配资查询网站官网 OpenAI造“星际之门”、马斯克送算力“上天”，中国AI基建走出了一条什么路?

配资查询网站官网来源：上升浪配资网站：盛达优配配资日期：2026-07-07 05:03:13 查看：126

智东西

作者 | 王涵

编辑 | 漠影

AI行业的竞争重心，已经落到算力基建的比拼上。

2025年1月，OpenAI联合甲骨文、软银抛出“星际之门”项目，计划四年投入5000亿美元，在美国建成总功率10吉瓦的算力配套设施。

可仅仅一年半过去，项目推进过程并不顺利，不断暴露出融资、建设、电力配套等问题，像德州阿比林核心园区扩建叫停，项目负责人陆续离开，原本全额自建的方案也改成了租用算力。

▲OpenAI“星际之门”项目

此外，美国各地的数据中心建设还面临层层政策与环保阻力。全美三十多个州出台了三百多条相关法规，两百多家环保机构也联名呼吁，暂缓全国范围内的数据中心新建审批。

地面算力扩张受电力、政策双重限制，马斯克由此想到了另一条出路：把算力搬去太空。

SpaceX已向美国联邦通信委员会提交方案，拟发射上百万颗卫星，AI计算容量达100吉瓦，在近地轨道搭建在轨数据中心。马斯克认为电力供给是制约算力发展的核心短板，依靠太阳能供电的太空算力中心，能够绕开地面供电的局限。

海外算力建设暴露的各类瓶颈，也让国内厂商看清行业共性难题，纷纷开始寻找适配自身的发展路径，试图在地面上寻找一个从芯片到电网、从单柜到AI工厂、从单点突破到开放系统协同，系统性重构AI基础设施的方法。

正是在这样的背景下，7月9日，2026年开放计算技术大会（OCTS 2026）将在北京举行。

本届大会汇聚OCP、OCTC、SPEC、CXL联盟、UALink联盟、UCIe联盟、固件产业技术创新联盟等全球开放组织，以及浪潮信息、阿里云、字节跳动、英伟达、三星、中国移动、百度等超50家AI创新企业，围绕数据中心基础设施、算电协同、可持续计算、开放系统设计、GW级开放智算中心、智算固件生态等前沿方向展开交流。

这场大会上，你能听到中国AI基建新前沿的声音。

一、重构供电链路，从芯片到电网

GW级AI数据中心的崛起，让电力变为制约算力释放的物理天花板。从芯片到机柜到电网，三个层级需要同步变革。

在芯片侧，AI芯片功耗正从数百瓦迈向1500W+。英伟达Rubin平台的GPU功耗已突破1500W，未来甚至可能达到2000W以上。传统供电回路从主板到芯片的路径过长，PCB铜箔损耗以及电压调节器到芯片引脚的阻抗巨大。

垂直供电可以将供电回路长度从厘米级缩短至毫米级，大幅降低传输损耗与阻抗，使GPU能够从1000W升级到1500W+，同时保持供电效率在90%以上。

这一议题将在“数据中心基础设施论坛”、“算电协同发展论坛”中深入探讨，其中，晶丰明源将分享高密度集成式VRM方案，长工微电子将探讨数据中心多相电源方案趋势，英飞凌将解析高密高集成IBC和垂直供电如何重塑AI数据中心电源架构。

在机柜配电侧，传统数据中心的主流采用220V交流供电，前几年国内兴起了240V直流供电方案，在单机柜数十kW的传统数据中心，240V直流供电能够降低交直流转换次数，对传统220V交流设备的良好兼容性，数据中心改造运维成本较低。但当AI机柜功率密度跃升至100kW乃至1MW以上时，机柜母线上的电流将达到数千安培，铜排损耗飙升至20%以上。

面对这一难题，2026年新建的GW级智算中心中，头部云服务商已开始采用800V HVDC架构，整体供电效率可从传统方案的80%左右提升至95%以上，万卡集群每年可节省数千万度电力成本。

在会上，捷蒽迪将分享AI服务器800V直流供电架构下的数字电源解决方案，伟创力将系统阐述向±400V、800V DC母线电压演进的多级电源转换技术路径。

在电网侧，一个GW级智算中心的年用电量相当于一座中型城市的全社会用电量，对电网冲击不可忽视。

2026年政府工作报告首次提出“算电协同”，其本质是让算力调度与电力供给实现动态匹配——算力跟着电力走，电力调度靠算力。

在“算电协同发展”专题分论坛上，潍柴重机将解析AIDC高密供电与备用电源方案，阳光电源将分享从电力基石到算力引擎的转型，阿里云将分享超大规模智算数据中心电力架构演进方向。

二、两相液冷与原生液冷，突破散热天花板

AI芯片的功率迈向1500W+，机柜功率密度将从100+kW跃升至1MW以上，散热已升级为算力释放的决定性因素。

单相液冷依靠冷却液的温升带走热量，当单芯片功耗突破1000W时，需要极大的流量和流速，系统复杂度和能耗急剧上升。

两相液冷则可以利用冷却液沸腾与冷凝过程中的相变潜热，散热效率是单相液冷的数倍，可在全球大部分地区实现自然冷却，无需额外机械制冷，能够支持3000W以上高功耗芯片散热，系统PUE可低至1.1以下。两相冷板已被定义为新一代算力芯片的标配散热方案。

