新通訊 2026年11月號第309期
全書重點
傳輸突破解鎖AI算力
隨著生成式AI技術的迅速發展，AI算力的競賽已從單純的晶片性能擴展至資料傳輸、儲存、電力與系統架構的全面升級。在運算需求日益增長的背景下，確保資料在晶片、伺服器和機櫃間的高效流動成為提升AI算力的關鍵因素。
突破傳輸瓶頸不僅僅是追求速度，Slow-and-Wide設計哲學為頻寬配置、傳輸效率和系統擴展提供了新的可能性。此理念強調在追求高速度的同時，也要優化系統整體的效能。
AI基礎設施的發展趨勢包括電力架構的最佳化，固態硬碟（SSD）在AI基礎設施中的核心地位提升，及透過量測技術提升高速互連的效能。此外，從銅互連到光電整合，進而推進光互連技術，以實現跨越多個機櫃的高頻寬傳輸，正是AI算力競賽的重要推手。
整體而言，AI基礎設施正朝向更高的頻寬與系統密度發展，而這些技術革新不僅增強了算力，也在整體系統設計上帶來了重要的變革。
電力邊界的最佳化與架構重塑
AI算力升級，「存力」價值浮現
高速互連量測版圖決定競爭高度
AI基礎設施邁向高頻寬高密度
光互連推動AI運算跨越多機櫃
Slow-and-Wide開啟互連新思維
LDO演進強化電源穩定度
SAC模組實現雙向電流傳輸
PCIe 7．0推升高速互連門檻
邊緣AI的NPU加速技術
無螢幕AI開啟邊緣運算新局
PoE簡化工業物聯網供電部署
寬頻射頻應對電子戰新挑戰
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