4.电源、散热与机壳
AI服务器功耗已冲到1kW/GPU以上，液冷成为“续命”技术；台达、酷冷至尊等厂商提供从芯片冷板到机房CDU的完整散热链，而机壳厂商则把散热、电磁屏蔽、模块化结构一次打包，缺了它们，英伟达的GPU再快也会因过热降频。
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5.存储、光模块与特种元件
存储、光互连与磁性元件看似“配角”，却是AI集群规模化部署的瓶颈：群联/威刚解决“数据喂饱GPU”的问题；中际旭创、新易盛的800G/1.6T光模块让上千张GPU之间以极低延迟交换梯度；铂科新材的磁性元件则决定了电源转换效率。它们共同把单机GPU性能放大为万卡集群的算力。
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6.软件、行业解决方案与生态合作
硬件之外，英伟达通过CUDA、Omniverse与Drive等软件栈向垂直行业渗透；科大讯飞、德赛西威等本土龙头把GPU算力翻译成可落地的语音助手、自动驾驶域控、城市大脑等应用，反过来又为英伟达创造了新的需求场景，形成“硬件—软件—场景”飞轮。
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