AI基础设施竞争的逻辑正在发生根本性转变。
据追风交易台，美银证券研究团队在跟踪OCP全球峰会后发布报告，AI算力的基本计算单元已从单颗芯片升级为整机架系统，电力供给、散热能力与网络互联正取代芯片性能本身，成为决定AI基础设施竞争力的核心变量。
AMD首席执行官Lisa Su在峰会上披露，过去两年AI token消耗量月度增幅高达95倍。英伟达则已将系统设计框架从芯片算力转向token吞吐量、每瓦token数及每token成本。这一表述上的转变，折射出整个行业竞争维度的深层迁移。美银证券指出，AI资本开支正从单一产品周期演变为完整的基础设施建设周期。
峰会讨论显示，AI基础设施需求并无放缓迹象。OCP正为1兆瓦（MW）级机架、吉瓦（GW）级数据中心乃至多GW园区做技术储备。Broadcom首席执行官Hock Tan此前表示，资本是当前AI扩张最大的制约因素，但峰会现场的技术路线图讨论并未因此收缩。
机架成为新计算单元，系统级优化取代芯片级竞争
美银证券研究团队出席了于圣何塞举行的OCP全球峰会2026，并在报告中归纳出四条贯穿全天主旨演讲与技术分论坛的核心主题：机架级系统正成为AI基础设施的新计算单元；AI token需求持续指数级增长，驱动算力与存储需求同步扩张；光互联与以太网架构正从传统的横向扩展（scale-out）延伸至纵向扩展（scale-up）场景；800V直流供电、基于CXL与HBF的内存解聚（用于KV缓存），以及开放生态与控制框架，正成为下一代AI工厂的关键使能技术。
报告强调，行业对话的重心正从单颗芯片性能，转向对涵盖算力、内存、网络、电力与软件编排的整体AI系统的协同优化。能否高效扩展AI基础设施，正在成为企业间最核心的竞争差异所在。
光互联全面向scale-up渗透，CRDO短距光学竞争力凸显
网络与互联是本届OCP峰会最具持续性的结构性主题之一。Broadcom持续倡导以以太网作为横跨scale-up、scale-out与scale-across三类AI架构的统一互联底座，多家厂商亦着重强调机架内部及机架间光学内容的持续增加。
峰会讨论的焦点之一，是scale-up互联从铜缆向近封装光学（NPO）、并最终迈向共封装光学（CPO）的技术演进路径。CRDO表示，其短距光学产品（ZF ALC）在可靠性、功耗及系统总成本方面，对铜缆的竞争力正持续提升。
美银证券指出，市场对Credo Technology（CRDO）在scale-up光学领域的机会存在低估——该行预计CRDO在FY27年度光学业务总规模将超过6亿美元，6.4T scale-up NPO产品将于FY28年度进入放量阶段。
800V直流供电架构崛起，电力与散热成基础设施新瓶颈
电力是峰会另一核心议题。Delta与英伟达在会上共同阐述了向800V直流（800VDC）架构迁移的技术路径——随着机架功率密度从当前约145千瓦向300至500千瓦以上演进，新一代供电架构旨在提升电力转换效率、降低转换损耗，并加速GW级AI工厂的部署节奏。
OCP各分论坛的讨论共同印证了一个判断：未来AI基础设施的扩张瓶颈，将越来越多地落在电力可用性、散热能力与直流容量上，而非单纯的硅芯片供给。这一结构性约束支撑了横跨电力、散热、网络与算力的多年期基础设施建设周期，而非仅围绕单一芯片产品的短期采购周期。
需求能见度持续，AI资本开支进入长周期
尽管投资者围绕AI投资回报率、基础设施融资模式及AI资本开支长期可持续性的争论持续存在，本届OCP峰会的讨论并未呈现出需求放缓的信号。
AMD的Lisa Su以过去两年token消耗量月度增长95倍的数据，直观呈现了AI推理需求的爆发态势。英伟达则将系统设计的核心指标锚定于token吞吐量与成本效率，而非单纯的算力规格。
从容量规划路线图来看，OCP正在为1MW级机架、GW级设施及多GW园区进行技术储备，AI资本开支的周期属性已从单一产品迭代升级为完整的基础设施建设浪潮。
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