全球AI算力基建競賽正進入深水區，地面擴張的物理極限與政策阻力日益凸顯。OpenAI聯合甲骨文、軟銀於2025年初啟動的“星際之門”項目，原計劃四年投入5000億美元，在美國建成總功率10吉瓦的算力設施。然而僅一年半後，項目便遭遇多重挫折：德州阿比林核心園區擴建被叫停，項目負責人陸續離開，原本的全額自建方案也調整為租用算力。這並非孤例，美國各地數據中心建設正面臨層層政策與環保阻力，全美三十多個州已出臺三百多條相關法規，兩百多家環保機構聯名呼籲暫緩新建審批。

地面算力擴張受電力與政策雙重限制，促使馬斯克將目光投向太空。SpaceX已向美國聯邦通信委員會提交方案，擬發射上百萬顆衛星，在近地軌道搭建AI計算容量達100吉瓦的在軌數據中心。其核心邏輯在於，依靠太陽能供電的太空算力中心能夠繞開地面供電的物理侷限，直指電力供給這一制約算力發展的核心短板。

海外算力建設暴露的瓶頸，讓國內廠商看清了行業共性難題，並開始尋找適配自身的發展路徑——從芯片到電網、從單櫃到AI工廠、從單點突破到開放系統協同，系統性重構AI基礎設施。即將於7月9日在北京舉行的2026年開放計算技術大會（OCTS 2026），正是這一思路的集中體現。大會匯聚了OCP、OCTC、CXL聯盟、UALink聯盟等全球開放組織，以及浪潮信息、阿里雲、字節跳動、英偉達、三星等超50家企業，圍繞數據中心基礎設施、算電協同、GW級開放智算中心等前沿方向展開交流。

在供電鏈路重構方面，AI芯片功耗正從數百瓦邁向1500W以上，英偉達Rubin平臺GPU功耗已突破1500W。垂直供電技術可將供電迴路長度從釐米級縮短至毫米級，大幅降低傳輸損耗，使GPU在升級至1500W+的同時保持供電效率在90%以上。機櫃配電側，當AI機櫃功率密度躍升至100kW乃至1MW以上時，傳統220V交流供電已不堪重負，頭部雲服務商開始採用800V HVDC架構，整體供電效率可從傳統方案的80%左右提升至95%以上，萬卡集群每年可節省數千萬度電力成本。電網側，一個GW級智算中心的年用電量相當於一座中型城市的全社會用電量，2026年政府工作報告首次提出“算電協同”，旨在讓算力調度與電力供給實現動態匹配。

散熱技術同樣面臨變革。當單芯片功耗突破1000W時，單相液冷需要極大的流量和流速，系統複雜度急劇上升。兩相液冷利用冷卻液沸騰與冷凝過程中的相變潛熱，散熱效率是單相液冷的數倍，能夠支持3000W以上高功耗芯片散熱，系統PUE可低至1.1以下，已被定義為新一代算力芯片的標配散熱方案。與此同時，原生液冷從服務器、機櫃及數據中心設計初期即統一考慮計算、散熱、供電與互連，徹底擺脫傳統“風液混合”拼湊模式的先天約束。

AI算力集群從萬卡邁向十萬卡，互連帶寬飆升至3.2T、6.4T乃至12.8T，互連成為決定集群算力線性擴展效率的“神經系統”。在機櫃內Scale-up場景下，448G超高速銅互連憑藉極低延時和成熟供應鏈，仍是機櫃內部首選，功耗僅為同速率光互連的十分之一。在機櫃間Scale-out場景下，光模塊與芯片共封裝（CPO）可將功耗降低50%以上，端口密度提升2-3倍，OCS全光交換則實現毫秒級拓撲重構。

Agentic AI的爆發正從根本上改變基礎設施設計邏輯。Agent工作流中邏輯密集型任務佔比急劇上升，基礎設施走向“GPU專注模型張量計算、CPU負責推理調度與Agent編排”的分工協同。存儲架構上，超長上下文成為Agent剛需，將KV Cache按活躍與歸檔分層，存儲成本可降低60%-80%。國內廠商正以UALink、CXL、UCIe等開放標準構建統一計算域，打破供應商鎖定，讓CPU、GPU、內存、互連自由組合。

這場全球AI基建競賽中，算力的天花板在電網上，競爭力的分水嶺在系統效率上。中國擁有全球規模最大、最穩定的電網基礎設施，完整且具有彈性的IT供應鏈，以及從芯片設計到系統集成的全棧工程能力。“算電協同”已被寫入政府工作報告，形成了一種難以複製的頂層設計與執行效率。中國選擇了一條更偏工程化、系統化的路徑：用系統思維把供電、散熱、互連、計算、存儲每一個環節的效率差、成本差、時間差抹平，從單點突破走向系統重構。