4.電源、散熱與機(jī)殼
AI服務(wù)器功耗已沖到1kW/GPU以上，液冷成為“續(xù)命”技術(shù)；臺達(dá)、酷冷至尊等廠商提供從芯片冷板到機(jī)房CDU的完整散熱鏈，而機(jī)殼廠商則把散熱、電磁屏蔽、模塊化結(jié)構(gòu)一次打包，缺了它們，英偉達(dá)的GPU再快也會因過熱降頻。
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5.存儲、光模塊與特種元件
存儲、光互連與磁性元件看似“配角”，卻是AI集群規(guī)模化部署的瓶頸：群聯(lián)/威剛解決“數(shù)據(jù)喂飽GPU”的問題；中際旭創(chuàng)、新易盛的800G/1.6T光模塊讓上千張GPU之間以極低延遲交換梯度；鉑科新材的磁性元件則決定了電源轉(zhuǎn)換效率。它們共同把單機(jī)GPU性能放大為萬卡集群的算力。
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6.軟件、行業(yè)解決方案與生態(tài)合作
硬件之外，英偉達(dá)通過CUDA、Omniverse與Drive等軟件棧向垂直行業(yè)滲透；科大訊飛、德賽西威等本土龍頭把GPU算力翻譯成可落地的語音助手、自動駕駛域控、城市大腦等應(yīng)用，反過來又為英偉達(dá)創(chuàng)造了新的需求場景，形成“硬件—軟件—場景”飛輪。
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