AI模型从聊天工具走向智能体和产业系统后，计算负载不再只是间歇性调用，而是持续、高并发、长上下文的数据流。这使传统数据中心面临机柜功率、液冷、高速网络和存储带宽压力。算力扩张的关键从买卡转向系统交付，包括电力、散热、调度和运维。未来智算中心必须与能源、芯片、软件平台协同，才能把模型能力转化为稳定服务。 关键要点大模型需求使数据中心从机房变为算力工厂供电、散热、存储和网络成为关键瓶颈算力扩张需系统级交付能力 返回列表 上一篇 下一篇
