发布时间：2026-05-8 阅读量：1052 来源: 发布人: suii
近日，英伟达（NVIDIA）与康宁公司（Corning）宣布达成多年期商业与技术合作伙伴关系，双方将共同扩大美国本土先进光连接解决方案的制造规模，以支撑下一代人工智能（AI）基础设施的建设。
根据协议规划，康宁将把其在美国的光连接制造产能提升 10 倍，并将本土光纤产能扩大 50% 以上，旨在满足 AI 工厂建设带来的爆发式增长需求。
这一扩张举措旨在应对AI工厂建设对高性能传输组件日益增长的需求，其中包括在北卡罗来纳州和德克萨斯州新建三座先进制造工厂。
此次合作预计将为美国制造业创造超过3000个高薪就业岗位。随着超大规模数据中心加速部署英伟达计算平台，现代AI工作负载需要成千上万个GPU协同作业，这对光纤、连接技术及光子器件的数据传输速度与规模提出了极高要求。
光连接技术已成为AI基础设施中不可或缺的组成部分，确保数据能在复杂的计算网络中实现高效流动。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋指出，AI正在驱动当代规模最大的基础设施建设，这为重塑供应链与制造业提供了契机。
通过此次合作，双方旨在为下一代 AI 基础设施奠定关键技术基础。康宁董事长兼首席执行官魏文德（Wendell P. Weeks）指出，这一战略举措直接推动了康宁在美国本土生产版图的扩张，有力证明了 AI 不仅是技术层面的演进，更在深刻重塑先进制造业的格局。
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下，国产LineShine（灵晟）纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500，印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日，Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》，系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系：处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹，我们能察觉到一种质的变化：AI不再只是被展示、被调用的“展品”，而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑，从算力基建到未来接口，行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字，捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
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