過去很長一段時間里，碳化硅（SiC）這種半導體材料的前景，幾乎完全和電動汽車（EV）綁在一起。它的主要賣點，或者說大家看好它的原因，就是因為它能顯著提升電動車的性能。

具體來說，在電動車的關鍵部件——比如控制電機的主驅逆變器或者車載充電器里——使用SiC，而不是傳統的硅材料，可以帶來幾個實實在在的好處：它能提高能量的轉換效率，讓同樣一塊電池跑得更遠，相當于間接降低了昂貴的電池成本或者允許使用更小更輕的電池；它能大大縮短充電所需的時間；整體上能讓電動車的電力系統運行得更高效。

因此，整個SiC行業的增長預期，高度依賴于一個判斷：電動汽車市場能多快、多大規模地普及開來。

行業的興奮點和投資方向，都圍繞著“汽車電動化”這個故事展開。

1. 能源效率取代電動化

現在情況發生了明顯的變化。

一個全新的、強大的驅動力正在重塑SiC的價值核心，那就是對能源效率的迫切需求，而這一需求正被人工智能（AI）數據中心以驚人的速度放大。

AI技術的飛速發展，特別是像大語言模型和復雜機器學習這樣的應用，需要極其龐大的計算能力。支撐這些計算的AI數據中心，其電力消耗正以前所未有的速度增長，可以用“胃口巨大”來形容。

對于數據中心運營商來說，電力成本是運營開銷（OPEX）中最大的一塊之一，而且占比還在不斷攀升。這不僅僅是錢的問題，數據中心巨大的用電量還帶來了雙重壓力：一方面，現有的電網基礎設施可能難以承受如此集中且快速增長的負荷，擴容是巨大挑戰；另一方面，全球都在推動減少碳排放，數據中心作為耗電大戶，面臨著越來越嚴格的環保法規和社會責任壓力，必須想辦法降低其碳足跡。

如何用更少的電，支撐更多的計算？如何讓數據中心在消耗巨量能源的同時，還能持續、穩定、且符合環保要求地運行？這成了整個行業最頭疼的問題之一。

正是在這個背景下，SiC的核心價值被重新定位了。

過去，它的角色更像是提升單個終端產品（比如一輛電動車）性能的“好幫手”，主要解決的是續航里程、充電速度等具體問題。但現在，它的角色升級了，變成了保障關鍵基礎設施——也就是支撐我們整個數字世界運轉的AI數據中心——能夠可持續運行的戰略性材料。

SiC的價值不再僅僅是讓一輛車多跑幾十公里，而是變成了確保那些運行著搜索引擎、社交媒體、在線購物、云計算服務甚至自動駕駛后臺的“數字大腦”（數據中心），能夠在逼近其能耗和散熱極限的情況下，依然保持穩定、高效運轉的關鍵要素。

這種價值定位的根本性轉變，帶來的影響是深遠的，這意味著SiC供應商服務的重點客戶群體在變化（從車企轉向數據中心設備商和運營商）；他們向客戶推銷的核心價值主張也在變化（從提升車輛性能轉向降低數據中心運營成本、提升能源效率和滿足環保合規）；甚至他們的定價策略和在整個產業鏈中的話語權，也必然隨之發生深刻的調整。

能源效率，而非單純的汽車電動化，成為了SiC未來增長最核心的引擎和故事主線。

2. AI的性質與EV截然不同

過去，碳化硅（SiC）產業的供應鏈很大程度上是圍繞著電動汽車（EV）市場構建的。

然電動汽車市場本身有其顯著的特點，這些特點也給依賴它的SiC行業帶來了挑戰。

電動汽車的銷售起伏很大，容易受到政府補貼變化、整體經濟好壞、充電設施是否完善以及消費者是否愿意購買等多種因素的影響。

消費者在買電動車時，非常關心價格、能跑多遠以及充電是否方便，這使得市場對成本很敏感。更重要的是，把SiC器件用到汽車里，需要通過非常嚴格和耗時的“車規級”認證，這個認證過程本身就很漫長。

所有這些因素加在一起，使得電動汽車市場的增長路徑不是一條平滑上升的直線，而是充滿了波折，就像現在大家看到的，行業經歷了一個增長放緩甚至下滑的調整期（常被比喻為“幻滅低谷”）。

