UC San DiegoのPatrick Mercier教授らの研究チームが、データセンター向けGPUの電力変換を根本から刷新するハイブリッドコンバーターチップを開発しました。試作チップはピーク変換効率96.2%を達成し、従来のピエゾ電気ベースのコンバーターと比べて出力電流を約4倍に向上させています。研究成果はNature Communications誌（DOI: 10.1038/s41467-026-70494-0）に掲載されました。
AI推論を動かすデータセンターでは、電力は約48Vで各サーバーラックに配電されます。これは長距離送電時の電力損失を最小化するためです。ところがGPUが実際に動く電圧は1〜5Vで、48Vから5Vへ降圧する変換回路での損失が積み重なり、大規模データセンターでは無視できない電力消費になっています。
Mercier研究チームが開発したのは、振動するピエゾ電気（圧電）素子と巧みな回路設計を組み合わせた「ハイブリッドコンバーター」です。従来の磁気コアを使ったインダクタベースの設計と比べて小型化できるという利点があり、チップレベルの統合が容易になります。試作チップは48Vから4.8V（データセンターで一般的に使用される電圧レベル）への変換で96.2%の効率を達成しました。
X（旧Twitter）では「AIの電力消費問題に対するハードウェアレベルのアプローチ。ソフト最適化だけでは限界」という評価が広まっています。Hacker Newsでは「電力変換効率の改善はGPUメーカーとデータセンター事業者の両方にとって重要。実用化までのタイムラインが鍵だ」という現実的な見方が支持を集めています。
研究チームは現時点では広範な商用展開には至っていないと明記しており、実際のデータセンターへの組み込みには量産プロセスの確立が必要です。しかし、AI推論需要が急増する中でデータセンターの電力消費が社会問題化している現在、電力変換の根本的な改善に取り組む研究は今後さらに注目を集めるでしょう。