過去兩年，資本市場對AI的敘事高度集中在GPU、算力租賃與大模型公司身上。但真正決定算力效率的，並不只是算力規模，而是算力之間的數據流動效率。當全球AI服務器開始大規模採用多GPU集群架構，單機功耗、帶寬與延遲成為性能瓶頸，服務器內部的數據互連能力，正在從「輔助角色」變成「關鍵變量」。如果說GPU是算力引擎，那麼互連芯片就是算力系統的「高速公路」。在這一結構性變局中，瀾起科技交出了一份堪稱拐點意義...
網頁鏈接過去兩年，資本市場對AI的敘事高度集中在GPU、算力租賃與大模型公司身上。但真正決定算力效率的，並不只是算力規模，而是算力之間的數據流動效率。當全球AI服務器開始大規模採用多GPU集群架構，單機功耗、帶寬與延遲成為性能瓶頸，服務器內部的數據互連能力，正在從「輔助角色」變成「關鍵變量」。如果說GPU是算力引擎，那麼互連芯片就是算力系統的「高速公路」。在這一結構性變局中，瀾起科技交出了一份堪稱拐點意義...
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