現在，人工智能（AI）數據中心的需求崛起，為SiC帶來了一個性質完全不同的市場，這個市場正在深刻改變整個SiC供應鏈的運作邏輯。

AI數據中心的需求有幾個關鍵特征，與電動汽車市場形成了鮮明對比。

它的需求非常剛性且緊迫。發展AI能力，尤其是訓練和運行大型語言模型等，已經成為全球主要科技公司競爭的核心。建設支撐AI的數據中心不是可選項，而是必須進行的硬性投入。

在這些數據中心里，電力消耗是天文數字，電力效率的高低直接決定了運營成本（電費）和能在有限空間里部署多少計算能力（算力密度）。

效率哪怕只差一點，成本就會顯著增加，算力就會受限。因此，提升電力效率是數據中心運營商生死攸關的頭等大事，這種需求的迫切性和剛性，遠超當前階段波動較大的電動汽車市場。

數據中心對效率和功率密度的追求達到了近乎極致的程度。數據中心的物理空間非常寶貴，散熱（把設備產生的熱量排走）的成本也非常高。

因此，對于給服務器供電的電源設備，數據中心運營商不僅要求它們轉換電力的效率要盡可能高（哪怕只能提升1%的效率，也能節省巨額電費），還要求它們在更小的體積內提供更大的功率（更高的功率密度）。

為了達到這種極致的效率和功率密度，數據中心愿意為真正高性能的SiC器件支付更高的價格，這為SiC創造了一個非常好的、能夠獲得更高利潤的空間。

而且數據中心作為現代社會極其重要的基礎設施，對其供應鏈的穩定性和技術可控性要求極高。

數據中心不能停電，不能出故障，負責采購服務器和電源設備的云服務商和服務器廠商，在選擇SiC等關鍵器件的供應商時，非常看重對方能否提供長期、穩定的供貨保障，以及深入的技術支持能力。

他們不太傾向于頻繁更換供應商或只追求最低價格，而是更愿意與那些能夠建立深度合作關系、共同應對挑戰的核心供應商合作。

最近像Microchip和Delta電子這樣的深度戰略合作模式，正是為了滿足數據中心市場對供應鏈韌性的高要求。

相比汽車行業漫長的認證周期，數據中心電源設備的更新換代速度可能會更快一些。

雖然數據中心同樣要求極高的可靠性，但其認證流程通常不像汽車行業那樣嚴苛和耗時。

這意味著應用于數據中心的SiC技術能夠更快地迭代優化，更快地降低成本，從而形成一個更良性的技術發展和普及循環。

從這個角度來看，AI數據中心市場為SiC產業帶來了一個與電動汽車市場截然不同的增長機會。

它提供了一個需求更穩定（因為建設數據中心是硬性投入）、價值更高（因為愿意為高性能支付溢價）、對技術創新更友好（迭代更快，追求極致性能）的環境。

這個市場的興起，有效降低了SiC產業過度依賴單一電動汽車市場所帶來的波動風險。

同時，它也促使SiC行業的競爭焦點發生轉移：從過去在電動汽車領域可能更側重于如何拼命壓縮成本以贏得大眾市場訂單，部分轉向了如何持續提升技術性能、提供更完整的系統解決方案（不只是賣單個器件），以及如何證明自身供應鏈的長期可靠性和韌性。

這種轉變，正在重塑SiC供應商的策略和整個產業鏈的結構。

3. SiC成為關鍵賦能者

當前碳化硅（SiC）產業的蓬勃發展，其背后有一個宏大且不可逆轉的全球性背景，那就是“綠色能源轉型”。這一趨勢正深刻影響著各行各業，而SiC因其獨特的性能優勢，正成為推動這場轉型的關鍵技術賦能者之一。

人工智能（AI）數據中心驚人的能源消耗量，使其成為各國實現“脫碳”目標的重點關注對象。政府通過征收碳稅、強制要求使用一定比例綠色電力等政策施壓；投資者依據ESG（環境、社會、治理）標準評估企業；眾多科技巨頭自身也做出了實現“凈零排放”的公開承諾。

