近来，算力基础设施的矛盾更集中地显现出来：一方面，模型训练与推理规模持续扩大——数据搬运需求激增——传统电互连带宽与功耗上的提升空间越来越小；另一上，单机柜功率密度不断上升，既有低压供电体系在效率、散热与安全冗余上逼近上限。互连与供电，正在成为影响下一代算力平台性能、成本与可持续性的两条关键主线。
算力平台的上限，往往由系统工程重新划定。面对带宽与供电两大约束，产业界通过光电整合提升互连效率、以高压直流优化能源链路，并在边缘终端拓展应用范围，折射出从“堆芯片”到“做系统”的转向。谁能在标准、制造、可靠性与安全运维上率先跑通可复制的规模化路径，谁就更可能在下一轮算力基础设施升级中掌握主动权。