The EPC91121 is a compact, high-performance three-phase BLDC motor-drive inverter for 24V battery-powered applications. Built around EPC2366 enhancement-mode GaN FETs, it operates from 18–30V and supports PWM switching up to 150kHz. Integrated gate drivers, phase-current and voltage sensing, temperature monitoring, and auxiliary supplies simplify evaluation with compatible controllers. The board delivers up to 30A RMS per phase without a heatsink, or 35Arms with natural-convection cooling. Explore its connections, thermal design, and features for high-frequency motor-control development.;

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Michael De Rooij of EPC presents low-voltage GaN architectures for converting 800 V to 50 V, 12 V, and 6 V in server power systems. The talk highlights an input-series, output-parallel (ISOP) topology that distributes heat, reduces ripple and EMI, and simplifies transformer design. Demonstrated converters include an 11 kW, 800-to-50 V unit and a 6 kW, 800-to-12 V design with eight series input modules and eight parallel outputs. A 6 V example illustrates high-efficiency GaN devices and power-dense server conversion.

Alejandro Pozo, Director of Applications Engineering at Efficient Power Conversion

Artificial intelligence (AI) computing, robotics, autonomous machines, and industrial automation are driving demand for smaller, more efficient power electronic converters. With conventional silicon (Si) MOSFETs, engineers have traditionally faced a trade-off between efficiency and power density, as the higher switching frequencies required to reduce converter size typically result in increased switching losses and lower overall efficiency. Recent gallium nitride (GaN) products have largely eliminated this compromise by enabling both higher switching frequencies and higher efficiency [1]. As a result, power converters can achieve greater power density without sacrificing performance. Today, 48 V systems are ubiquitous in AI server racks, humanoid robots, drones, automotive electronics, and industrial equipment. Consequently, 80 to 100 V-rated devices have become key building blocks in the power conversion systems present in these applications.

窒化ガリウム（GaN）のパワー・デバイスは、新たに出てきた技術から、高効率な電力変換を可能するための重要な部品へと急速に移行しつつあります。AI（人工知能）インフラ、データセンター、ロボット、電動化といったアプリケーションで、より高い効率、より高い電力密度、より高速なスイッチングが求められているので、GaNデバイスを、どのように試験するかということが、ますます重要になってきています。

GaN（窒化ガリウム）技術によって、半導体試験がどのように変化しているのかを探るために、中国Accotestのグローバル・マーケティング部門ディレクタであるHuipeng Liu氏にインタビューしました。同社は、半導体の製造試験において豊富な経験を持つ、自動試験装置（ATE）の主要メーカーです。

EPCは、800 Vからコア電圧にわたる6 kWのGaNプラットフォームを実証しています。ISOP（入力直列出力並列）段で800 Vを6 Vに変換し、続いて 5MHzでスイッチング動作するモノリシックGaNバック（降圧型）・コンバータによって、0.9 V、11 Aの出力を供給します。

Diego de Azcuénaga著

宇宙用プラットフォームのパワー・マネージメント（電源管理）・システムのアーキテクチャには、継続的な電離放射線照射下でも決定論的に動作可能な半導体デバイスが求められます。従来の宇宙品質LDO（低ドロップアウト）リニア・レギュレータでは、シリコンMOSFETが主な回路素子として使われています。ただし、TID（総電離線量）に長時間さら曝されると、これらのデバイスのゲート絶縁膜内で電子‐正孔対が生成されます。酸化膜界面にトラップされた正孔は、しきい値電圧（V_th）を変動させ、トランスコンダクタンス（g_m）を不可逆的に劣化させます。その劣化幅は通常20%を超えます。このパラメータの劣化は、アナログ・フィードバック・ループに深刻な非線形性を生じさせます。この結果、設計者は、ミッション期間を通じて制御ループの発振や電圧ハンチングを防ぐために、過剰な設計マージンを確保したり、複雑な動的補償回路を組み込んだりしなければなりません。

By Maurizio Di Paolo Emilio, Marcom Director, EPC

Artificial intelligence is creating a new generation of data centers. It’s not just about cramming more computing into a rack anymore. It delivers hundreds of kilowatts, and ultimately megawatts to that rack in an efficient, reliable way with a practical physical footprint.