這些力量共同強力推動數據中心必須大幅提升能源效率，并盡可能多地使用太陽能、風能等可再生能源供電。僅僅依靠購買綠電憑證已不夠，從根本上降低能耗、提升自身運營的“綠色度”成為硬性要求。

關鍵之處在于，SiC的價值并不僅限于讓數據中心自身更省電。

它在整個綠色能源鏈條的關鍵節點上都發揮著提升效率的作用：在發電端，SiC被用于制造更高效的光伏逆變器（將太陽能轉化為可用電力）和風力發電機的變流器；在儲能端，它應用于電池儲能系統的能量轉換裝置；在用電端，除了數據中心，它還用于電動汽車充電樁（為綠色交通提供基礎設施支持）以及工業自動化設備的電源。

也就是說，SiC在幫助數據中心實現自身節能目標的同時，也在促進為數據中心提供電力的可再生能源發電、存儲和輸送環節變得更高效。

這種從發電（可再生能源）、輸電/配電、到最終用電（數據中心、充電樁）的全鏈條效率提升能力，形成了強大的協同效應。可以說，SiC的增長故事已經無縫融入了“全球綠色能源轉型”和“數字基礎設施可持續發展”這兩大具有長期確定性的超級敘事之中。

這為SiC產業帶來了堅實的政策支持和資本市場的持續青睞。近期像Microchip與Delta Electronics的戰略合作，其核心目標正是看準了這一融合趨勢，致力于提供覆蓋發電、輸電到用電全環節的高效SiC解決方案，以滿足客戶對端到端綠色能源管理的需求。

然而，要抓住這一巨大的歷史性機遇，并滿足數據中心和綠色能源領域對SiC器件提出的更高要求（如更高的功率處理能力、無與倫比的可靠性），整個SiC產業正經歷一場深刻的格局重塑。

其中，技術門檻和規模效應日益凸顯，研發和制造滿足數據中心及能源基礎設施需求的先進SiC器件，需要持續投入巨額資金進行技術攻關，并建立大規模、高標準的制造能力。

這使得行業資源（資金、人才、客戶訂單）不可避免地進一步向頭部整合器件制造（IDM）巨頭（如Wolfspeed、意法半導體、英飛凌）以及少數具備強大制造能力的代工廠（如臺積電及其重要客戶）集中。

小型或技術路線單一的廠商面臨的生存壓力顯著增大。

而現在我們所知的市場競爭的焦點也正在升級，單純提供SiC芯片或分立器件已經不夠。

像Microchip與Delta的合作所展示的，能否提供包含驅動電路、控制芯片、散熱設計在內的完整子系統或優化的參考設計方案，成為贏得大客戶（如大型云服務商、服務器廠商或能源設備巨頭）的關鍵。

更深層次的模式是，像Delta這樣擁有強大系統集成能力和終端客戶關系的電源大廠，直接與芯片原廠進行深度協作，共同規劃未來的產品技術路線圖，以確保解決方案能緊密貼合快速演進的市場需求，其垂直協作的深度和廣度前所未有。

這十來年日漸加劇的地緣政治緊張態勢和過去幾年全球供應鏈頻繁中斷的教訓，使得“供應鏈韌性”從加分項變成了核心競爭力。

無論是數據中心運營商還是能源基礎設施的建設者，都極度重視關鍵部件（如SiC功率模塊）供應的長期穩定性和抗風險能力。

那些能夠實現一定程度垂直整合（例如能自主或可控地完成從SiC襯底、外延材料生長、到器件制造、再到模塊封裝的多個關鍵環節），或者成功構建了多元化、全球化且穩定供應網絡的廠商，將在爭取大客戶和長期訂單時占據顯著優勢。

所以，未來SiC產業的競爭格局將更加清晰，那些能夠與這些巨頭建立深度綁定、優勢互補的戰略合作伙伴（如Delta在電源系統領域的專長），將在這一生態系統中占據重要且穩固的位置。

