发布来源：创始人
发布时间：2026-02-11
随着 AI 模型规模与复杂度持续提升，行业讨论往往集中在 GPU 性能与先进制程上。
但在真实部署环境中，限制系统进一步扩展的瓶颈，正在逐步转移。
当算力规模扩大后，高速光互连、能效管理以及系统级架构设计，开始真正决定 AI 集群的整体性能、稳定性与成本结构。
带宽拥塞、功率密度、热耦合以及长期运行的可靠性，往往比单点算力指标更具决定性。
在光沅纬来看来，AI 基础设施的下一阶段竞争，取决于 光、能源与系统工程能否被有效整合，而不是单一器件的极限参数。