The scale of the transformation is becoming apparent. NVIDIA is creating an 800 VDC power architecture for AI infrastructure that can handle 1 MW racks and above. New projects are being announced at multi-gigawatt scale. OpenAI, for example, has locked in some 8 GW of IT capacity at the PORTS-Pike Technology Campus in Ohio, with the first capacity expected to be brought online later this decade.

Maurizio Di Paolo Emilio著、EPCのマーケティング・コミュニケーションズ部門ディレクタ

窒化ガリウム（GaN）のパワー技術は、新たな局面を迎えています。急速充電器や車載用電力変換、その他の高電圧用途で普及が進んだ後、定格電圧40V以下のGaNデバイスが、シリコンMOSFETとの新たな競合の舞台を切り開こうとしています。調査会社Omdiaのリサーチ・ディレクタであるPaul Pickering氏によれば、低電圧GaNは、今後数年間にわたってパワー半導体分野で最も破壊的な技術革新の一つとなる可能性があります。

EPC（Efficient Power Conversion）のマーケティング・コミュ二ケーションズ部門ディレクタのMaurizio Di Paolo Emilio、モーター・ドライブ・マーケティングとシステム・エンジニアリング部門バイス・プレジデントのMarco Palma

産業自動化、協働ロボット、自律走行搬送ロボット（AMR：autonomous mobile robot）、ドローン、高精度サーボ・システムの急速な成長が、より高い効率、より大きな電力密度、動的性能の向上を実現する新世代の低電圧モーター駆動回路の必要性を牽引しています。以前は、この電圧範囲ではシリコンMOSFETが最も一般的なスイッチング技術でしたが、現在では、窒化ガリウム（GaN）のパワー・デバイスによって、はるかに高いスイッチング周波数で動作できるインバータ・アーキテクチャが可能になり、従来のシリコンに伴う効率の低下を招くことなくモーターの効率が向上します。

このインタビュー記事では、AI（人工知能）の電力供給とTRINITYモーター制御向けのEPCの第8世代GaNプラットフォームについて学べますーー今週のPCIM Asiaで展示へーーAIとロボットにおける電力とスペースの需要の高まりに対応。

人工知能、ロボット、自律機械において電力需要が高まる中、窒化ガリウム（GaN）は、かつてはシリコンが主流だった用途に展開しつつあります。中国の深圳で開催される PCIM Asiaで、Efficient Power Conversion（EPC）は、この移行への対応を目的とした2つの技術を展示しています：AI電力供給用の次世代の第8世代GaNプラットフォームと、TRINITYモーター制御用の統合3相GaNソリューションです。

リファレンス・デザインのEPC91132は、ロボットやドローンのモーター駆動向けに、GaNのパワー段、検出、保護、フィードバックを統合しています

次世代の人型ロボットやドローンでは、モーター駆動回路をアクチュエータの近くに配置し、機械的な構造やセンサとスペースを共有できることが必要です。同時に、大電流の供給、高速な制御応答、信頼性の高い保護機能も実現しなければなりません

EPC91132は、GaNの3相モジュールのEPC33110をベースとした小型の3相BLDCモーター駆動用インバータのリファレンス・デザインによって、この統合の課題に対処します：その中核となるインバータは、直径23 mmの形状に小型化可能です。同社によると、48 V動作で最大100 kHzのスイッチング周波数において、人型ロボットの関節用途向けに、1相当たり11 ARMSの連続電流を実現しています

AIの演算性能の急速な向上によって、データセンターの電力アーキテクチャの抜本的な再設計が迫られており、業界で高まる高効率化や電力密度の要求を満たすための重要技術として、窒化ガリウム（GaN）が浮上しています。

パワー半導体分野のオンライン国際会議EE Power Asia 2026のSpark Sessionにおいて、Efficient Power Conversion（EPC）のCEO（最高経営責任者）であるDr. Alex Lidow（アレックス・リドウ）と、同社のDC/DCマーケティングとシステム・エンジニアリング部門バイス・プレジデントであるJason Zhangが、GPUの消費電力が増大し続けるにつれて、従来のシリコンのパワー・デバイスが、なぜ実用上の限界に近づいているのかについて説明しました。

Zhangによれば、GPUの3世代にわたって、AIアクセラレータの消費電力は4倍に増加しました。今後2年以内に、個々のGPUは1 V以下のコア電圧で動作し、最大5 kWの電力を消費し、1万Aに迫る電流が必要になると予想されています。

