算力与电力的耦合。跟着功能瓶颈从单一核算单元转向互联结构，越来越巨大的超节点与集群，正在重塑电力转化为算力的途径。算力与电力的协同扩展，正在成为

  为了让AI以更高功率、更低本钱运转，全球科学技能巨子在日前举办的OCP（敞开核算项目）全球峰会上，纷繁提交各自的架构蓝图，企图在算力与电力的协同规划规范中，占有更多话语权，以“引领AI未来”。

  AI基础设备正从芯片之争，转向机架级体系架构的比赛。英伟达推出了Kyber机架，代替根据Blackwell架构的Oberon机架，可集成多达576个Rubin Ultra GPU。AMD推出了根据下一代MI450系列的Helios机架，已发表版别搭载72块GPU；它选用了Meta提出的ORW（敞开机架宽体）规范。

  扩展，成为了本届大会的中心议题。在英伟达看来，AI的演化是一场继续的扩展，从GPU晋级到AI基础设备，它需求纵向、横向以及跨域的扩展；在博通眼里，AI构筑于以太网之上，唯有它才是支撑这三大扩展的最优解；AMD则以为，职业的每一次重大打破，都来自于敞开，AI也是如此。

  所以，这次峰会诞生了ESUN。它是根据以太网（Ethernet）的纵向扩展（Scale-Up）网络（Networking）项目。第一批成员可谓奢华，包含AMD、Arista、ARM、博通、思科、慧与、Marvell、Meta、微软、英伟达、OpenAI和甲骨文。不管英伟达与AMD终究投入多少资源，这一建议自身，已构成业界稀有的一致。

  ESUN不是在现有的以太网上加了一层，而是涉及到物理层（PHY）、数据链路（Data Link）与帧头（Header）。对OpenAI来说，这正符合它的战略节奏。奥特曼正在串联起软硬件协同的生态，现已自己组了一个算力的局，也需求参加网络的圈子；它与博通的协作，本来就期望加强在网络、机架与互联上的协同。可以说，美国的AI基础设备一致，正在由此成型。

  在这次峰会上，Meta就提出，算力硬件的多元化不可防止。一方面，是为了尽最大或许防止依靠单一厂商，确保供应链耐性；另一方面，则是为了负载适配，针对不同AI使命挑选“功能最优硬件”。而要充沛复用这些异构资源，就必须尽或许削减硬件碎片化，下降软件层的适配杂乱度，树立更一致的互操作规范。

  当时，纵向扩展已成为当时平衡AI作业负载的要害途径。跟着稀少架构中专家（Expert）数量与通讯需求不断攀升，芯片和节点规划同步扩展。为了打破铜缆物理约束，把更多GPU归入同一个低推迟域，机架级核算应运而生。稀少模型的专家规划正在快速胀大，从最早的Mixtral的8个，到DeepSeek-V3的256个，再到Kimi-K2的384个，乃至Qwen3-Next的512个。阿里云与华为等也在逐渐扩展它们的节点的纵向扩展规划。

  在此之前，环绕纵向扩展，各大厂商一向各行其道。英伟达有自己的NVLink与NVSwitch，简直彻底关闭，只是在本年经过NVLink Fusion的方式，向AI国际工厂“适度敞开”，答应客户将自己的CPU与英伟达的GPU一同运用，或将英伟达的GPU与其他定制AI芯片一同运用。三星，以及英伟达刚花了50亿美元入股的英特尔，现已参加这一生态。但这个生态依然稍显狭隘，无法应对更杂乱的AI定制芯片之间互联的未来。

  AMD本来带头立异了UAlink联盟，这次也参加了ESUN。UALink作为NVLink的敞开代替计划，现在成为ESUN的扩展协议。彻底根据UALink的应战在于，占有最大GPU商场的英伟达不在其间，占有最大XPU商场的博通也被传言有意退出。

  博通无疑是这次ESUN的最大赢家之一。它一向企图让以太网一起承担起纵向扩展 与横向扩展 的两层使命。作为网络事务的“根本盘”厂商，博通在英伟达主导AI芯片叙过后，一度失去了界说未来网络的主导权。

  本年年中，博通推出了SUE（纵向扩展以太网）架构。三季度，又敏捷晋级了网络沟通芯片Tomahawk，从量产的Tomahawk 5衍生出Tomahawk 6与Tomahawk Ultra，前者主打横向扩展功能的提高，后者则是专为纵向扩展优化。它们意在应战英伟达的InfiniBand与NVLink架构。在这次的OCP峰会上，博通还发布了Thor Ultra 800G的网卡芯片，稳固在横向扩展范畴的位置。

  可是，算力的结尾是电力。益发巨大的纵向扩展，也正让电力瓶颈勒得越来越紧。这不只关乎外部能否供给满意的发电规划，更在于AI使命自身的功率动摇性与高密度能耗需求，正在重塑数据中心内部的电力规划逻辑。

  传统的54V机架电源体系，在高功率密度不断攀升的场景下，已暴露出电阻损耗高、铜缆用量激增等短板，难以满意AI年代的新需求。并且，传统现行架构需经过多级电能改换，将电网送来的中压沟通电先降至低压沟通，再由UPS调理并经过PDU与母线槽分配到机架内，历经屡次转化，终究送到各核算节点。

  微软、谷歌与Meta一起打造的Mt. Diablo配电架构，专为应对现代AI硬件的极点功率需求而规划。它选用±400VDC配电计划，可支撑1MW级机架功率，显着提高了供电功率与体系紧凑性。它还免去了剩余的沟通-直流转化，以及变压器等很多调理设备，节省了整套体系的空间占用，下降了体系杂乱度与运维本钱。

  未来，这套体系还将进一步引进固态变压器（SST），进一步完结供电链路的精简化。它专为高功率密度的AI数据中心而规划，可以在更高功率下灵敏接入电网与储能体系，并在负载剧烈动摇时保持电网安稳。除原有的Mt. Diablo成员外，英伟达也参加了进来。各方期望可以经过联合立异，下降全体基础设备本钱，并凭借供应链复用，将该技能推广至更广泛的职业场景。

  英伟达下一代Kyber机架，则选用了800VDC高压直流配电计划。其生态同伴包含旗下的AI新式云CoreWeave、Nebius等公司。黄仁勋早已为自己的算力电力协同生态，撮合了一供应链上下游企业。本年，在COMPUTEX上，他宣告建立800V高压直流（HVDC）供电供货商联盟。

  英伟达的愿景是，未来将在设备级层面会集完结一切沟通至直流的能量转化，构建本地直流数据中心，完结从电力到算力的端到端一体化。在OCP大会同期发布的800VDC白皮书中，英伟达相同说到未来将引进固态变压器（SST）。

  算力与电力协同的下一代AI基础设备，或许将成为“AI泡沫”留下的最好技能遗产。

  甲骨文：与OCI共建泽级（Zettascale）AI集群：携手敞开生态，共创下一代AI