近年來，AI (Artificial Intelligence)人工智慧無疑是市場上最熱門的焦點。過去，大眾主要關注電腦系統在執行機器學習、深度學習時的資料處理與「高速算力」；卻往往忽略了，越是強大的處理器，背後越需要驚人的「高耗能」來維持。相較於傳統 CPU，GPU 內部有數萬個核心同時進行密集的矩陣運算，這種全面爆發的處理模式，正是帶來持續且龐大能耗的根本原因。

當我們享受科技帶來的便利性與AI的高效算力時，往往忽略了一個最基本的物理事實，所有的電子產品，其運作的起點皆源自於電源。充足且穩定的電源供應，是驅動所有科技產物中所不可或缺的。而隨著科技的演進，電源供應的方式已因為不同的需求，提供了不同的方式。

長期以來這些晶片的供電方式是由圍繞在周邊的電源控制器（Power Controller）與智能功率模組（Smart Power Stage）來擔任這些工作，如下方圖所示。

這種架構也稱作為水平橫向供電（LPD, Lateral Power Delivery），是傳統印刷電路板（PCB）與晶片封裝中最常見的標準供電架構，當電流從電源IC輸出之後，會依序穿過印刷電路板的銅層、成百上千個細小的BGA 焊球或封裝基板，最後才到達晶片核心處。這段蜿蜒曲折的供電路徑，往往長度有可能達到數公分之遙。

雖然說水平橫向供電的方式在一般的桌上型電腦，筆記型電腦中還保有成本極低、技術成熟、電路板設計簡單的絕對優勢。但在現在動輒需要數百安培、甚至上千安培電流的 AI 晶片（如 GPU、TPU、ASIC）中，這種供電方式已經遭遇到幾個極大的物理瓶頸。

總結上方的結論在水平橫向供電遇到的幾個瓶頸如下。

當隨著AI處理器功耗進入千瓦等級，算力的擴展帶來了更高的功耗，當核心電壓維持在0.6V至0.8V左右時，供電電流變得更為巨大。在傳統的水平供電方式中，電壓經由電源控制器輸出，經過PCB、錫球、基板、中介層最後進入晶片的核心處，這條路徑上的每一段都存在等效電阻，當電流每增加一倍，I²R損耗就會增加四倍左右。因此垂直供電（VPD）便成爲提供更短電流路徑、更低寄生損耗和更高電流密度的可行架構。

垂直供電架構簡單來說就是透過穿透PCB層垂直向上輸送電力，直接為上方的處理器供電，有效縮短從電源管理晶片到AI處理器的電力傳輸距離。要實現這個目標的方法之一，就是將負載點電源直接放置在PCB背面、處理器正下方且隨著高速 I/O 和高頻寬記憶體（如 HBM）緊密圍繞在處理器四周，晶片周邊的橫向空間已被擠滿。將供電網路「往地下發展」（垂直化），才能釋放周邊空間，讓高速訊號傳輸更順暢。垂直供電就像是直接在市中心地下蓋一座地下鐵，直達精華區，高效率又不佔平面空間。

當算力的盡頭是電力，而電源技術的進化，正決定著 AI 運算超跑能跑多快、多穩 。當 AI 晶片功耗正式邁入千瓦時代，傳統水平供電架構已觸及物理天花板。為了跨越這道物理障礙，將供電網路「往地下發展」的垂直供電（VPD）革命已勢在必行 。透過將電源模組直接安置於處理器正下方，以最短的立體路徑垂直輸送電力，不僅突破了低電阻損耗、極佳暫態響應等技術瓶頸 ，更徹底釋放了 PCB 正面的晶片周邊空間，讓高速訊號傳輸與 HBM 記憶體的整合更為順暢 。

茂綸（Macnica Galaxy Inc.）所代理的瑞薩電子（Renesas Electronics Corporation）與美商懷格（Vicor Corporation）也針對一般伺服器（Cloud / Centralized Data Center Server）、邊緣伺服器（Edge Server）、AI伺服器（AI Server）、高速交換機（Switch）中，提供各式的解決方案。透過電源技術的持續演進與優化，打造出更立體、高密度且節能的供電架構，全面釋放未來 AI 的無限潛能。

• https://www.vicorpower.com/zh-tw/industries-and-innovations/computing
• https://www.renesas.com/us/en