加码ASIC布局，联发科发力300kW机柜

AI服务器的竞争，已经从芯片延伸到整机柜层面，联发科持续扩大ASIC业务布局。

联发科数据中心与AI事业部首席架构师Bhushan Chitlur表示，公司已经搭建起一套完整能力，覆盖定制化计算芯片（XPU）、计算板卡、机柜到集群的全链路整合。这套方案可以支持功率超过300千瓦的机柜等级，同时兼容开放计算项目（OCP）以及英伟达NVLink Fusion架构，面向云厂商的AI基础设施建设需求。当前AI训练、推理模型已经很难依靠单颗处理器完成，计算、内存与互联都需要在系统层面做联合优化。联发科希望深度参与从负载分析、架构定义、IP选型，一直到机柜落地部署的全流程，而不再仅仅提供ASIC设计服务，以此提升自身在AI数据中心供应链中的话语权。

过去两年，云厂商自研AI芯片已成为明确趋势：谷歌TPU、亚马逊Trainium、微软Maia、Meta MTIA等芯片相继落地或推进，头部云厂商希望在英伟达GPU之外，掌握自己的第二套算力供给。这带动ASIC定制设计服务需求快速增长，市场主要玩家包括博通、Marvell，以及台积电生态内的世芯电子、创意电子等。联发科以手机芯片见长，切入数据中心ASIC的差异化打法，是从单一芯片设计向上延伸，把整机柜作为交付单元，试图在芯片设计公司、服务器ODM与云厂商之间占据新的生态位。

机柜方案层面，联发科支持OCP体系下的Open Rack V3（ORv3）等开放机架标准，设计范围覆盖XPU、计算板卡、机柜与集群，同时兼顾风冷、液冷两种散热配置。当机柜功率提升至300kW以上，供电分配、散热方案、高速互联都必须在前期就纳入整体规划。

从行业演进看，AI机柜的功率密度正在快速上台阶。传统数据中心机柜满载功耗通常在5-10kW量级；英伟达GB200 NVL72整机柜方案已进入百千瓦级；再往上走到300kW级别，风冷基本失效，必须依赖液冷（冷板式或浸没式），供电架构也向高压直流等更高效率方向迁移。这意味着机柜设计的技术含量与供应链价值量明显抬升，散热、电源、互联不再是附属环节，而是与芯片设计同等重要的竞争变量。

另一条技术路线则对接NVLink Fusion。联发科介绍，客户可以将NVLink Fusion集成到自研定制XPU当中，复用英伟达成熟的互联技术与机柜基础设施，降低自研整套系统的开发压力，缩短产品上市周期。而对于希望自主掌控机柜、网络架构的客户，则可以选择OCP开放方案，形成两条路线并行的布局。从产业角度看，NVLink Fusion是英伟达向第三方定制芯片开放互连与机柜生态的动作，让非英伟达自研的XPU也能接入其机架体系；联发科同时押注两条路线，意在无论客户倾向开放标准还是英伟达生态，都能获得对应方案。

联发科提到，能耗已经成为AI数据中心持续扩容的主要瓶颈。除采用先进制程之外，团队还通过设计与工艺协同优化（DTCO）改善PPA（性能、功耗、面积）指标，称可以取得接近半个制程节点的PPA收益；同时把在手机芯片领域积累的低压设计能力，导入XPU芯片的研发当中。在电力供应趋紧的背景下，能效已成为AI芯片竞争的核心指标，这也是联发科把手机端低功耗经验迁移到数据中心产品上的逻辑所在。

针对2.5D封装架构存在的传输距离、良率难题，联发科看好3.5D垂直堆叠技术路线，并投入UCIe、自研M-Link、高速SerDes以及共封装光学（CPO）等技术研发，提升从裸芯片到系统层级的数据传输效率。随着Chiplet设计成为主流，Die-to-Die互连标准、高速串行接口与光互连的成熟度，正在决定系统级性能的上限，也成为各家ASIC厂商比拼系统能力的关键战场。

存储布局上，方案覆盖SRAM、LPDDR、HBM，还支持把内存控制器与部分计算功能集成到底层裸芯片的定制化HBM方案，但存储原厂的配合仍是落地难点。HBM作为AI芯片算力的关键配套，供给长期由三星、SK海力士、美光等少数原厂主导，定制化HBM方案要真正落地，仍需在封装、测试与供应排期上与存储厂商深度协同。

ASIC赛道的竞争已经延伸至整机柜环节，中国台湾地区的服务器代工、液冷散热、电源、高速互联供应链，有望迎来一轮规格升级带来的市场机会。对大陆产业链而言，AI算力扩张同样带动了服务器ODM、液冷与电源环节的需求，但国产ASIC定制生态仍处于早期培育阶段，从芯片设计到整机柜交付的系统级能力，仍是产业链上下游需要补齐的方向。