d-Matrix 与 Nvidia 达成合作:将存算一体芯片 Raptor XPU 接入 NVL144 MGX 机架
AI 推理芯片初创公司 d-Matrix 宣布与 Nvidia 达成合作,将其基于 3D-RAM 的下一代推理芯片 Raptor XPU 接入 Nvidia MGX 架构与 NVL144 液冷机架。
推荐理由:存算一体芯片通过接入主流机架与高速互连架构降低落地门槛,为高并发低延迟的生成式推理提供了机架级异构部署参考。
智算中心与算力基建:新建投产、液冷散热、供电制冷、PUE 与能效、算力调度与东数西算的全部动态。
AI 推理芯片初创公司 d-Matrix 宣布与 Nvidia 达成合作,将其基于 3D-RAM 的下一代推理芯片 Raptor XPU 接入 Nvidia MGX 架构与 NVL144 液冷机架。
推荐理由:存算一体芯片通过接入主流机架与高速互连架构降低落地门槛,为高并发低延迟的生成式推理提供了机架级异构部署参考。
SLB 宣布将斥资 41 亿美元收购热管理公司 Kelvion,以获取热交换器、散热设备及无水冷却技术,应对 AI 负载带来的超高机柜功率密度需求。交易包含约 34 亿美元现金与承担约 7 亿美元债务,预计于 2027 年上半年完成交割。
推荐理由:原文梳理了能源巨头收购热管理厂商的交易细节,有助于读者理解 AI 高密机柜如何推动数据中心基础设施向模块化与散热全栈整合。
Nvidia 宣布与联发科扩大合作,向超大规模云厂商等客户的定制 AI 加速芯片(XPU)开放机柜级 AI 基础设施,并向联发科投资 35 亿美元可转换债券。客户可在预验证的 NVLink Fusion 平台上设计芯片并接入基于 MGX 生态的 Nvidia AI 工厂,联发科将提供 SoC 设计和先进封装支持。
推荐理由:Nvidia 试图通过开放互连将自研定制芯片纳入其机柜架构,读者可借此观察 AI 工厂在异构互连上的竞争走向。
制约 AI 算力机柜功率密度上限的核心因素并非单纯的芯片数量或风扇散热,而是配电架构、芯片级散热与故障容错设计的物理极限。风冷在单机柜功耗超过 50 kW 后基本失效,直接芯片液冷虽已成为处理 100 kW 至 150 kW 负载的主流方案,但传统 54 VDC 配电在 200 kW 以上面临严重的铜排物理限制,促使行业转向 800 VDC 与算电解耦架构。
推荐理由:原文从散热极限、直流供电与故障冗余等工程维度拆解了超高密度机柜的物理瓶颈,有助于判断算力基础设施的演进边界。
Cerebras 正式推出代号为 Nexus 的 CS-4 系统,搭载超频版 WSE-3 Turbo 晶圆级引擎,通过两倍供电与增强散热将芯片算力与吞吐提升至前代的 2 倍。
推荐理由:文章解析了 CS-4 如何通过超频 WSE-3 芯片与背包式解耦机架设计,在不更换底层晶圆制程的前提下实现单机吞吐与部署效率的翻倍。
超微在 2026 财年实现营收 390.6 亿美元,同比增长 77.8%,其中 AI 系统业务占总营收的 60% 至 70%。公司目前月产超过 3000 个单机架功率最高 240kW 的直接液冷机柜,并正研发 500kW 规格机架,预计 2027 财年营收中位数为 685 亿美元。
推荐理由:文章梳理了超微在算力架构迭代期的营收构成与液冷产能,便于读者了解头部服务器厂商在 GPU 供给下的竞争态势。
Arista Networks 在 2026 年第二季度营收同比增长 37.7% 至 30.4 亿美元,单季销售额首次突破 30 亿美元,并将 2026 全年营收指引上调至 126 亿美元。
推荐理由:原文梳理了网络设备商在跨数据中心、跨节点与芯片级三类 AI 网络中的营收分布和演进路径,便于读者理解智算网络市场格局。
Vertiv 宣布投资扩建位于意大利帕多瓦附近的 Tognana 园区,以提升数据中心冷却系统的制造和集成测试能力。该投资预计到 2026 年底将该地区的冷水机组产能翻倍,并计划于 2027 年初建成新的大型测试实验室。新实验室将在高密度负载与极端温度条件下测试大型冷水机组,并验证其与液冷系统的集成性能。
推荐理由:原文披露了冷水机组产能翻倍与液冷验证实验室规划,读者可据此了解高密度智算散热基建的制造供应节奏。
Vertiv 宣布完成对热交换与排热技术提供商 ThermoKey 的收购,以扩展其面向 AI 工厂及高密度数据中心的全链条热管理产品组合与制造能力。ThermoKey 成立于 1991 年,拥有干冷器以及兼容低 GWP 和天然制冷剂的换热技术;交易完成后,其位于意大利 Rivarotta 的基地将继续作为核心制造与工程枢纽,CEO Giuseppe Visentini 也将留任主持业务。
推荐理由:Vertiv 借此补强了干冷器与环保制冷剂换热产品线,旨在提升其在 EMEA 区域为高密 AI 数据中心提供全链条热管理方案的制造与交付能力。
