數據中心機架，正在成為 AI 計算的新標準

在這個新的 AI 時代，傳統的性能指標，例如每秒萬億次運算（TOPS）和每秒浮點運算（FLOPS），已經不足以單獨說明問題。因為系統可能在紙面上展現出驚人的峰值性能，但在實際部署中卻不如預期。

正如 MediaTek 副董事長暨執行長蔡力行博士在 ISSCC 2026 的主題演講《拓展人工智能的新視野：半導體創新展望》中所強調的，AI 驅動的基礎設施支出正在爆炸式增長。在此趨勢下，效率成為了競爭力的關鍵。

推動機架成為核心的另一個因素是能源與電力的約束。

AI 正迅速成為全球數據中心電能消耗的重要因素之一。據預測，單個大型 AI 數據中心的耗電量可能達到 1 吉瓦，接近于一座大型城市的平均電量消耗水平。

與此同時，全球能源生產的增長速度，遠不及 AI 計算需求的擴張，這就造成了結構性“能源墻”。假設某數據中心運營商的電力預算固定為 50MW。在傳統機架設計下，擴容很快觸頂——除非擴建機房或申請更多電網容量，成本高且周期長。如果能在機架層級提升，同樣的 50MW 功耗下，就可以交付更高的 AI 吞吐量：在不增加用電的情況下，提升可創收的計算產能。

現代 AI 機架一個精心編排的系統，由以下部分組成：

這些要素都必須共同設計、共同優化，任何一個環節（帶寬、時延、供電、散熱）成為瓶頸，都會降低整個系統的性能。就像木桶效應，系統無法從性能更優的組件中獲益，還會受到性能最弱的組件限制。

正因如此，MediaTek 將方案明確定義為“超越 XPU”。XPU 仍是核心，但真正的創新在于如何將計算、內存、互連、封裝和系統集成整合為統一架構，實現從芯片到機架的系統級協同。

MediaTek 通過系統技術協同優化（STCO）理念，將芯片、封裝、內存、連接和軟件作為同一系統進行設計，覆蓋從定制 ASIC、先進封裝到高速互連（含光互連方向）集成的全棧能力。這使得 MediaTek 能夠幫助客戶將基礎設施轉化為戰略優勢，而不僅僅是成本中心。

歸根結底，這種轉變不僅僅關乎工程技術，更關乎經濟效益。AI 不再是研究項目，而是一項需要規模化運營的業務，其成功的關鍵不是峰值性能，而是可持續、可用、可擴展的吞吐效率。

而機架，正是讓抽象的算力轉化為可部署的基礎設施、讓性能落地于實際應用、實現 AI 商業化的載體。

如果說過去 50 年是由“芯片的崛起”定義，那么未來十年將由“系統的崛起”定義，或者更準確地說，由“機架的崛起”定義。

在 AI 時代，計算機不再僅僅是你拿在手里或放在桌子上的東西。它涵蓋了從智能邊緣設備到龐大數據中心里成排的機架。在這種新格局下，成功不再取決于單一組件的表現，而是取決于跨越芯片和封裝到互連、電源和機架級集成的全棧協同優化能力。

這正是 MediaTek 的優勢所在：憑借在全棧技術方面的深厚積累和不斷增長的部署勢頭，將架構創新轉化為可規模化、可落地生產的 AI 基礎設施能力。