2025年にはチャットGPT、Deepseekなどに代表される生成式AI応用はすでに千行百業に深く浸透し、世界の計算力速度の増加を駆動している。AIサーバキャビネットの電力密度も上昇し、過去の10～20 kWから100 kWまたはメガワット級に急増しました。従来のUPS給電アーキテクチャは変換効率が低く、AI計算力の発展を制約していた。そのため、どのようにしてより効率的に安定し、より経済的にこれらの「算力猛獣」にエネルギーを提供するかは、すでに業界全体の核心的な痛点となっている。

従来のUPSスキームの典型的なリンクは、市電→UPS（AC/DC/AC）→プロトコルデータユニット（配電ユニット）→サーバ内蔵電源（AC/DC）、複数回の交流直流変換を経て、エネルギー損失が大きく、全体の電力供給効率は通常90%未満で、AI時代のエネルギー効率への追求を満たすことが困難である。

±400 V、800 V、1500 V（将来方向）HVDC のアーキテクチャは変換プロセスを減らすことにより、エンドツーエンドのエネルギー効率を大幅に向上させることができ、将来のAIデータセンターの主流となっている。近日、英偉達が発表『次世代AIインフラストラクチャ向け800 VDCアーキテクチャ』800 V DCアーキテクチャへの進化方向を明確に提案した。

コア価値：800 V高圧直流は効率向上（UPSより3-5ポイント高い）、銅消費の45%超減少、空間最適化の30%などの優位性により、将来のAIデータセンターの電源主流方案となる。その中で、NVIDIAは固体変圧器（SST）技術、直接中圧交流（例えば10 kVAC）を800 V DCに効率的に変換し、直接ITラックに供給する。伝統的な多段変換モデルは、「AI計算力工場」を実現するための基礎技術である。

業界のテストニーズに対応したAIサーバ電源全シーンテスト方案は、伝統的なUPSアーキテクチャ、400 V/800 V/1500 V HVDCアーキテクチャ中のPSU、パワーシェルフ、Rack Power、板級電源、HVDC、BBU、SSTなどのテスト応用を満たすことができ、方案は以下の顧客価値を有する：

N 35500-1500 V電源を例に、3 Uは42 kWを集積でき、1500 Vまでの広い範囲の電圧とメガワット級の電力拡張能力を提供し、800 V電圧と将来のより高い電力、電圧アーキテクチャのテスト挑戦をシームレスにドッキングする。ソースキャリア一体設計を採用し、テスト電気エネルギーを電力網にフィードバックでき、フィードバック効率は93%に達し、ユーザーがテストする電気代と冷凍設備の費用を効果的に節約することができます。

N 69200シリーズ単台支持引張速度30 A/μs、N 67000シリーズ支持引張速度60 A/μs、複数台並列機引張百A/μs、AIサーバー電源モジュール、Vcore電源の高速動的プルアップテストの需要を満たす。

N 69200-1200 Vモデルを例に、1200 V/600 V/120 Vの3レンジをサポートし、測定精度は0.015%+0.015%F.Sに達し、50 Vプルアップ試験時の測定誤差はわずか0.025 Vで、48 V ~ 800 Vの広い範囲の試験精度を保証することができる、

同時N 69200シリーズを併用可能1.44メガワット、サーバー電源メガワット級システムの検証をサポートし、異なる演算負荷下でのAIキャビネットの複雑な状況を正確にシミュレーションし、フロントエンド給電システムの安定性と動的応答能力を検証することができる。