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Ultimamente, guardando la linea dei semiconduttori di terza generazione, mi sembra sempre più interessante. Ho organizzato un po' di materiale e voglio condividerlo con voi.
Parliamo prima di una cosa che molti non hanno ancora notato: l'AI non ha bisogno solo di GPU, ma anche di energia.
Ora, la potenza di un rack nei centri dati AI è già passata dai precedenti 10 kW a centinaia di kW; la distribuzione AC tradizionale non regge. NVIDIA sta promuovendo un'architettura di distribuzione DC a 800V, trasformando direttamente l'alimentazione di rete in 800V DC da inviare nei rack, riducendo diversi passaggi di conversione, aumentando l'efficienza del 5%, riducendo l'uso di rame di oltre la metà e abbattendo i costi di manutenzione del 70%.
E i componenti chiave per l'800VDC sono il carburo di silicio SiC e il nitruri di gallio GaN.

NVTS, questa azienda, cominciamo con un numero che fa venire i brividi: entrate annuali di 45,9 milioni di dollari, capitalizzazione di mercato di 6 miliardi di dollari, P/S 131 volte, il centro del settore dei semiconduttori di potenza è tra 4 e 6 volte, quindi è più di 25 volte rispetto al centro, potrebbe essere la valutazione più folle di tutte le aziende di chip di potenza che ho analizzato.
Ma perché è aumentato dieci volte in un anno? Perché ha scommesso sulla direzione giusta: i centri dati AI consumano una quantità pazzesca di energia.
Il cabinet GB200 di Nvidia consuma 120 kW, questa energia deve essere convertita da corrente alternata ad alta tensione della rete a corrente continua a bassa tensione utilizzabile dalle GPU; durante il processo di conversione, ogni perdita dell'1% di efficienza può costare milioni di dollari in più in bollette elettriche per l'intero centro dati.