AI基础设施不只看 GPU，连接、电源和 EDA 被推到台前

作者：时间：2026-06-03 来源：

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编者按：COMPUTEX 2026 上，AI 不再只围绕 GPU 展开。连接、电源、存储、EDA、CPU 和接口器件正在成为 AI 基础设施中必须一起处理的问题，Marvell、TI、ADI、onsemi、Infineon、Cadence、Synopsys、Intel、Arm、Microchip、ST 等厂商都在重新说明自己的位置。

今年 COMPUTEX，AI 基础设施不只看 GPU

今年 COMPUTEX，AI 还是绝对主角。黄仁勋演讲、GTC Taipei、AI PC、机器人、AI 工厂、Agent，几乎贯穿了展会前两天的讨论。和前两年不太一样的是，今年大家不再只盯着 GPU 了。

AI 服务器规模在扩大，机柜功率密度在提高，训练和推理产生的数据量也在持续增加。连接、电源、存储、EDA、CPU 和接口器件，正在从 GPU 周边的配套环节，变成 AI 基础设施里必须一起处理的问题。

连接：Marvell 的热度落在数据通路上

Marvell 的热度，正好落在连接上。Marvell CEO Matt Murphy 在 COMPUTEX 期间演讲，黄仁勋也登台与其交流。两人聊的是 AI 数据中心里的连接问题。芯片之间、机柜之间、集群之间的数据流越来越大。铜缆、光纤、CPO、硅光子、交换芯片、SerDes、Retimer，这些技术和器件原来就在数据中心里，但 AI 把它们的价值放大了。Marvell 跟 NVIDIA 的合作说明一件事：AI 工厂不是光堆 GPU 就行，数据通路同样关键。

电源：800VDC 和 MGX 把功率半导体推到前台

连接之外，电源也是今年 COMPUTEX 上很明确的一条线。AI 服务器功率越来越高，机柜功率密度持续上升，传统低压大电流供电会带来线缆、铜排、损耗和散热压力。NVIDIA 推动 800VDC 架构，本质上是在重新设计 AI 数据中心的供电路径。

TI 在展会上展示了多组 800V 相关 demo，包括高功率密度电源、800V 到低压的 DC/DC 转换、热插拔和配电板。ADI 围绕 NVIDIA MGX AI 工厂生态，强调面向下一代 AI 数据中心的 800VDC 机架级供电架构。onsemi 也在强化与 NVIDIA MGX 生态的关系，其电源方案覆盖电源供应单元、备用电池单元和 800VDC 配电板等环节，相关方向包括功率 FET、多相供电、SiC JFET 和 GaN 技术。Infineon 则宣布加入 NVIDIA MGX AI Factory 生态，支持从 800VDC 到中间总线电压、再到处理器核心电压的功率转换。

EDA 和处理器：系统复杂度继续上升

AI 芯片和系统越来越复杂，EDA 也开始进入 AI 基础设施的讨论。Cadence 在 COMPUTEX 上推出由 NVIDIA 技术驱动的自主虚拟工程师，用在芯片设计流程里。Synopsys 和 NVIDIA 的战略合作，也把 EDA 拉进了 AI 芯片和系统交付链条。

处理器厂商也在重新说明自己的位置。Intel 在 COMPUTEX 上强调 AI PC、边缘和数据中心；Arm 强调 Agentic AI 对 CPU 的需求；高通继续推进 Windows on Arm 和 AI PC，本质上是在争夺端侧 AI 的入口。GPU 仍然是最核心的算力来源，但 CPU、NPU、DPU、存储和互联都在重新分配任务。

基础器件：AI 服务器也需要接口、时序和模拟器件

Microchip 和 ST 这类公司，也能在 AI 基础设施里找到新的位置。Microchip 提到的数据中心解决方案业务，覆盖存储控制器、PCIe/CXL 内存控制器、PCIe 交换机和 Retimer。ST 提高了数据中心业务收入目标。它们不一定站在展会舞台中央，但 AI 服务器里需要大量时序、电源管理、MCU、模拟器件、接口芯片、安全芯片和连接器件，这些器件会影响 AI 服务器能不能长期稳定运行。

今年 COMPUTEX 的热闹，表面上仍然围绕 NVIDIA 展开。再往下看，半导体厂商的位置正在变得更具体。连接要承接更大的数据流，电源要支撑更高的机柜功率，EDA 和处理器要跟上系统复杂度。下一代 AI 系统能不能真正交付，已经不只取决于 GPU。