【導讀】AI 規模化落地拐點將至，從 AI 數據中心到邊緣 AI，德州儀器 (TI) 圍繞 AI 基礎設施建設，構建云邊協同能力，以從電網到柵極的 800V DC 供電架構、數據中心液冷、光模塊到TinyEngine? NPU 等端到端的解決方案，打造 AI 算力全鏈路支撐。
關鍵詞：德州儀器 (TI)；AI 規模化落地；云邊協同；AI 基礎設施；AI 數據中心；邊緣 AI；800V DC 供電架構；從電網到柵極；數據中心液冷；光模塊；TinyEngine NPU
AI 規模化落地拐點將至，產業關注的重點正在發生變化。行業開始面臨新的課題：如何支撐 AI 高效、可靠地運行？
近日，德州儀器 (TI) 系統與市場部門總經理曾繁宸接受媒體專訪，圍繞云邊協同，AI 數據中心與邊緣 AI 分享觀點。
TI 系統與市場部門總經理 曾繁宸
AI 規模化落地：如何搭建完善的 AI 基礎設施？
TI 通過聚焦芯片能力，搭建完善的 AI 基礎設施，助力 AI 規模化落地：依托豐富產品線，可覆蓋從電網、儲能、AI 數據中心到邊緣算力終端的全鏈路能源轉換與信號處理需求。 談及 AI 產業結構，曾繁宸借用了業內常提及的“五層蛋糕”模型：自上而下依次為應用層、模型與算力層、基礎設施層、芯片層以及能源層。而 TI 長期深耕芯片層，通過廣泛且高度集成的模擬與數字芯片組合，向上支撐第三層 AI 數據中心基礎設施的搭建，向下與能源層高效對接。
至于規模化落地的拐點，并非依賴單一變量，而是整個產業鏈不斷成熟的結果。“很多人都希望找到一個能夠定義 AI 產業‘拐點’的標答，認為會由某項技術突破或爆發性事件觸發。其實這更多是依靠整個產業鏈的成熟：底層的物理與工程因素會共同推動這個拐點的到來。”這一拐點至少需要具備三個條件：“應用場景邊界清晰、底層芯片性能供給充足、配套工具鏈能夠大幅降低開發門檻，規模化普及的拐點就會到來。”
云邊協同：云、邊算力的分工由什么決定？
隨著 AI 應用進入規模化部署，云端與邊緣側的算力分工成為產業關注。TI 構建了覆蓋寬算力區間的嵌入式處理器矩陣：從幾十 GOPS 的通用微控制器 (MCU)，到算力可達 1200 TOPS 的高性能處理器。客戶無需更換底層平臺，即可按場景選擇算力檔位，自主定義云、邊算力分工邊界。
云邊的分工與協同，最終決定因素仍是場景需求。比如，將實時性與數據安全敏感的任務留在邊緣，如機械臂避障檢測、可穿戴體征監測；需要全局視野與海量算力的任務上云，如跨廠區產線調度。未來更多應用將是兩者結合——設備端實時控制在邊緣完成，全廠區的數據優化與模型迭代交由云端。
800V DC 供電架構：如何加速 AI 數據中心供電架構升級？
隨著 AI 工作負載的激增，數據中心的電力需求達到空前水平，傳統配電架構正接近其極限。TI 的 800V DC 供電架構通過在整個電力路徑上最大限度地提高轉換效率和功率密度，簡化配電架構，使 AI 數據中心實現更高可擴展性和可靠性。
這套面向從電網到柵極的完整 800V DC 供電架構，覆蓋從交流電網直至 GPU 核心供電軌的整條路徑，從 固態變壓器 (SST)、AC/DC 前端、服務器電源單元 (PSU)，到 800V 高壓直流變換、低壓側 DC/DC 與負載點電源、多相驅動芯片，當前幾乎所有主流 AI 服務器電源拓撲，TI 均有成熟標準化器件支撐。
TI 從電網到柵極的 800V DC 供電架構，在整個數據中心電源路徑上提升轉換效率與功率密度
數據中心液冷：多維度傳感方案+邊緣 AI如何筑起防線？
數據中心面臨的新挑戰已不僅僅是散熱效率，更在于如何保證長期可靠運行。在國家雙碳政策引導與數據中心 PUE 嚴苛指標的雙重驅動下，液冷與冷配單元 (CDU) 迎來爆發式增長。TI 針對液冷漏液防護打造多技術路線傳感矩陣，搭配成熟邊緣計算硬件，能夠系統性解決行業痛點。
