生成式人工智慧（GenAI）與高效能運算（HPC）的崛起，正在改變資料中心的能源系統架構。業界預估單一伺服器機櫃的功耗密度，將從現行的10kW，到2030年上看1MW。伊頓飛瑞慕品（Eaton）資深產品技術應用經理唐揚晉觀察，這種指數級的增長不僅是數量上的擴張，更代表電力供應設計理念與部署邏輯必須有所轉變。
以NVIDIA與AMD為代表的新世代AI加速晶片，在運算效能爆發的同時，也帶來對電力系統的全新挑戰。據估算，單次ChatGPT查詢的能耗約在15至30瓦，為傳統Google搜尋的50至100倍。當資料中心承擔大規模模型訓練與推論運算時，電力系統不僅要支撐高峰功耗，還需因應頻繁且劇烈的階躍式負載波動。
唐揚晉指出，這類突發運作模式直接衝擊電壓穩定性與UPS（不斷電系統）的壽命。當AI模型在短時間內耗用大量資源、造成瞬間功率拉升時，傳統以平均負載設計的電力架構，容易出現供電不足與電壓驟降風險。若缺乏妥善規劃，可能導致設備異常停機、資料遺失，甚至縮短設備及電池壽命。
為解決這些挑戰，伊頓提出多項策略，包括模組化架構、預製化系統部署與UPS熱插拔設計。其中，模組化UPS系統（如9395XR系列）支援125kW等級的功率模組熱插拔，單機最高可擴充至2.5MW，能隨實際負載逐步擴充，並有效降低初期建置成本。其設計導入碳化矽（SiC）功率模組、智慧化線上監控，並符合UL 2900與IEC 62443等資安標準，支援AI資料中心在高功率、高密度與高可用環境下的運作需求。
預製化部署亦是另一關鍵方向。唐揚晉表示，Eaton Power SKID與貨櫃資料中心方案，將UPS、變壓器、空調、消防與配電盤等設備於工廠內整合預製，再以模組化方式快速運至現場，減少對土建的依賴並縮短工期。此類解決方案已在新加坡與東南亞市場廣泛應用，有效支撐AI訓練叢集與資料建置。
伊頓飛瑞慕品資深產品技術應用經理唐揚晉指出，AI推動資料中心功耗暴增，以模組化與高壓直流設計確保電力穩定與高效運轉。
此外，模組化範疇也涵蓋冷熱通道隔離、水冷散熱管線與電源連接介面的出廠前測試，確保現場施工品質與系統穩定性。
對未來架構的前瞻部署，伊頓則提供中壓固態變壓器（MVSST）與AI專屬的直流架構革新。以MVSST為核心的供電設計，可將10至12kV的交流電壓直接轉換為800V直流電，支援資料中心內部直流併網，進一步減少交流轉換損耗，並將能源轉換效率提升至98%以上。