过去三年，英伟达凭借CUDA生态和GPU架构掌握了AI算力的“生产端”。但性能天花板正在逼近。大型模型的训练不再受制于芯片算力，而是被网络带宽、延迟和能耗掣肘。算力中心越多，调度难度越高，能效损耗越大。真正的瓶颈，已经从硅片转移到链路。

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