Maurizio Di Paolo Emilio, Marcom Director, EPC

人工知能（AI）の急速な発展に伴い、データセンターの電力アーキテクチャの見直しに迫られています。従来のサーバー設計は、現代のAI仕事量が要求する極めて高い電力密度に対応することを想定していませんでした。こうした施設は、限られた物理的スペースの中で演算能力を最適化することを目的とする、いわば「AIファクトリー」へと変貌を遂げつつあります。

この移行を可能する鍵は、直流800 Vの電力分配の採用です。この高電圧化のアプローチによって、ラック・レベルでの電力容量を従来のレベルからメガワット級へと拡大することが可能になり、次世代のアクセラレータ・プラットフォームにとって不可欠です。演算サブシステムへの800 Vの直接給電は、絶縁の調整やデバイスへの負荷といった新たな課題をもたらす一方で、絶縁の実現方法を見直す好機でもあります。こうした中、モジュール性、拡張性、効率性に優れていることから、ISOP（入力直列出力並列）方式のコンバータ構成が注目を集めています。

Jason Zhang、EPCのDC-DCマーケティングとシステム・エンジニアリング部門バイス・プレジデント

AI（人工知能）データセンターにおいて、電力供給は極めて重要な設計課題となっています。GPUの消費電力が増大し続ける中、設計者は、電力変換効率の向上と、コンバータの小型化と熱損失の低減という高まる要求への対応を迫られています。こうした要求が、最新のAI向け電源アーキテクチャにおける中間バス変換段でのワイド・バンドギャップ半導体技術、とりわけ窒化ガリウム（GaN）の採用の追い風になっています

こうした背景の中、Efficient Power Conversion（EPC）は、耐圧25 VのGaN FETであるEPC2378や耐圧18 VのGaN FETのEPC2370を製品化しました。いずれも、当社の最新の第7世代製品ファミリーの製品で、大電流DC-DCコンバータの2次側同期整流用途に最適化しています。EPC2378は、標準オン抵抗RDS(on)が410 µΩ、ゲート電荷34 nCが特徴で、EPC2370は、標準オン抵抗280 µΩ、ゲート電荷26 nCを実現しています。両デバイスとも、両面冷却に対応した露出基板構造で、小型かつ熱特性に優れた3.3×3.3 mmのPQFNパッケージに封止されています。導通損失の最小化に加え、低いゲート電荷によって、スイッチング周波数1MHzにおけるスイッチング損失も低減するように設計しており、システム全体の効率と電力密度を向上できます。

Efficient Power Conversion（EPC）のCEO（最高経営責任者）のAlex Lidow（アレックス・リドウ）、同社アプリケーション・エンジニアリング部門ディレクタのAlejandro Pozo、同社GaNアプリケーション・フェローのMichael De Rooijの寄稿

人工知能（AI）は、かつてない速さで私たちの仕事や生活に浸透しつつあります。ソフトウエア開発の効率化、複雑な分析課題への取り組み、日常の文書作成の自動化によって、AIは、もはや単なるツールではなく、私たちが創造し、課題を解決する方法を根本から変えています。

これら次世代AIサーバーのコストは、その大部分が電力需要の指数関数的な増大に起因しています。この電力消費の主因となっているのが、シリコン基板上に数10億個もの微細なトランジスタを集積して構成され、その寸法がわずか20オングストローム（DNAの二重らせん構造の幅に相当）のGPU（Graphic Processing Unit）です。これら数10億個もの演算素子を動作させるために必要な電力は、演算能力の向上に伴って急速に増大しています。表1には、米NVIDIA（エヌビディア）が公表している2028年までのロードマップに基づいた例を示しています。

EPCが韓国Semiconductor Network Korea誌の表紙を飾り、人型ロボットや自律型ドローンのモーター駆動向けとなるGaNの最新の革新が取り上げられています。

ロボットやUAV（無人航空機）の用途が進化し続け、設計者は、より高い効率、電力密度の向上、システムの小型・軽量化を実現するためのソリューションを求めています。EPCのエンハンスメント・モードGaN FETは、従来のシリコン・ソリューションと比べて、高速スイッチング、低電力損失、優れた動的特性を可能にすることで、こうした課題を解決します。

技術のパイオニア、地政学的な重要資産、そして戦略的拡大の有力候補 ―― PCIM Europe 2026におけるEPCのCEO（最高経営責任者）であるAlex Lidow（アレックス・リドウ）への1次調査を経て、評価を新たにしました。

