一说起AI竞争，大家最先想到的往往是模型有多强、芯片有多快、数据中心建得有多大。可在这些更显眼的东西背后，还有一个没那么热闹、却越来越重要的问题，那就是数据到底怎么传输。AI训练和推理需要把海量数据在芯片、服务器、机柜之间来回搬运。算力越强，数据流动 ...

根据TrendForce集邦咨询最新硅光子产业研究，随着AI训练与推理需求快速扩张，AI数据中心正朝更高功耗、密度与更大规模集群演进。数据搬运带来的大量能源消耗问题，促使云端服务供应商（CSP）提升互连技术至与运算技术同等的战略位阶。互连架构已成决定 ...

智通财经APP获悉，Omdia发布的《全球AI工厂市场格局》报告预测，到2030年，全球数据中心的累计投资额将接近1.6万亿美元。仅在2026年，全球领先科技企业将在AI基础设施上的资本支出合计超过6000亿美元。这一巨额资本投入表明，AI Factory市场已跨越不可逆的临界点 ...

戴尔表示，从 NVIDIA GB200 NVL4 迁移至 NVIDIA Vera Rubin NVL4，平台获得了更多主机内存、更多 CPU 核心（从 144 个增加至 176 个）、更大 GPU 显存以及更强的计算能力，使机构能够完全在内存中运行更庞大的 AI 模型和模拟任务，减少数据在存储与计算系统之间的频繁搬运。

思科和英伟达继续深化合作，共同开发集成化解决方案，帮助企业和大型客户构建大规模部署和保护AI所需的基础设施。 在本周英伟达GTC大会召开之际，两家厂商宣布扩展其联合开发的Secure AI Factory解决方案，该方案融合了思科的安全和网络技术、英伟达的数据 ...

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