AI服务器八大核心组件深度解析
今天把AI服务器从内部到外部彻底拆解，从算力芯片到液冷散热，每个细分领域的核心玩家都梳理清楚！一、算力核心：计算单元｜整机价值占比60%-70%整条产业链最核心的部分，直接决定算力上限，也是利润最集中的环节。1. AI加速芯片（GPU/NPU）：算力核心引擎海光信息：国产x86DCU+CPU双龙头，兼容CUDA生态，商用落地规模领先寒武纪：思元系列覆盖训练+推理全场景，政企智算中心核心供应商景嘉微：国产通用GPU龙头，深耕军工与信创安全可控场景2. 通用CPU：整机调度"总指挥"海光信息：x86服务器CP
YEF2026 | 人工智能驱动下的操作系统发展新趋势
伴随着生成式大语言模型等人工智能技术的迅猛发展，AI正逐步渗透并重塑操作系统的构建与发展方向。过去以核心开发者为主、依赖手工优化和长期演进的传统开发方式，正在向“人机协作”模式转型，系统代码自动生成、错误检测及性能调优的自动化水平明显提高。同时，大模型所具备的预测与决策能力，为操作系统引入智能化机制提供了现实可能，促使调度策略、资源管理及故障处理从“固定规则”向“动态自适应”转变。本论坛将聚焦人工智能时代操作系统的发展路径展开深入探讨。论坛日程顺序主题主讲嘉宾单位
AI算力关键不只芯片，超级集群靠基建落地
AI芯片完成封装之后会走向GPU，GPU再与CPU搭配成服务器形态，多块GPU与CPU协同起来就形成超节点，超节点进一步规模化后便对应超级算力集群。xAI打造的Colossus1，是一套配备22万张H100的超算集群。当这么多卡汇聚在同一系统中时，并不是把硬件堆到位就能立刻投入使用。它本质上是一项高度复杂的系统工程，目标在于把海量、离散的计算资源整合成一个像巨型计算机一样高效、可靠、可协同运转的整体。GPU可以说是集群的“筋骨”，但最终能跑出怎样的效果，关键却在于把这些“肌肉”连起来的“神经”，以及让系统