現在、AIデータセンタ、ロボティクス、およびエネルギーインフラアプリケーション向けに、より高い電力密度と効率向上を実現する窒化ガリウムデバイスを米国でサンプル出荷中
概要
オンセミは2026年6月9日、AIデータセンタ、産業オートメーション、ロボティクス、エネルギーインフラアプリケーションにおいて、高効率、高電力密度、熱性能の向上を実現する新しい窒化ガリウム(GaN)パワーポートフォリオ「GaNEXUS™」を発表しました。初期ラインアップには、40Vから650Vの電圧範囲にわたって提供されるGaNEXUS FETが含まれます。さらに、システム統合の簡素化と信頼性の向上を目的とした保護機能内蔵のGaN FETである650V GaNEXUS Smartも含まれます。
ニュースハイライト
What’s New: オンセミは2026年6月9日、窒化ガリウム(GaN)パワーポートフォリオ「GaNEXUS™」のリリースを発表し、米国国内において40Vから650Vの電圧範囲に対応するGaNEXUS FETおよびGaNEXUS Smart 650V GaN FETの初期サンプル出荷を開始しました。本ポートフォリオは、AIデータセンタの電力供給、48Vシステム、ロボティクスおよび産業オートメーション、エネルギーインフラなど、高い消費需要を伴うアプリケーションに最適です。
オンセミのインテリジェントパワーポートフォリオにGaNEXUSが加わったことで、多様なアプリケーション、電圧領域、性能要件にわたって最適化された電源ソリューションを提供するオンセミの能力がさらに強化されました。さらに、シリコンおよびEliteSiC技術と並ぶ包括的なパワーポートフォリオの一部として、GaNEXUSは電力供給アーキテクチャ全体にわたり、性能、効率、熱特性、システム総コストの最適化を可能にする高い柔軟性を顧客に提供します。
重要性: AIインフラ、電動化、産業オートメーション、およびエネルギーシステムの進化に伴い、より効率的でコンパクトな電源アーキテクチャに対する需要が急速に高まっています。その中で設計者は、エネルギー消費、熱管理、システムサイズといった課題への対応を迫られています。特にAIデータセンタにおいては、20301年までに米国の総発電量の最大9%を消費すると予測されており、その電力および冷却コストは、データセンタ運営経費の最大40%に達する見込みです。2
GaNEXUSは、従来のシリコンベースのソリューションと比較して、より高速なスイッチング速度、低スイッチング損失、高電力密度、そして優れた熱性能を実現することで、これらの課題に対応します。これによりお客様は磁気部品や冷却システムの小型化を図りながら、システム全体の効率と応答性を向上させるとともに、コスト削減も可能になります。これらの利点は、AIデータセンタの電力供給や電気自動車の充電、ロボティクス、産業用電源システムなど幅広いアプリケーションで発揮されます。
オンセミでGaNディビジョン担当バイスプレジデントを務めるアントワーヌ・ジャラベール(Antoine Jalabert)は次のように述べています。「当社のGaNEXUSポートフォリオは、電源システム設計における新たなアーキテクチャの実現を可能にします。限られたスペースでより大きな電力を求める顧客ニーズにこたえる中で、従来の電源アーキテクチャの制約を克服するための高い柔軟性を提供します」
仕組み: GaNEXUSソリューションは、最新の電源システムにおけるエネルギーの変換方法および管理のあり方を向上させるよう設計されています。センシング、制御、保護、電力管理を統合したオンセミのTreoプラットフォームと組み合わせることで、GaNEXUSはよりスマートで信頼性が高く、堅牢なシステムレベルの電力ソリューションを実現します。このシステムレベルのアプローチにより、お客様は設計を簡素化し、開発と認定プロセスの迅速化、熱設計および冷却要件を削減し、電力供給チェーン全体にわたって性能の最適化が可能になります。
AIサーバの48V中間バスコンバータ(IBC)、バッテリバックアップユニット(BBU)、モーター駆動などの低・中電圧システムにおいて、GaNEXUSは以下を実現します。
AIパワーシェルフ、高電圧DC-DC変換、PFC、LLCパワーステージなどの高電圧アプリケーションにおいて、GaNEXUSは以下の性能向上を可能にします。
GaNEXUSデバイスは、TOLL(ボトムクーリング)、TOLT(トップクーリング)、および3.3mm x 3.3mmと5mm x 6mmのデュアルクーリングパッケージなど、デュアルソース対応の業界標準フットプリントを採用したパッケージを採用しています。
Additional Information
1 出典:Powering Intelligence: Analyzing Artificial Intelligence and Data Center Energy Consumption
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