TI 從信號鏈與熱管理架構出發，筑起多維度的硬件防線。 漏液檢測是液冷系統最關鍵的可靠性防護環節。TI 提供多技術路線互補的完整檢測方案：基礎層通過電阻式漏液檢測搭配高精度低延時模數轉換器 (ADC)，實現穩定基礎滲漏監測；還可疊加溫濕度傳感器形成二級防護，增強異常工況的感知能力；針對管路流量、壓力監測需求，TI 的非侵入式超聲波傳感方案，無需侵入管路即可實現高精度流量計量；在更高階應用中，支持多傳感器數據融合，搭配本地邊緣計算單元，實現快速本地故障判斷與響應。
除了異常檢測，持續采集的數據還可用于設備健康狀態分析，幫助客戶從被動維修走向預測性維護，進一步提升液冷系統的長期可靠性。
網絡與光模塊：如何實現高速互聯的同步升級？
除了供電系統，高速互聯同樣需要同步升級。TI 的 MagPack? 封裝與 體聲波 (BAW) 諧振器技術幫助工程師在極度受限的空間內，應對嚴苛的信號抖動與熱管理挑戰。
針對光模塊應用，TI 的 MagPack 技術將電感、功率器件與控制器改為上下垂直堆疊封裝，從底層優化了系統的電磁干擾 (EMI) 表現。與傳統將電感與控制器并列布局的平面架構不同，這項工藝不僅大幅縮減了單板占用面積，更將PCB走線的寄生電感與電容降至極致。
時鐘側，搭載 TI 專利 BAW 諧振器技術，可替代傳統石英晶體器件，為高速光通信信號提供更高精度時鐘基準。該技術將高 Q 值的體聲波諧振器直接集成到時鐘芯片內部，替代傳統易受機械振動和溫漂干擾的外部石英晶振，為 800G/1.6T 高速光模塊提供了強固的信號完整性保障，大幅提升數據傳輸的可靠性。
邊緣 AI 時代，端到端的解決方案如何加速 AI 部署？
未來 AI 的核心發展在于云邊協同。具備極致實時性、高隱私與硬件局限性的物理世界，仍需要邊緣端本地完成感知與即時決策。 TI 致力于推動邊緣 AI 在各類電子器件中的普及，以端到端的解決方案助力 AI 部署落地。應用范圍涵蓋可穿戴健康監測儀和家用斷路器中的實時監控，乃至人形機器人中的物理 AI 功能。
同時，TI 推出的通用與實時 MCU 集成了 TinyEngine NPU，能夠為從簡單到復雜的各類系統應用帶來更高效的邊緣 AI 功能。相較于未配備加速器的同類微控制器，集成 TinyEngine NPU 的器件在運行 AI 模型時，時延可降低達 90 倍，單次推理能耗降低超過 120 倍。
集成 TinyEngine NPU 的 TI 邊緣 AI MCU 助力邊緣 AI 在各種器件中落地
降低開發門檻，為什么是 AI 規模化落地的關鍵？
AI 規模化落地，不僅取決于芯片能力，也取決于開發者能否快速將 AI 技術應用到實際產品中。TI 提供分層級開發模式，實現訓練模型與本地硬件算力高效適配。
面對模型量化、硬件適配等挑戰，TI 支持不同的開發模式以覆蓋不同層次需求：
入門級：面向無 AI 開發經驗客戶，提供一體化完整解決方案，包含端到端基于 GUI 的開發工具 Edge AI Studio，預訓練行業模型與統一 CCStudio? 開發工具鏈；
自主開發級：面向具備自研能力、需要靈活調整方案的客戶，開放開源優化工具與命令行 (Command Line) 接口，保留自主開發自由度；
深度定制級：面向頭部強自研客戶，開放完整硬件適配接口，充分釋放 NPU 硬件極限推理性能。
“以前對很多客戶來講，軟件就是軟件，硬件就是硬件。現在如果談到 AI，需要的是系統級的緊密配合。” 這正是 TI 邊緣 AI 端到端方案的價值所在：不只是硬件，也不只是軟件，而是以系統級能力助力客戶加速創新。
關于德州儀器
德州儀器 (TI) (納斯達克股票代碼：TXN) 是一家全球性的半導體公司，從事設計、制造和銷售模擬和嵌入式處理芯片，用于工業、汽車、數據中心、個人電子產品和通信設備等市場。我們致力于通過半導體技術讓電子產品更經濟實用，讓世界更美好。如今，每一代創新都建立在上一代創新的基礎上，使我們的技術變得更可靠、更經濟、更節能，從而實現半導體在電子產品領域的廣泛應用。
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