电子行业：ODX2026首届算博会跟踪报告—从大模型演进到Token工厂，AI产业链共筑基础设施升级

Token经济与模型范式演进

生成式AI正加速向Agentic AI演进，从单Agent走向多Agent协同，这一变化深刻重写了算力类型、访存模式、通信拓扑、存储层级、CPU/GPU配比及功耗曲线。硬件升级的核心驱动力在于有效Token产出，行业评价标准已从单纯的理论峰值算力转向Token/s、Token/W、单用户Token/s、TTFT、资源利用率及单Token成本等指标。GPU仍是算力核心，但新增价值量正更多地流向CPU调度、HBM/DRAM/SSD多级内存、Scale Up网络、KV Cache服务、800V供电、液冷以及整机柜系统工程。

超节点架构与散热革新

随着MoE、PD分离、长上下文和训推一体需求的增加，Scale Up域不断扩大，单芯片功耗持续提升，传统风冷机柜及按部件独立设计的模式已失效。超节点演进为以机柜为最小交付单元，将CPU/GPU/XPU、内存和存储池、交换芯片、Cable Tray/正交背板、供电母线、液冷管路及管理单元统一设计。行业正朝着由模块化、三总线盲插和全液冷提升单柜密度及可维护性的方向发展，长期则与800V HVDC、NPO/CPO、全光互连及算电协同共同重构机柜几何形态。整机价值最终以有效GPU卡时、Token/s、Token/W及可用率衡量。超聚变已完成核心部件自研和百万级XPU规模商用，百度推进天池整柜演进，新华三通过UXM标准化解决异构XPU整机碎片化问题。

网络互连：光铜并进与NPO崛起

互连复杂度持续提升，行业呈现光铜并进格局。Scale up作为智算互联中带宽压力最大的互连架构，目前含有铜、光两种技术路径。铜互连方面，从传统的Cable Cartridge铜线缆方案延伸出NPC以及最终的CPC方案；光互连方面，业界对NPO的重视程度提高，其是在兼顾技术落地进度、性能、功耗以及可维护性下的阶段性最优解。立讯技术在224G速率下具备完整的互联解决方案，并开展448G速率完整方案预研。腾讯与阿里联合发起UPO标准制定，采用LGA Socket连接方案，实测指标可满足224G应用需求，也可平滑演进至448G。

存储瓶颈突破与KV Cache管理

KV Cache逐步成为推理场景新瓶颈，随着上下文长度、并发数量提升，KV Cache占用容量快速扩张。当缓存利用率超过95%时，系统会从计算密集型转变为I/O密集型。针对L1与L2之间的传输GAP，腾讯提出L1.5解决方案，在现有超节点架构中接入独立内存池，直接在Scale up Switch接入专用DDR内存池，可为单颗GPU提供约500GB访问容量以及400-800GB/s访问带宽。三星推出zNAND-O，采用SLC架构，与NPU合封，预计2028年起深度赋能AI创新。

电源重构：800V HVDC与算电协同

GPU单芯片功耗由数百瓦走向3.6-5kW、单柜功率走向300-600kW乃至1MW后，供电系统需要完成四项重构：以800V HVDC降低长距离输电电流和铜损；把DC/DC、VRM持续推近负载；通过超级电容、BBU/储能消化GPU毫秒级动态功率；把供电与算力调度、液冷、电网和微电网统一设计。当前主线仍是先以800V→50/54V兼容既有服务器生态，再逐步演进至12V/6V中间母线、800V进板。麦格米特把Sidecar定义为可扩展、可管理的机架级能源平台，晶丰明源聚焦“最后一英寸”，以6V母线、TLVR、Co-Pack LDMOS和VPD解决4000A级Vcore供电。