生成式AI快速发展，算力硬件也在不断向更高性能和更高集成度迈进。对于AI芯片来说，核心供电不仅需要稳定输出大电流，还要能够快速响应计算负载变化带来的瞬时电流波动，这也让供电系统中的滤波电容面临更高的性能要求。

电容世界通过拆解发现，NVIDIA DGX Spark内部采用多款松下贴片式聚合物电容，涵盖330μF 2.5V、470μF 2.5V以及68μF 25V等不同规格，应用于DGX Spark内部不同供电区域，为AI算力平台的多路电源转换及滤波提供支持。

松下多规格电容进入DGX Spark供电系统

NVIDIA DGX Spark是一款桌面级AI超级计算机，搭载GB10 Grace Blackwell超级芯片，配备128GB统一内存，可提供1 PFLOPS FP4 AI算力，并支持在本地运行最高2000亿参数的AI模型。

在如此小的桌面形态下集成高性能AI计算能力，也对内部供电系统的功率密度和动态响应提出了较高要求。

从拆解来看，DGX Spark内部围绕GB10超级芯片设置了多路降压供电电路，通过多组功率级、电感及滤波电容，为芯片及相关功能模块提供不同电压等级的供电。

其中，GB10超级芯片附近的多相降压供电电路采用多颗470μF、2.5V松下电容，布置在降压电感输出侧并靠近芯片，用于低压大电流输出滤波，为核心供电提供储能和纹波抑制支持。

在多相降压电路的输入侧，还可以看到多颗68μF、25V松下电容，与各相功率级邻近布置，主要承担输入端滤波及高频去耦作用，为后级功率转换提供稳定的输入电压。

此外，DGX Spark内部其他降压供电区域还采用330μF、2.5V松下SP-Cap电容，配合功率级及降压电感，用于相应低压电源轨的输出滤波。

三种不同容量和耐压规格的松下电容分别应用于不同供电位置，其中68μF、25V产品侧重较高电压输入端的滤波与去耦，330μF、2.5V及470μF、2.5V产品则应用于低压供电输出侧，共同参与DGX Spark内部多路电源转换与滤波。

AI芯片在运行推理、模型计算等任务时，负载会随计算状态快速变化，供电系统需要及时响应电流需求，并保持输出电压稳定。特别是在GB10这类高度集成的AI计算平台中，不同功能模块对应不同电压轨，对电容的容量、耐压、ESR以及体积也有不同要求。

松下多种规格电容进入NVIDIA DGX Spark内部，也反映出AI算力硬件对基础元器件性能要求正在持续提升。除了核心计算芯片和功率器件之外，电容的容量、ESR、耐压、体积及高频特性，同样会直接影响整机供电稳定性和动态响应能力。

总结

AI算力硬件的升级，不仅带动GPU、CPU及电源管理芯片持续迭代，也对电容、电感等基础元器件提出了更高要求。尤其是在高密度AI计算平台中，不同电压轨承担着不同的供电任务，对电容的容量、耐压、ESR及体积均提出了相应要求。

此次拆解发现，NVIDIA DGX Spark内部采用330μF 2.5V、470μF 2.5V以及68μF 25V等多种规格松下电容，分别用于不同供电区域的输入、输出滤波。

其中，470μF、2.5V产品应用于GB10附近的多相降压供电输出侧，68μF、25V产品位于供电电路输入侧，330μF、2.5V SP-Cap则应用于其他低压降压供电区域，多种规格产品共同为整机稳定供电提供支持。

从NVIDIA DGX Spark这一实际案例来看，AI算力增长带来的元器件需求正在向整个供电链条延伸。除了核心芯片和功率半导体，高性能电容同样是保障AI硬件稳定运行的重要基础器件，而多容量、多耐压规格产品在同一AI算力平台中的应用，也进一步体现出高端计算设备对电容产品体系化配套能力的需求。