Vertiv 宣布收购先进液冷技术公司 Strategic Thermal Labs(STL),以增强冷板设计、服务器端液冷及高密度热验证能力。该交易旨在强化 Vertiv 在 AI 与高性能计算工作负载下的高密度散热仿真与验证水平,优化热链与供电系统的协同。Vertiv 表示将继续维持开放生态路线,提供与服务器和芯片解耦的基础设施方案。
推荐理由:该收购补强了从服务器端冷板到配套设施的热链工程能力,体现了高密度算力下散热方案向芯片级加速整合的趋势。
Vertiv 宣布投资约 5000 万美元扩建位于美国俄亥俄州 Ironton 的制造工厂及 Westerville 总部园区,以提升 AI 数据中心关键热管理设备产能。
推荐理由:扩建预计使当地液冷与冷冻水系统产能提升约45%,有助于缓解高密度AI集群部署面临的散热供应链交付压力。
Vertiv 宣布已达成协议收购意大利排热与热交换技术提供商 ThermoKey S.p.A.,以扩充面向高密度 AI 数据中心的端到端热管理产品组合。本次收购将强化 Vertiv 在 EMEA 地区的制造能力,并补充其在干冷器、微通道热交换、风冷冷凝器及液冷系统等领域的技术储备。该交易受常规交割条件与监管批准约束,预计将于 2026 年第二季度完成。
推荐理由:Vertiv 通过收购热交换与排热技术厂商补全干冷器能力,有助于强化高密度 AI 数据中心的端到端散热整合与能效管理。
Vertiv 宣布为 NVIDIA Vera Rubin DSX AI 工厂参考设计及 Omniverse DSX Blueprint 推出融合物理基础设施,提供仿真就绪的供配电与散热数字资产。
推荐理由:方案将 12.5MW 模块化供电与散热架构接入数字孪生仿真,为超高密度智算中心建设提供了可复用的物理工程参考。
Vertiv 正式推出 Vertiv OneCore 工厂集成模块化物理基础设施,并宣布与能源基础设施平台 Hut 8 合作将其应用于特定数据中心项目。该架构基于数字孪生环境与 OpenUSD 导出标准,将供配电、热链散热及机房白空间进行系统级预制整合,单柜功率密度最高可配置至 600 kW。
推荐理由:该方案通过数字孪生与工厂预制将单柜密度配置提升至 600 kW,展示了工业化交付化解智算中心现场施工瓶颈的具体路径。
Vertiv 宣布在全球推出预制化电力与液冷基础设施方案 Vertiv MegaMod HDX 的新配置,用于承载 AI 与 HPC 等高密度算力部署。该方案采用芯片直接液冷结合风冷的混合冷却架构,支持每机柜 50 kW 至 100 kW 以上的功率密度;紧凑型配置最多容纳 13 个机柜且容量达 1.25 MW,组合型配置最多支持 144 个机柜与 10 MW 容量。
推荐理由:方案通过将芯片直接液冷与风冷进行预制化集成,支持单柜 100 kW 以上密度与最高 10 MW 规模,为 AI 算力集群提供了标准化扩容方案。
Vertiv 宣布完成对数据中心机械冲洗、净化与过滤服务提供商 PurgeRite 的收购,交易金额约为 10 亿美元。该收购将 PurgeRite 的流体管理服务整合至 Vertiv 现有的热管理方案中,针对高密度计算与 AI 场景提供从冷水机组到冷量分配单元(CDU)的全链条液冷部署与维护支持。
推荐理由:该交易展示了算力基础设施厂商通过整合冷却流体清洗与维护服务,完善高密度 AI 场景全链条热管理能力。
Vertiv 宣布在北美推出模块化公用事业级电池储能系统 Vertiv EnergyCore Grid,旨在加速数据中心并网并支撑 AI 高密度用电需求。该系统集成磷酸铁锂电池、功率变换系统与能量管理系统,支持 1 MW 至 200 MW 以上的部署规模,可实现峰值需求优化、负荷转移与黑启动等功能。
推荐理由:方案给出了面向高密度 AI 算力供电瓶颈的预集成液冷储能架构,读者可据此了解数据中心缓解电网并网限制的新途径。
Vertiv 宣布达成协议,将以交割时约 10 亿美元现金及最高 2.5 亿美元的潜在业绩对价收购流体管理服务商 PurgeRite,以强化面向高密度和 AI 数据中心的全链条液冷热管理服务。
推荐理由:Vertiv 通过收购补齐了液冷回路冲洗与流体维护能力,展现了高密度算力热管理向全生命周期运维延伸的整合趋势。
Vertiv 宣布推出针对 NVIDIA Omniverse DSX Blueprint 的吉瓦级系统参考架构,为包含 NVIDIA Vera Rubin 在内的下一代 AI 基础设施提供快速部署支持。
推荐理由:该参考架构结合预制化平台与数字孪生仿真,为吉瓦级智算中心提供了从供电到液冷的系统化交付方案。
NVIDIA 推出专为大模型推理 Prefill 阶段设计的 Rubin CPX 加速器及配套机柜架构,通过强化算力并降低显存带宽成本重塑解耦推理服务。
推荐理由:文章深入剖析了面向 Prefill 阶段的专用硬件架构与机柜设计,为评估大模型解耦推理与算力 TCO 提供了清晰的参考视角。