2025年，以ChatGPT为起点，生成式AI掀起了全球技术革命，将人工智能的发展推向了新的高潮。而今年春节中国科技企业DeepSeek推出的千亿参数大模型横空出世，迅速在全球范围内获得了广泛关注和应用，其APP上线一个月下载量便破1亿，展示出了强大的影响力。

DeepSeek引发的震荡，本质是全球算力权力转移的缩影。当特斯拉被曝出秘密测试DeepSeek芯片，当OpenAI开始评估迁移部分训练任务，这场变革已超出技术替代的范畴，演变为AI基础设施控制权的争夺。 但真正的颠覆或许不在于击垮某个巨头，而在于重新定义算力的价值：从封闭垄断的硬件生意，走向开放普惠的智能服务。正如DeepSeek创始人那句被硅谷反复咀嚼的话：“我们要做的不是更好的GPU，而是让GPU变得不再必要。” 在这场算力平权运动中，中国企业第一次站到了定义技术范式的位置。无论结局如何，DeepSeek已经证明：在AI的终极竞赛里，创新的火炬，永远属于那些敢于重写规则的人。

在生成式AI的发展进程中，超算和数据中心扮演着举足轻重的角色，是AI算力的核心基石。超算和数据中心作为 AI计算的核心基础设施，承担着巨大的算力任务。超算主要针对大规模、高复杂度的计算任务，如深度学习模型的训练；而数据中心则侧重于大规模数据的处理和存储，支持模型的推理和应用。

为了满足这些需求，超算和数据中心需要配备高性能的芯片和先进的封装技术，以实现高效的数据处理和传输。

在构建支持大规模AI算力的超算和数据中心时，最为核心的高性能计算芯片、互联和存储芯片及其这些芯片的封装技术的选择尤为关键：

-GPU（图形处理器）

GPU是AI计算的核心芯片之一，擅长处理大规模的并行计算任务，如深度学习中的矩阵运算。NVIDIA的A100和H100芯片是目前广泛使用的高性能GPU。

封装类型：通常采用先进的2.5D封装技术，如台积电的CoWoS封装工艺。这种封装通过硅中介层将多个芯片整合在一起，提高了芯片之间的数据传输效率。

-CPU（中央处理器）

CPU是数据中心的基础芯片，负责处理通用计算任务和控制数据流。在AI计算中，CPU通常与GPU或ASIC等加速芯片协同工作。

封装类型：现代CPU芯片通常采用LGA或PGA封装类型。这些封装类型具有高密度的引脚布局，能够提供良好的电气性能和散热性能。

-ASIC（专用集成电路）

ASIC 是为特定应用设计的芯片，如谷歌的TPU和寒武纪的思元系列芯片等，专门用于加速深度学习中的特定计算任务。

封装类型：常见的有BGA和FC-BGA等。这些封装类型具有高密度、高性能的特点，能够满足ASIC芯片在AI计算中的高性能需求。

-FPGA（现场可编程门阵列）

FPGA是一种可编程的硬件芯片，可以通过编程实现不同的功能，适用于AI推理中的灵活配置和优化。

封装类型：通常采用BGA封装，这种封装类型具有良好的散热性能和高密度的引脚布局，能够支持FPGA在AI计算中的高效运行。

-光模块

光模块是数据中心中用于高速数据传输的关键组件，特别是在AI计算中，光模块能够提供高带宽、低延迟的数据传输。

封装类型：常见的封装类型包括SFP、QSFP等。这些封装类型具有小型化、高密度的特点，能够满足数据中心对空间和性能的双重需求。

-HBM（高带宽内存）

HBM是一种新型的内存技术，因其高数据传输速率和低功耗特点，广泛应用于图形处理单元、深度学习加速器和高性能计算HPC等领域。HBM允许芯片以更高的速度处理数据，这对于当今数据暴增的时代显得尤为重要。

封装技术：HBM通常采用先进的3D堆叠技术，通过硅通孔技术将多个DRAM芯片垂直堆叠在一起，结合2.5D先进封装，实现高带宽、高容量与低功耗特性。

这些芯片在超算和数据中心中协同工作，共同为生成式AI提供强大的算力支持。GPU负责处理大规模的并行计算任务，ASIC专注于特定算法的高效执行，FPGA提供了灵活的定制化能力，而CPU则负责整体的控制和协调。它们的有机结合，使得超算和数据中心能够满足生成式AI对算力的极高要求，推动AI技术的不断发展和创新。

除此之外，同时随着算力需求的激增，超算与数据中心的核心硬件架构正在发生根本性变革。

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