人工智能（AI）浪潮席捲全球，並逐步融入日常生活。當各界聚焦於AI模型日益強大的運算能力時，支撐龐大算力背後的供電技術卻鮮少受到關注。事實上，現今AI模型高度依賴數據中心提供運算資源，而相關設施的耗電量正迅速攀升。除了運算過程本身需要消耗大量電力外，電能在輸送至AI晶片的過程中亦可能產生高達25%的損耗，能源效率面臨重大挑戰。
為解決供電損耗問題，香港大學電機與計算機工程系教授、先進半導體與集成電路研究中心主任汪涵教授率領研究團隊，獲研究資助局主題研究計劃（第十六輪）資助，研發面向新一代AI算力晶片模組的高效能「3D集成供電技術」。該技術結合氮化鎵（GaN）功率半導體器件、3D集成架構、微型化被動器件、先進電力電子技術及創新冷卻方案，目標將供電損耗降低十倍以上，為綠色算力發展開拓新方向。
AI算力需求激增 供電效率成關鍵瓶頸
隨着AI應用日益普及，數據中心用電需求持續上升，預計到2030年將佔全港總用電量約8%。然而，當前問題不僅在於AI運算耗電量急增，更在於電力輸送至晶片的過程中存在大量損耗。汪教授指出，現時數據中心的傳統供電架構普遍採用平面橫向設計，電流傳輸路徑不僅長達20至30厘米，電力亦需經多重轉換及分配才能到達AI晶片，期間產生大量熱能，加重散熱壓力，消耗更多能源。而目前供電系統的整體供電效率僅為75%，意味約四分之一的電能在未投入運算前已被消耗。
港大汪涵教授與研究團隊研發「3D集成供電技術」，透過創新的垂直供電架構縮短電流傳輸距離，將AI晶片供電效率提升至95%，推動綠色數據中心發展。
3D集成縮短供電路徑 GaN技術提升能源轉換效率
汪教授與團隊研發的嶄新「3D集成供電技術」，利用立體垂直架構把供電元件移至晶片下方，把電流傳輸距離縮短至厘米甚至毫米級別，大幅減少電力在傳輸過程中的損耗。團隊預計，相關技術可將供電效率提升至95%，把供電損耗降低超過十倍，並將供電系統體積縮減至少五倍，在支援高效能運算的同時實現更高程度的系統集成度，兼顧小型化的需求。
除了優化供電架構外，研究團隊亦計劃整合矽基驅動電路與GaN功率器件，進一步提升能源轉換效率。相比傳統矽基元件，GaN可在更細小的空間內提供更高功率，亦具備低損耗等優勢。近年，GaN被視為下一代功率半導體的重要技術發展方向，相關小型化、輕量化半導體供電技術有望為AI伺服器、人形機械人及無人機等新興應用提供高效供電解決方案，應用前景廣泛。
港大汪涵教授與張宇昊教授研究團隊共同設計及製造的200毫米（8吋）GaN先進功率半導體晶圓。
創新散熱結合微型化設計 提升系統表現
隨着AI晶片運算能力不斷提升，熱管理亦成為另一項重要挑戰。團隊利用新材料及3D結構設計，目標將被動器件體積縮減五倍以上。器件尺寸縮減後，不僅有助提升系統集成度，更可騰出更多空間配置高效能運算模組，進一步提升整體系統性能。
與此同時，研究團隊亦將開發集成微流體冷卻技術的碳化矽（SiC）仲介層，把散熱功能更緊密地整合至晶片模組內部，更有效管理晶片負載運作時產生的熱能，進一步提升整體效能。
推動綠色算力發展 促進香港微電子創新
項目獲研究資助局2026/27年度主題研究計劃資助，旨在開發適用於AI數據中心的新一代高效供電技術，並同時將技術拓展至應用於人形機械人及無人機等設備。汪教授表示，若相關技術未來能廣泛應用於全球數據中心，每年有望節省相當於約30座核電站的發電量，能在相同供電條件下支撐更大規模的AI運算需求。
藉此推動AI及高性能運算供電技術革新，團隊期望提升數據中心能源效益，為快速增長的算力需求提供可持續的解決方案。研究成果亦有望促成高價值核心技術突破，對接北部都會區的 AI 與微電子產業布局，同時吸引國際領先半導體企業開展合作，加快技術轉化及產業應用。
AI發展高度依賴能源，如何在推動算力持續增長的同時實現節能減碳，已成為全球科技產業共同面對的重要課題。港大團隊研發的3D集成供電技術不僅為提升AI晶片能源效率提供創新方案，更有望推動下一代綠色數據中心、高性能運算平台及智能基礎設施發展，為綠色算力時代開拓新路徑。
專欄：港大「港創未來」
簡介：本專欄聚焦香港大學的科研創新，探討那些在香港研發並對世界具有深遠影響的科研項目。透過清晰而深入的報導，彰顯港大科研成果轉化的強大實力。