD合作推进两个10吉瓦的定制计算项目，同时与甲骨文和软银共同开发8吉瓦的“星际之门”计算园区。仅这些公开披露的项目就超过28 GW的用电需求——是纽约市峰值电力负荷的两倍多。
然而，大多数现有计算中心仍然依赖基于硅的电源模块，这是一种老旧架构，存在众所周知的局限性：高转换损耗导致大量电力浪费，庞大的模块体积阻碍高密度机架部署，以及系统长期成本上升。
氮化镓技术引发“节能革命”，解决千兆瓦级的电力挑战
GaN是一种新一代半导体材料，具有卓越的电子迁移率和高击穿电压。当用于制造基于硅的氮化镓芯片时，它可将转换损耗降低多达30%，这是显著节能的关键。GaN的材料优势还使模块体积约减少30%，释放宝贵机架空间，实现更高密度的计算部署。
抓住下一个战略技术边境JFS实验室今年初组建了一支跨学科研发团队，由李思超博士领导，专注于氮化镓功率模块。尽管氮化镓半导体制造涉及一千多个工艺步骤和纳米级精度，实验室的七位博士完成了数百轮测试和优化，最终实现了完整的闭环氮化镓技术链。
JFS实验室已与多家国内数据中心电力供应商建立合作关系，商业订单超过1000万元人民币。实验室还与光学谷国有资本平台合作孵化了八家化合物半导体初创企业，加速了转移和商业化边境技术。随着AI计算基础设施的全球快速扩展，GaN功率组件预计将抓住价值数千亿元人民币的市场机会，预示着动力组件行业巨大的增长潜力。