在“可持续计算发展”专题分论坛上，斯特林将分享两相液冷兼容与泄漏解决方案，钛芯智冷将探讨泵驱两相冷却技术，合肥新沪将分享液冷创新实践，百度也将分享液冷如何赋能超密度算力时代的冷却之道。

原生液冷是整个系统的创新。传统的“风液混合”的拼凑模式，受限于气冷数据中心的地板高度、机柜间距等先天约束，液冷效率无法充分发挥。原生液冷是在服务器、机柜及数据中心设计初期即统一考虑计算单元、散热系统、供电与互连网络。

大会上，中航光电将解析智算中心整机柜液冷散热方案，浪潮信息也将在主论坛系统阐述包括原生液冷在内的前沿创新实践。

三、AI工厂的“神经系统”如何升级？

AI算力集群从万卡迈向十万卡，互连带宽从800G/1.6T飙升至3.2T、6.4T乃至12.8T。互连成为决定集群算力线性扩展效率的“神经系统”。

重构的方向是明确的：Scale-up（机柜内）走向448G超高速铜互连，Scale-out（机柜间）走向硅光与OCS光（光电路交换）互连。

在Scale-up场景下，机柜内XPU通信对延时极度敏感，链路距离小于1米，光互连成本高、功耗大、延时反而更差。铜互连凭借极低延时（和成熟供应链，依然是机柜内部的首选，功耗仅为同速率光互连的十分之一。材料科学与信号完整性设计的突破，让铜缆在448G速率下依然保持信号可靠性。

大会上，庆虹电子将分享AI超节点高速互连系统方案与实践思考，支撑224G/448G下一代速率演进；立讯将分享ACC（有源铜缆）、AEC（有源电缆）、CPC（共封装铜互连）等铜互连的前沿方向；中国移动研究院、阿里云也将介绍面向Scale-up场景下的智算中心最新高速互连架构。

在Scale-out场景下，机柜间传输（>10米）必须依赖光互连。传统可插拔光模块在端口密度、功耗和成本上遭遇瓶颈。光模块与芯片共封装（CPO）可将功耗降低50%以上，端口密度提升2-3倍。OCS则用全光交换替代电交换，实现毫秒级拓扑重构。

大会上，立讯技术将围绕NPO、CPO与XPO等下一代AI光互连路线，解析性能、可维护性、散热和成本的差异。孛璞半导体将带来高端口密度硅光OCS技术——面向AI集群的新一代光交换技术。英伟达也将在主论坛分享网络创新如何推动AI工厂走向Gigascale规模。

四、从GPU-Centric到CPU-GPU协同，算力架构重构

Agentic AI的爆发，正从根本上改变AI基础设施的设计逻辑。

AI应用从面向单模型训练优化，转向支撑多智能体协同、自主决策和持续推理。AI基础设施也要围绕计算与存储架构展开系统性重构。

从系统层面来看，大会主论坛上，OCP Foundation首席执行官George Tchaparian将分享全球开放计算社区如何以“从芯片到电网”的全栈创新重塑AI数据中心建设范式；OCTC秘书长陈海将围绕开放计算标准体系建设，解析超节点、整机柜、液冷、GW级AIDC等关键方向的演进趋势。

在计算架构上，Agent工作流中规划、编排、反思等逻辑密集型任务占比急剧上升，若全部交由GPU处理，Token成本会非常高昂。CPU凭借强大的单核性能与逻辑处理能力，重新成为Agent编排与执行的最佳选择，Agent基础设施正在走向“GPU专注模型张量计算、Token生产；CPU负责推理调度与Agent编排”的分工协同。

在存储架构上，超长上下文成为Agent刚需，KV Cache爆发式增长，若全部走昂贵的高带宽内存，成本将失控。将KV Cache按活跃与归档分层，即热数据走DRAM/CXL，冷数据走向定制化SSD，存储成本可降低60%-80%。

大会上，三星电子将分享针对“活跃KV缓存”与“归档KV缓存”分层定制的下一代SSD解决方案，还将探讨CXL内存池化与计算卸载如何支撑Agent AI的分层内存架构。

此外，智能体要实现群体智能意味着大量Agent之间需要频繁的交流、同步与协同，封闭的私有协议栈已无法应对这种复杂性。

国内厂商给出的解决方案是以UALink、CXL、UCIe等开放标准构建统一计算域，打破供应商锁定，让CPU、GPU、内存、互连自由组合，让Agent Swarming像集群操作系统调度进程一样高效。

大会上，UALink联盟与CXL联盟董事会成员Chris Petersen将展示首个符合OCP开放标准的极低延时机架架构，基于PCIe支持多达256个XPU，并介绍Hypercast与在网计算如何通过在互连网络中卸载集合通信来降低Token成本。字节跳动将分享GPU/NPU模组标准化接口设计，让异构算力即插即用。