从800VDC供电到下一代光模块：英伟达“三箭齐发”，要重写AIDC世界级标准？

电子发烧友网报道（文/席安帝）单季度营收即将步入千亿美元的英伟达，正努力甩掉AI芯片“贩子”的标签。

10月12日的开放计算项目（OCP）全球峰会上，英伟达做出了三大关键动作，重写AI工厂的世界级建设标准：其一，官宣开放NVIDIA MGX架构，通过OCP的“开放数据中心倡议”，贡献Vera Rubin机架与计算托盘设计，让各大系统集成商都能有一个共同的起点。

其二，英伟达重申了与谷歌、Meta等合作伙伴共同发布的数据中心供电、冷却、布局及电网韧性的开放规格。英伟达供应商鸿海旗下Visionbay也公布了结合英伟达800V直流参考架构与维谛技术电力、散热方案的AI工厂设计计划。

其三，英伟达与思科宣布合作开发下一代可插拔光模块USFP（Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable），通过将单通道速率从200G提升至400G、将通道数量翻倍，目的是在相近占用空间内实现4倍带宽密度，在不增加可能导致延迟、功耗和复杂性上升的网络层级的情况下，连接更多计算资源。

打破“高定”桎梏，AIDC集群建设标准化不断加速

过去多年来，由于各厂商的需求与标准迥异，AI数据中心集群一直采用的是高度定制化的设计与建设模式，一家云厂商一套规范，让广大供应商疲于应付。英伟达作为各大云厂商的主力供应商，自然也苦不堪言。

这也是英伟达近年来积极号召全产业链共同推进AI数据中心集群建设标准化的重要原因。经过数年的努力，英伟达通过大量的试验，成功“绘制”出了可验证的AI工厂“施工图”——将Vera Rubin相关机架与计算托盘设计，经开放的MGX架构贡献给了OCP，为系统集成商打造下一代AI工厂基础设施提供了统一的标准。

何为MGX架构？MGX架构是英伟达新一代模块化机柜级开放架构，作为一种开放的、多代加速计算参考架构，MGX旨在允许快速采用关键平台技术，包括 CPU、GPU 和 DPU，而无需大量的非经常性工程投资。目前，英伟达MGX可支持适用于AI、高性能计算 (HPC) 和数字孪生的数百种 GPU、DPU、CPU、存储和网络组合。

MGX架构不仅能够通过液冷母线和歧管满足现代 AI计算对高密度、机架级部署、散热等方面的需求，其模块化、混合搭配的兼容性也能够让企业可针对特定工作负载定制基础设施，而无需重新设计整个机架。同时，由于支持在工厂预集成约 80% 的组件，可极大简化构建流程，使 ODM 能够将部署时间从 12 个月缩短到 90 天以内。

对于英伟达Vera Rubin AI工厂，此次更新后的MGX 1.2规范通过机架级盲插式液冷（计算托盘推入机柜指定位置时，配套液冷接口可以直接对接）、可互操作的机架级互连基础设施，以及专为更高功率AI系统设计的液冷5000A母排，进一步扩展了AI工厂的开放架构。它还增加了对原生19英寸设备的支持，并采用了更高密度的机架设计。

MGX 1.2通过可配置的I/O托架、无风扇液冷计算托盘、标准化的电源与散热接口，以及通用的基础架构，进一步拓展了模块化设计，助力生态系统合作伙伴构建互操作性强的加速计算平台。它可极大的缩短装配、测试与维护时间，从而优化制造与现场服务流程，助力更快速、更高效的AI基础设施建设。同时，该架构能够支持最高达250kW的机架部署，并简化了设备维护、部署及基础设施的重复利用。

此外，Vera CPU机架设计规范还将英伟达MGX开放架构的适用范围拓展至加速计算之外，为日益兴起的AI Agent时代打造了专属的平台。尽管Vera Rubin NVL72是大规模训练与推理的基础，但英伟达 Vera CPU机架支持工具调用、任务编排以及沙盒化执行，能够助力AI Agent实时对接各类应用、数据与服务。

设计优势方面，Vera CPU机架基于第三代NVIDIA MGX机架架构打造，沿用了将计算、网络、电源与散热整合至统一模块化平台的机架级设计原则。这一设计使合作伙伴能够在部署专用基础设施的同时，获得共享的生态系统、简化的集成流程以及面向下一代AI工厂的一致性基础。