Efficient Power Conversion Corporation（EPC）は、エンハンスメント・モード窒化ガリウム（eGaN）技術を、単なる技術的構想から商用パワー・デバイスのプラットフォームへと進化させた企業の一つです。シリコン・パワーMOSFETの共同発明者であり、米インターナショナル・レクティファイアーの元CEOでもあるAlex Lidowによって2007年に設立されたEPCは、2009年に初の商用eGaNトランジスタを出荷して以来、GaNパワー・デバイス、集積回路、車載品質部品、さらには宇宙・防衛向けの耐放射線製品に至るまで、特化した製品ポートフォリオを構築してきました。

このSGI™リサーチ・レポート（バージョン3.0）には、ドイツのニュルンベルクで開催されたPCIM Europe 2026におけるスイスの調査会社GeoTechNexusの新たな独自調査結果が盛り込まれています。このイベントにおいて、CEOのAlex Lidowは、自身と共同投資家がEPCに2億5000万ドル以上を投資したことを明らかにし、同社が競合他社に対して、GaN技術の約2世代分の優位性を維持しているとの認識を示しました。

本号の次の記事では、オーディオ測定に精通した愛好家であるStuart Yaniger氏が、Efficient Power Conversion（EPC）の最新eGaN FETのEPC2307を使ったリファレンス・デザインEPC9192を調べて概説します。この記事のタイトルで示しているように、高性能なD級オーディオ・アンプの設計開発者を支援するGaN技術の新たな選択肢となります。EPCが発表したこのリファレンス・デザインEPC9192は、モジュール式設計に、より大出力と高効率を実現しています。米audioXpress誌による今回の概説では、接地基準の耐圧200 VのeGaN FETであるEPC2307の性能が検証されました。この設計は、デュアル電源のシングルエンド（SE）構成を採用し、4Ω負荷時にチャネル当たり700 Wを供給できます。この記事では、EPCのGaNパワー・デバイスが、本来のエンハンスメント・モードの横型GaNオン・シリコンのHEMT（高電子移動度トランジスタ）を採用することで、なぜ他社製品と差異化できているかについても解説しています。カスコード接続の構成が不要となり、低電圧域におけるオン抵抗の増大というデメリットを回避できます。こうした特徴によって、EPCのデバイスは特に、15 Vから200 Vの電圧範囲において高い競争力を発揮します。

AIファクトリーを強化へ：EPCのGaNソリューションがNVIDIA MGXアーキテクチャをいかに強化するか

デジタル世界は新たなAI産業革命に入っており、データセンターは大規模なインテリジェンスを生成するAIファクトリーへと変化しています。AIは、もはやソフトウエアだけの話ではなく、急速にインフラの話になってきています。現代の作業負荷は、人間とAIの単純なやり取りから、AI同士の協調へと移行しており、エージェント・モデルが作業量を調整し、自律的に推論し、非常に長いトークン・シーケンス（最小単位の羅列）にわたって作業します。これによって、インフラに新たな圧力がかかります：システムはより多くの生のコンピューティング能力を必要とするだけでなく、待ち時間、熱管理、エネルギー効率に関する厳しい要件も満たす必要があります。AIファクトリーが実際にどのように構築されているかを理解するために、米NVIDIA（エヌビディア）のMGX™は、拡張性と柔軟性に優れた高速コンピューティング・インフラのためのモジュール式基盤を提供します。MGXは、インフラのモジュール性と迅速な展開に対応していますが、より深刻なボトルネックが別の場所で発生しています：それは電力供給です。AIシステムが、より複雑で高密度になるにつれて、性能と効率を維持するためには、電力変換の効率が重要になります。重要な基盤技術の１つは、Efficient Power Conversion（EPC）の窒化ガリウム（eGaN®）・ソリューションであり、次世代AIインフラに必要な効率性、電力密度、熱特性を提供します。

Maurizio Di Paolo Emilio著

衛星ペイロード（有効積載量）のアーキテクチャは、固定機能の処理チェーンから、軌道上で動的なワークロード（仕事量）を直接支援できる柔軟なコンピューティング・インフラストラクチャへと移行しつつあります。この変化は、宇宙システム工学におけるより広範な変革を反映しており、宇宙船は地上ベースの処理資源にのみ依存することなく、信号処理、センサー融合、異常検知、人工知能推論を実行することがますます求められるようになっています。