立讯技术《AIDC发展趋势&主流AI超节点架构浅析》提到核心判断是：

AI时代正推动数据中心从传统的"服务器容器"向"单机柜即一台计算机"的算力单元跃迁，算力基础设施面临空间、电力、散热三大核心约束的系统性重构。

一、Token经济与AI算力基础环境变革算力衡量标准重构：算力从传统的CPU数量、内存容量等指标，转变为以Token为单位的"水电煤"式基础资源，Token经济将成为日常生活第四项必备要素。

数据中心形态跃迁：数据中心从传统服务器"容器"转变为独立算力单元，未来"单机柜即一台计算机"，集装箱式集群即大型机的新形态。

功耗与带宽指数级增长：单机柜功耗从传统4-8kW跃升至50-200kW（立讯轩辕3.0突破1兆瓦）；高速互联带宽从10G/25G向400G/800G演进，预计2027年1.6T/3.2T模块普及。

部署模式革命：传统数据中心建设周期24-30个月，北美已通过集装箱式堆叠（算力/散热/供电集装箱）缩短至10-12个月，实现乐高式快速搭建。

二、主流AI超节点架构发展趋势三维扩展架构：Scale UP（机柜内算力扩展，从8卡向576卡演进）、Scale Out（机柜间整合）、Scale Across（跨数据中心，目前尚不成熟）。

厂商路径分化：Nvidia：从芯片商纵向延伸至AI factory全链条，走通用路线但释放训练/推理分离信号（LPU系列）；Google：从应用端反向布局芯片（TPU），覆盖训练与推理；AWS/微软：专注自有应用场景与极致成本控制（Maia 200）。

架构松耦合化：从传统单机柜紧耦合转向多柜组合方案（算力柜/CPU柜/存储柜/推理柜），训练与推理走向分离式芯片/系统落地。

网络与传输迭代：网络架构从三层向两层/一层演进以降低延迟；传输速率从110G向224G（国外主流）及448G（2027-2028年预期）升级。

散热模式根本转变：从传统空调空间排热转向冷板液冷直接输送至一次侧散热交换，省掉机房级空调系统。

三、立讯技术解决方案与轩辕3.0平台算电一体化战略：算力时代本质是电力时代，海外数据中心建设以电力资源获取为核心前提。

集成化产品方向：光模块已从单一互联功能进化为融合冷板散热、高速通道、供电的复合模块（如XPO），未来需铜、光、热、电一体化解决方案。"三经两纬"技术布局：三经（高速互联、散热、供电）×两纬（节点内、节点间），形成AI基础架构网状拓扑。

轩辕3.0平台升级：针对机柜功耗从100-120kW（轩辕2.0）跃升至兆瓦级的行业需求，推出铜、光、电、散热融合的一体化基础环境平台。