再度强调800V直流供电，英伟达要做全套系统级标准？

如今，随着AI数据中心集群规模的持续扩大，整体算力的不断增强，供电反而成为了其中最大的挑战。因此，英伟达近年来正联合半导体、设备生态厂商共同加速推动 800V 直流供电架构在AI数据中心领域的落地，计划于 2027 年实现规模化部署，目标最高支持 8MW 算力机架。

其架构的核心变化是——电网侧配置交流输出电池储能 BESS 作为后备，固态变压器/整流器直接生成 800V 直流母线，机架内服务器托盘搭载高压中间母线转换器 HV-IBC，将 800V 降压，母线可以选配电池、电容后备储能。

这次的OCP大会上，英伟达供应商鸿海科技旗下的AI超算中心和云端算力运营公司Visionbay（亚湾超算）发布了AI工厂平台K-1的规划方案，其核心架构采用800 VDC供电系统，并充分考虑了未来英伟达 Vera Rubin部署的需求。其将英伟达的800 VDC参考架构与来自Vertiv的电源与散热技术相结合，为高密度AI基础设施打造了一套可扩展的底层架构。这一方案还允许分阶段引入800V直流配电，在收益最大的环节优先采用，避免要求现有设施立即完成全面转换。

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Visionbay（亚湾超算）设计的首个800V直流供电的 Vera Rubin AI工厂（图源：英伟达官网）

这款设计的核心宗旨是为应对AI训练、推理与推断工作负载的不断增长，机架功率密度持续攀升下，传统的低压配电系统在扩展方面愈发困难，需要更多的铜材、更复杂的布线以及更多的电力转换设备等诸多严峻挑战。

该架构是以集群级功率中心为核心，集中实现交流到直流的转换，并将800 VDC配电更贴近计算资源。这一方案简化了下游供电路径，支持模块化扩展，不仅为实现更高密度的AI基础设施铺平了道路，同时保持了对现有部署的灵活性，也让未来AI工厂的规模扩张拥有了可复用的基础单元。

从设计层面来看，K-1方案直观的体现了英伟达对当前AI工厂背后系统级设计理念的理解，也展露出英伟达正尝试将电源、散热与计算进行协同化设计，试图构建起一整套可复用的系统级设计标准的野心。

联手思科：定义下一代可插拔光模块

本届OCP大会上第三大备受瞩目的无疑是英伟达与思科之间围绕USFP的合作。USFP即超密集小型可插拔模块，与现有单通道200Gb/s的OSFP模块比较，USFP模块计划在接近相同的占用空间内，将单通道电信号速率提高至400Gb/s，其采用了新型的二维阵列连接器，并具有两步插入式的设计，在模块插入后接合高速触点，能够减少触点磨损、改善信号完整性并使插入力更可预测。

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英伟达与思科共同开发的USFP光模块（图源：英伟达官网）

值得一提的是，英伟达与思科共同开发的USFP模块能够提供每通道200Gb/s光模块4倍的带宽密度和1.3倍的能效，使AI工厂能够连接更多计算系统而无需增加网络层级，同时以更少电力移动每比特数据。首批规划模块包含16条全双工通道，并计划进一步扩展至32条。

其核心优势是能够在不增加可能导致延迟、功耗和复杂性上升的网络层级的情况下，连接更多计算资源。据英伟达官方介绍，这种新型封装方式是专为下一代AI工厂的规模与效率需求而设计，在支持更高带宽互连的同时，仍可保持使可插拔光模块成为现代数据中心核心组件的灵活性与可维护性。

当然，为了统揽全局，将英伟达“开放标准”覆盖至更多环节。英伟达除了与思科联手之外，还联合了TE Connectivity和Amphenol共同开发连接器、插槽及模块，并计划通过社区主导的多供应商协作，来进一步推进USFP标准。英伟达作为这一标准的主导者，自然拥有最高优先级的决策权。

小结

从开放Vera Rubin机柜和计算托盘的关键设计、打造800 VDC的AI工厂平台K-1规划方案到开发新一代的USFP光模块，英伟达正尝试用自主定义的标准覆盖AI工厂设计与建设的方方面面，试图构建起一套硬件领域的“CUDA”生态，将越来越多的供应商甚至下游客户都圈进其中，按照英伟达的规则来开发产品和落地项目。这对于其他AI芯片厂商来说无疑是潜在的巨大威胁，毕竟一旦英伟达这一宏图伟业真正成型，意味着世界绝大多数地区的AI数据中心集群也都不得不按照英伟达提出的标准来设计与建设。长此以往，AI数据中心硬件领域也将形成类似英伟达“CUDA”式的垄断，不仅会极大削弱其他AI芯片厂商乃至整个供应链的自主性，更将为国家信息安全带来严重威胁。

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