單純的芯片設計公司（Fabless）或技術和規模有限的廠商，將面臨越來越大的挑戰。

整個產業在綠色能源和數字化的雙重浪潮推動下，正朝著更高集中度、更深協作、更強韌性的方向加速演進。

4. 辯證地看EV幻滅低谷

EV，即電動汽車市場出現的增長放緩甚至下滑，被行業專家（如Kevin Parmenter）形象地稱為“幻滅低谷”，這個描述是貼切的。

但這并非意味著電動汽車的終結，更不表示依賴它的碳化硅（SiC）產業前景黯淡。

實際上，這是幾乎所有顛覆性新技術市場走向成熟過程中必經的一個階段。就像過去個人電腦、智能手機早期發展經歷過的起伏一樣，市場需要時間進行調整：過高的預期會回歸現實，實力不足的參與者會被淘汰，技術會在競爭中不斷優化提升，成本也會隨著規模擴大和經驗積累而逐漸下降。

這是一個市場自我修正、夯實基礎的過程。

電動汽車并沒有消失，它只是進入了一個沉淀期。

從長遠看，交通領域的電動化趨勢是明確的、不可逆轉的。

驅動因素包括全球應對氣候變化的政策、技術的持續進步（例如電池成本下降、能量密度提升）、充電基礎設施網絡的日益完善，以及更多樣化（特別是更具價格競爭力的平價）車型的推出。

這些都預示著電動汽車市場最終會走出低谷，回歸到一個更穩健、更可持續的增長軌道上。

對于SiC產業而言，電動汽車仍然是一個極其重要的應用場景。

隨著市場成熟和高壓平臺（如800V系統）、超快充電技術、以及主驅逆變器等關鍵部件對效率和性能要求的提升，SiC在電動汽車中的滲透率仍有巨大的增長空間。

這里的關鍵在于人工智能（AI）數據中心需求的強勁崛起，對SiC產業來說恰逢其時，它扮演了一個關鍵的角色——成為了幫助SiC企業平穩穿越電動汽車“幻滅低谷”的緩沖墊和加速器。

在電動汽車市場經歷短期調整、訂單可能波動的情況下，數據中心市場對高性能、高價值SiC器件的剛性需求，為SiC供應商提供了重要的營收和利潤來源。

這使得他們能夠維持甚至增加在研發和新產能建設上的投入，不必因EV市場的短期波動而過度收縮。

持續的研發投入推動SiC技術本身變得更成熟、性能更好、成本更低。而產能的擴張則為未來的規模應用打下基礎。

反過來，這些技術進步和成本優化，最終也將使SiC在電動汽車市場復蘇時，能夠提供更具競爭力（性能更優、價格更合理）的解決方案，從而更好地抓住未來EV市場的增長機會。

這就形成了“兩條腿走路”的戰略優勢：一邊是數據中心市場提供當下穩定的支撐和推動力，另一邊是為未來電動汽車市場的再次騰飛積蓄力量，兩者相互促進，讓SiC產業整體發展更健康、更抗風險。

AI數據中心帶來的巨大能源效率挑戰，將SiC推到了支撐未來數字經濟發展和全球綠色能源轉型的核心位置。

它的增長邏輯正在發生根本性的轉變：從過去主要依賴單一電動汽車市場的“電動化故事”，升級為滿足數據中心、可再生能源、工業自動化以及未來電動汽車等多個領域對“高效電能轉換”這一共同剛性需求的“能源效率故事”。

這個新故事的基礎更為堅實——需求是剛性的（數據中心建設是必須的）、價值更高（愿意為性能溢價）、且有強大的政策支持（全球減碳目標）。

雖然電動汽車仍是SiC的重要戰場，但毫無疑問，一個以人工智能和能源效率為核心的SiC增長新篇章已經開啟。那些能夠抓住這輪“能源效率革命”機遇的企業，將在未來十年的科技與能源格局中占據至關重要的地位。

無論是投資者還是產業觀察者，都需要密切關注這一重心轉移所帶來的深刻變化和結構性機會。

未來行業的發展將圍繞幾個核心問題展開：

技術如何持續突破（如提升大尺寸晶圓良率、開發更高電壓器件、實現更高集成度）？

成本如何在保證性能的前提下有效降低？

全球供應鏈如何布局以應對地緣政治風險并滿足產能擴張需求？

以及政策法規如何進一步推動能效提升（如對數據中心能耗的更嚴格要求）？

這些問題的答案或許將塑造SiC產業的下一個十年。

本文作者 | 東叔

審校 | 童任

配圖/封面來源 | 騰訊新聞圖庫

編輯/出品 | 東針-知識頻道（未經允許，禁止轉載）