当英伟达凭借GPU生态优势强势切入数据中心CPU领域，并与英特尔达成50亿美元战略合作重构“CPU+GPU”协同架构时，传统芯片巨头正面临从技术路线到产业生态的全维度挑战。

　　英伟达通过入股英特尔（持股5%），将x86 CPU与其GPU深度整合，推出面向数据中心和PC的定制化SoC芯片。这种“CPU+GPU”协同架构将算力效率提升至新高度：训练效率较前代提升4倍，推理效率暴涨30倍。传统以CPU为核心的通用计算模式被加速计算取代，数据中心负载正从CPU向GPU迁移。

　　英伟达以CUDA生态和NVLink技术构建闭环，并开源关键工具（如自动驾驶AI模型）绑定开发者。黄仁勋更提出“AI工厂”概念，通过Spectrum-XGS以太网技术实现全球分布式数据中心的跨域协同（Scale-Across），将算力扩展提升至十亿瓦级。

　　加速先进封装（如Foveros 3D堆叠）和SiC中介层技术研发，解决高功耗芯片散热瓶颈。

　　强化CPU+GPU自研整合，推出MI300X等竞品对抗英伟达超节点方案。

　　联合云厂商推动CSP主导的NPO（近封装光学）技术，规避英伟达CPO架构绑定。

　　Meta、微软等巨头采购数百万英伟达芯片，但同步布局自研ASIC芯片（如Meta定制芯）降低依赖。

　　传统交流电架构转向800V直流配电，采用固态变压器（SST）直接转换高压电，能效提升超30%。阳光电源、金盘科技等已推出适配方案。

　　华为昇腾超节点实现单卡推理2300Tokens/s，国产交换芯片（盛科通信）突破12.8Tbps技术。

　　先进封装环节，长电科技XDFOI方案、通富微电CoWoS类技术突破国际封锁。

　　算力三级扩展：Scale-Up（机柜内互联）、Scale-Out（数据中心内）、Scale-Across（跨域协同）同步推进。

　　电力与散热投资占比提升：液冷市场年复合增长率46.8%，2029年规模达162亿美元；SST供电方案2027年进入放量期。

　　英伟达主导的CPO（光电共封装）存在整板报废风险，良率仅40%-50%，CSP更倾向NPO替代方案。

　　美国出口管制加剧供应链波动，HBM产能倾斜导致消费级显存短缺。 (以上内容均由AI生成)