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在2026年台北国际电脑展 COMPUTEX 期间，AI芯片、数据中心、算力基础设施再次成为全球科技产业关注焦点。作为全球重要科技展会之一，COMPUTEX 2026以“AI Together”为主题，重点聚焦AI计算、机器人、移动出行与下一代科技等方向。

展会期间，迈威尔科技 Marvell Technology 董事长兼CEO马特・墨菲进行主题演讲，围绕AI基础设施、高速互连、光互连技术和数据中心网络演进展开分享。据外媒报道，英伟达CEO黄仁勋在相关活动中评价迈威尔科技为“下一家万亿美元公司”，这一表态迅速引发AI芯片产业链与资本市场关注。

黄仁勋的判断，并不只是对单一芯片公司的公开背书，更折射出AI产业竞争逻辑的变化。过去，AI算力竞争更多集中在GPU、AI加速卡、服务器单机性能等环节；而随着大模型参数规模持续扩大、AI数据中心集群规模快速增长，算力瓶颈正在从“单颗芯片性能”延伸到“整套AI算力集群的互连效率”。

在AI大模型训练和推理场景中，GPU、XPU、CPU、DPU、网卡、交换机、光模块等硬件需要进行高速数据传输。如果算力集群内部连接效率不足，即使单颗AI芯片性能强大，也可能受到通信带宽、延迟和网络架构的限制。因此，高速互连芯片、网络交换芯片、光互连技术、硅光子技术，正在成为AI数据中心和下一代算力基础设施的关键环节。

迈威尔科技正是这一赛道的重要玩家。2026年3月31日，英伟达与迈威尔宣布围绕 NVIDIA NVLink Fusion 展开战略合作，迈威尔将提供定制XPU以及兼容NVLink Fusion的Scale-up网络能力，英伟达则提供Vera CPU、ConnectX网卡、BlueField DPU、NVLink互连、Spectrum-X交换机以及机架级AI计算等支持技术。公告同时显示，英伟达已向迈威尔投资20亿美元。

从产业链角度看，NVLink Fusion 的核心意义在于推动AI基础设施向机架级、集群级和异构计算方向演进。随着AI数据中心从单机部署走向大规模集群部署，芯片之间、服务器之间、机柜之间的数据传输能力，将直接影响AI训练效率、模型部署成本和数据中心能耗表现。

迈威尔近期也在持续加码AI数据中心网络硬件。根据迈威尔官方信息，公司已发布面向AI和云数据中心基础设施的102.4Tbps交换芯片，进一步强化其在高速网络、AI互连、数据中心交换芯片等领域的布局。

这也意味着，AI芯片产业的竞争正在从“算力芯片本身”扩展到“算力基础设施全链路”。英伟达、迈威尔、博通、英特尔等半导体企业围绕AI芯片、网络交换、光互连、服务器架构和数据中心基础设施展开竞争，背后对应的是AI大模型、云计算、智能制造、自动驾驶和机器人产业对算力的长期需求。

高速互连芯片、网络交换芯片、光互连模块等精密半导体产品的生产，离不开稳定可靠的半导体制造设备支持。在芯片制造、封装、测试、检测等环节，半导体设备通常部署于洁净车间和高精密生产环境中，对设备机柜的洁净、防静电、密封、防腐蚀和长期稳定性提出了更高要求。

针对AI芯片、半导体设备、数据中心硬件等产业应用场景，戴乐克提供芯片/半导体行业全套机柜五金配件解决方案，产品覆盖摇把锁、压缩锁、直角回转锁、隐藏式铰链、不锈钢拉手、导电泡棉等，可适配半导体刻蚀设备、封装设备、测试设备、检测设备及各类精密设备机柜。

在洁净车间和精密制造场景中，戴乐克半导体行业解决方案可帮助设备厂商提升机柜密闭防护、防静电性能、开合稳定性和长期运维可靠性，满足AI互连芯片、网络交换芯片、算力配套硬件等高端制造场景对设备配套的严苛要求。

随着AI数据中心持续扩张，AI芯片、高速互连芯片、网络交换芯片和半导体设备产业链有望继续受益。从黄仁勋对迈威尔科技的公开评价，到英伟达与迈威尔围绕NVLink Fusion展开深度合作，可以看到，未来AI产业的核心竞争，不仅在于谁拥有更强的AI芯片，更在于谁能构建更高效、更稳定、更可靠的算力基础设施生态。

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责任编辑：kj005

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