AI基础设施 微软3M光互联技术落地：中国智算中心如何突破AI集群“最后一公里”带宽瓶颈？ 核心观点：微软3M光互联技术如何破解AI带宽瓶颈 面对AI大模型训练对算力集群日益增长的带宽需求，微软与3M合作的扩展光束（Expanded Beam）技术提供了一种突破物理层限制的高效方案。该方案通过增大光纤端面接触面积，显著降低了连接器对准精度要求，从而将插损降低约0.5dB，并大幅提升高密度环境下的可靠性。对于中…
前沿芯片技术 AI推理内存墙突围：CPO光互联与HBM4协同架构下的中国智算中心选型策略 AI推理内存墙突围：CPO光互联与HBM4协同架构下的中国智算中心选型策略 面对AI大模型从训练向推理阶段的重心转移，传统冯·诺依曼架构下的“内存墙”已成为制约算力释放的核心瓶颈。CPO（共封装光学）与HBM4（第四代高带宽内存）的协同应用，是突破这一瓶颈的关键技术路径。对于中国企业而言，2026-2027年的智算中心…
AI基础设施 Marvell CEO预言“连接即瓶颈”：中国智算中心如何规避光互联供应链风险？ 核心观点：应对Marvell“连接瓶颈”论的中国智算中心破局之道 面对Marvell CEO提出的“连接即瓶颈”预言，中国智算中心规避供应链风险的核心在于构建多元化光互联生态。短期内，应加速800G光模块的国产化替代与多供应商验证；中长期看，需布局CPO（共封装光学）技术以突破功耗墙，并通过叶脊（Spine-Leaf）…
