UC San Diego的研究人員開發了一款DC-DC轉換晶片，可能解決資料中心最大的能源效率問題之一：為GPU供電。該晶片使用振動壓電元件而非傳統磁性電感器，將資料中心標準的48伏電源轉換為GPU處理器所需的1-5伏電壓。發表在《自然通訊》上的研究顯示，他們的原型在模擬現代資料中心條件的實驗室測試中實現了高效率，儘管具體的效率數字未被披露。

這很重要，因為電壓轉換是一個巨大的能源消耗源，而且隨著AI工作負載的爆炸式增長而變得更糟。傳統的感應轉換器在大電壓降方面表現困難——這正是資料中心在為GPU供電時面臨的問題。正如一位研究人員所說，「我們在設計感應轉換器方面已經變得如此出色，以至於幾乎沒有改進空間了。」據國際能源署統計，AI系統已經消耗了美國10%以上的電力，預計到2030年需求將翻倍，因此每一點效率提升都很重要。

雖然UC San Diego專注於硬體解決方案，但其他研究人員正在從軟體角度攻克AI的能源問題。塔夫茨大學聲稱他們開發了一種結合神經網路和符號推理的方法，可以將AI能耗降低100倍同時提高準確性——儘管如此戲劇性的聲明在生產環境中得到驗證之前值得高度懷疑。

對於開發人員和AI基礎設施團隊來說，這代表著一個潛在的未來，GPU電力傳輸將變得極大地更加高效。但UC San Diego的晶片還沒有準備好投入生產部署，商業化時間表仍然不明確。儘管如此，隨著資料中心成為在能耗方面與小城市相當的「能源巨頭」，電力轉換效率的任何突破都值得任何大規模建設者的關注。