随着生成式人工智能（Generative AI）的浪潮以前所未有的势头席卷全球，其对底层数据中心基础设施的需求也正被推向物理极限。AI模型规模和复杂度的指数级增长，给数据中心的散热管理、互连设计以及生态系统互操作性带来了三大严峻挑战。在备受瞩目的2025年度OCP（开放计算项目）亚太峰会（OCP APAC Summit）召开前夕，来自行业巨头AMD、超以太网联盟（Ultra Ethernet Consortium, UEC）以及超高速加速器链路（Ultra Accelerator Link, UALink）推广组的高层管理人员，共同就这些关键议题分享了他们的独到见解，预示了未来AI基础设施的发展方向。
挑战一：迫在眉睫的散热革命
AI工作负载的核心是高性能计算，而这必然伴随着巨大的热量产生。AMD的Instinct系列GPU等AI加速器在单个芯片上集成了数百亿甚至上千亿个晶体管，运行时产生的热密度远非传统CPU可比。传统的数据中心风冷技术在这种“热点”面前已经捉襟见肘，无法有效且经济地为高密度AI服务器机柜降温。这不仅限制了机柜的算力部署密度，还推高了能源消耗，导致运营成本飙升。因此，整个行业正被迫进行一场散热革命。解决方案的焦点正迅速从空气转向液体。无论是直接芯片液冷（Direct-to-Chip Liquid Cooling）还是浸没式液冷（Immersion Cooling），都因其卓越的热传导效率而被视为下一代AI数据中心的关键技术。OCP在这一领域扮演着至关重要的角色，通过制定开放的液冷标准和接口规范，如OCP的ORv3机架和盲插式液冷连接器，来确保不同供应商的解决方案能够协同工作，从而加速先进散热技术的普及和部署。
挑战二：突破互连瓶颈，释放AI集群潜力
一个大型AI集群的性能，往往不取决于最快的单颗芯片，而是取决于数千颗芯片之间数据传输的效率，即互连网络的性能。当下的AI训练任务需要在海量GPU之间进行频繁、高速的数据同步，任何网络瓶颈都会导致昂贵的AI加速器处于闲置等待状态。为了打破这一瓶颈，两大开放标准联盟——UEC和UALink应运而生，旨在挑战NVIDIA专有的InfiniBand和NVLink技术的主导地位。
超以太网联盟 (UEC): 由AMD、英特尔、Meta、微软等行业巨头联合发起，UEC的目标是基于以太网技术，打造一个专为AI和高性能计算（HPC）优化的开放、标准化、可互操作的网络协议。它旨在提供比传统以太网更低的延迟、更高的带宽和更优的拥塞控制机制，同时保留以太网庞大的生态系统和易于扩展的优势。AMD等公司积极参与其中，希望构建一个开放的网络选项，使客户能够混合搭配不同供应商的计算和网络设备。
超高速加速器链路 (UALink): 如果说UEC专注于服务器之间的横向扩展（Scale-out），那么UALink则聚焦于服务器机箱内部及机柜内加速器之间的高速直连（Scale-up）。UALink 1.0标准由AMD、英特尔、谷歌、HPE、微软等公司共同主导，旨在提供一个开放的、高带宽、低延迟的互连方案，以连接来自不同供应商的AI加速器，从而构建一个更加灵活和强大的计算节点。
挑战三：构建开放、可互操作的生态系统
散热和互连的挑战最终都指向了一个更宏大的目标：构建一个真正开放、可互操作的AI硬件和软件生态系统。在过去几年，市场对供应商“全家桶”方案的锁定效应愈发担忧。OCP的核心理念正是通过开放硬件设计和标准，赋予客户更多的选择权和灵活性。AMD等公司正是这一理念的积极践行者，其不仅通过ROCm开源软件平台挑战CUDA的垄断地位，还积极投身于UEC和UALink等开放标准的制定。在即将到来的OCP亚太峰会上，我们可以预见，这些领袖企业将进一步展示他们在开放标准下的最新成果，探讨如何将这些技术整合到模块化的数据中心设计中。这不仅关乎技术路线的竞争，更关乎未来AI基础设施的经济性和民主化。峰会的讨论将为业界提供清晰的路线图，指导行业如何协同努力，共同建设一个能够支撑下一代人工智能发展的、高效、经济且可持续的基础设施未来。
