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真正的內核是——市场在给“算力增长的瓶颈环节”
重新定价。
过去两年，瓶颈更像是gpu：买不到、太贵、交付慢，於是故事集中在英伟达，以及围绕gpu的一圈圈配套。
但到了2026年，產业竞爭发生了关键转向：不再只是“模型更强”
，而是“模型更能干活、更高效率、更可部署”
。
4月29日，英伟达发布开源全模態模型nemotron3nanoomni，官方给出的效率提升是：推理吞吐量可以提高9倍。
它强调为agenticai设计，將文本、图像、音频与视频统一到一个推理体系里，减少跨模型调用带来的效率损耗；並採用moe架构，在约300亿参数规模下仅激活部分参数参与推理，在保证性能的同时降低算力消耗，同时优化hopper和blackwell等架构的fp8推理，併兼容rtx5090、jetsonthor等平台。
把这段话翻译成交易语言就是：
当“效率提升9倍”
成为卖点时，產业链定价会从“堆更多卡”
，变成“让系统跑得更顺、更省、更稳”
。
於是瓶颈自然会外溢到三类基础设施：
1）互联：数据中心內部、集群之间的高速互联能力（光模块、光器件、有源光缆、连接器、交换等）
2）存储：token消耗上去后，读写、带宽、延迟都会被放大成成本
3）能源：电力、散热、供配电、变压、液冷等（所以电力电网今天也不意外）
康寧“光连接產能提升10倍”
，就是把“互联瓶颈”
摆在檯面上：你想让ai系统更高效，得先把“路”
和“血管”
加宽。
三、为什么是康寧？为什么是“10倍產能”
？
康寧不是做gpu的，它做材料、光学与连接相关能力。
但在ai时代，光连接越来越像算力系统的“血管”
。
英伟达与康寧的合作，最重要的信號不是“某家公司要赚钱”
，而是告诉市场三件事：
第一，算力扩张进入系统工程阶段。
ai数据中心不是单点升级，而是“算力—网络—存储—能源”
的全链路升级。
任何一个环节卡住，gpu的算力都会被浪费在等待上。
第二，光互联从“成本项”
变成“性能项”
。
过去光模块更像可替代的部件；现在互联性能决定集群效率，决定推理成本能不能压下来，也决定agent能不能稳定跑在企业场景里。
第三，產能扩张意味著需求被锁定。
“计划把產能提升10倍”
这种话，背后往往对应订单与中长期规划。
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