AI算力戰進入下半場：從拼單芯XPU性能到拼系統，電力、散熱和網路成新戰場

AI基礎設施競爭的邏輯正在發生根本性轉變。

據追風交易台，美銀證券研究團隊在追蹤OCP全球峰會後發布報告，AI算力的基本計算單元已從單顆晶片升級為整機架系統，電力供給、散熱能力與網路互聯正取代晶片性能本身，成為決定AI基礎設施競爭力的核心變數。

AMD首席執行官Lisa Su在峰會上披露，過去兩年AI token消耗量月度增幅高達95倍。Nvidia則已將系統設計架構從晶片算力轉向token吞吐量、每瓦token數及每token成本。這一表述上的轉變，折射出整個行業競爭維度的深層遷移。美銀證券指出，AI資本支出正從單一產品週期演變為完整的基礎設施建設週期。

峰會討論顯示，AI基礎設施需求並無放緩跡象。OCP正為1兆瓦（MW）級機架、吉瓦（GW）級資料中心乃至多GW園區做技術儲備。Broadcom首席執行官Hock Tan此前表示，資本是當前AI擴張最大的制約因素，但峰會現場的技術路線圖討論並未因此收縮。

機架成為新計算單元，系統級優化取代晶片級競爭

美銀證券研究團隊出席了於聖荷西舉行的OCP全球峰會2026，並在報告中歸納出四條貫穿全天主旨演講與技術分論壇的核心主題：機架級系統正成為AI基礎設施的新計算單元；AI token需求持續指數級增長，驅動算力與儲存需求同步擴張；光互聯與以太網架構正從傳統的橫向擴展（scale-out）延伸至縱向擴展（scale-up）場景；800V直流供電、基於CXL與HBF的記憶體解聚（用於KV快取），以及開放生態與控制框架，正成為下一代AI工廠的關鍵使能技術。

報告強調，行業對話的重心正從單顆晶片性能，轉向對涵蓋算力、記憶體、網路、電力與軟體編排的整體AI系統的協同優化。能否高效擴展AI基礎設施，正在成為企業間最核心的競爭差異所在。

光互聯全面向scale-up滲透，CRDO短距光學競爭力凸顯

網路與互聯是本屆OCP峰會最具持續性的結構性主題之一。Broadcom持續倡導以以太網作為橫跨scale-up、scale-out與scale-across三類AI架構的統一互聯底座，多家廠商亦著重強調機架內部及機架間光學內容的持續增加。

峰會討論的焦點之一，是scale-up互聯從銅纜向近封裝光學（NPO）、並最終邁向共封裝光學（CPO）的技術演進路徑。CRDO表示，其短距光學產品（ZF ALC）在可靠性、功耗及系統總成本方面，對銅纜的競爭力正持續提升。

美銀證券指出，市場對Credo Technology（CRDO）在scale-up光學領域的機遇存在低估——該行預計CRDO在FY27年度光學業務總規模將超過6億美元，6.4T scale-up NPO產品將於FY28年度進入放量階段。

800V直流供電架構崛起，電力與散熱成基礎設施新瓶頸

電力是峰會另一核心議題。Delta與Nvidia在會上共同闡述了向800V直流（800VDC）架構遷移的技術路徑——隨著機架功率密度從當前約145千瓦向300至500千瓦以上演進，新一代供電架構旨在提升電力轉換效率、降低轉換損耗，並加速GW級AI工廠的部署節奏。

OCP各分論壇的討論共同印證了一個判斷：未來AI基礎設施的擴張瓶頸，將越來越多地落在電力可用性、散熱能力與直流容量上，而非單純的矽晶片供給。這一結構性約束支撐了橫跨電力、散熱、網路與算力的多年期基礎設施建設週期，而非僅圍繞單一晶片產品的短期採購週期。

需求可見度持續，AI資本支出進入長周期

儘管投資者圍繞AI投資報酬率、基礎設施融資模式及AI資本支出長期可持續性的爭論持續存在，本屆OCP峰會的討論並未呈現出需求放緩的信號。

AMD的Lisa Su以過去兩年token消耗量月度成長95倍的數據，直觀呈現了AI推理需求的爆發態勢。Nvidia則將系統設計的核心指標鎖定於token吞吐量與成本效率，而非單純的算力規格。

從容量規劃路線圖來看，OCP正在為1MW級機架、GW級設施及多GW園區進行技術儲備，AI資本支出的週期屬性已從單一產品迭代升級為完整的基礎設施建設浪潮。