EP158 - AI 越來越聰明，硬體跟得上嗎？從供電瓶頸到人形機器人 | 專訪 英飛凌台灣董事總經理陳志豪

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英飛凌陳志豪指出 AI 機櫃耗電已邁向 MW 級，微電網、邊緣 AI 與機器狗將是能源和應用突破口。

英飛凌台灣董事總經理陳志豪表示，AI 機櫃功耗從早期約 1 至 10 kW 升至數百 kW，客戶已推進 MW 級設計；單一資料中心用電可達 1 GW，相當於慕尼黑城市用電。為降低轉換損耗，產業將採用固態變壓器、集中式微電網與靠近 GPU 的垂直供電，預計新架構兩至三年內走向量產。訪談也談到 Edge AI 如何兼顧低功耗、速度與隱私，以及智慧車的感測、電池管理和軟體定義汽車。人形機器人仍受關節、電池、感測與安全標準限制；相較之下，消防機器狗已能載重約 100 公斤、進入危險現場，惟商業模式仍待建立。

Chapters

1. 0:00主題與來賓介紹：英飛凌陳志豪談 AI 供電與機器人
2. 1:16AI 用電增長與影響：機櫃走向 MW 級、1 GW 可比慕尼黑年用電
3. 3:20資料中心供電：UPS 與 BBU 維持長時間運算穩定
4. 6:19電力輸送與轉換損耗：All-Reduce 突增負載與多層變壓
5. 9:42固態變壓器與微電網：SST 縮小變電設施並集中 PSU 管理
6. 10:55從電網到核心的供電優化：英飛凌 From Grid to Core 應對電網瓶頸
7. 13:57實體 AI 趨勢：垂直供電靠近 GPU，AI Factory 集中管理 PSU
8. 19:01實體 AI 趨勢：2030 年 AI 資料中心耗電估占全球 7%，Edge AI 因隱私與低功耗發展
9. 23:56智慧汽車：電動車先落地，英飛凌車用半導體市占率約 12.8%
10. 29:25車內互動、感測與即時運算：雷達辨識寵物，邊緣 AI 降低延遲
11. 35:21人形機器人核心挑戰：48 伏電池、靈巧手感測與邊緣判斷
12. 42:30人形機器人安全與標準化：英飛凌安全晶片及通訊防駭規範
13. 48:18機器狗應用與未來展望總結：48 伏、近 70 關節機器人續航約兩小時
14. 53:56機器狗應用與未來展望總結：100 公斤載重、消防救援與商業化挑戰