芯耀
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全球电子设备领军企业暨连接技术创新企业 Molex莫仕近日发布预测，指出人工智能 (AI) 将在未来 12 至 18 个月内持续重塑所有主要行业领域，从而不仅会推动计算资源需求呈指数级增长，也会导致算力与连接领域出现重大瓶颈。在汽车、消费类电子、数据中心、工业自动化和医疗技术等高速增长领域，AI 驱动的数据激增与处理需求既为设计工程师创造了新机遇，也带来了新挑战。
Molex莫仕高级副总裁兼数据通信和专业解决方案部门总裁 Aldo Lopez 表示：“无论是自动驾驶汽车传感器、高分辨率医疗成像，还是工厂实时控制系统，每个行业的 AI 模型都在产生海量数据，同时需要高速连接、先进电力传输及高效热管理技术提供支持。2026 年，我们将继续坚定不移地助力消除算力与连接的关键瓶颈，并与全球客户、供应商及合作伙伴共同开发面向未来、由 AI 驱动的基础设施。”
2026 年十大预测
1). 高速互连系统仍然至关重要，为现代超大规模数据中心的 AI/机器学习工作负载提供所需的速度和密度
数据中心服务器或机箱内的主要计算元素(如 GPU 和 AI 加速器)之间的通信，需要组合方案：既包含为实现 224Gbps PAM-4 传输速度而设计的高速背板和板对板解决方案，又配备能支持高达 400/800Gbps 总速度，并为未来扩展至 1.6T 铺平道路的高速可插拔 I/O 连接器。
2). 能耗阻碍数据中心的扩展，因此推动了热管理的进步
扩展生成式 AI 应用，以及支持向 224Gbps PAM-4 过渡所需的高性能服务器和系统所产生的热量，远远超出了依赖风冷技术的传统解决方案的处理能力。在接下来的 12 至 18 个月，包括直接芯片液冷、浸没式冷却以及增强主动冷却的被动组件在内的液体冷却技术的发展，将持续获得关注与探索。
3). 共封装光学器件需求激增，支持 “纵向扩展” 架构
在 AI 驱动的架构中，共封装光学技术 (CPO) 被认为是处理 GPU-GPU 互连的关键。CPO 设计用于在芯片边缘直接提供超高带宽密度，能在降低功耗与电信号损耗的同时，实现更高的互连密度。由于该技术专为应对超大规模数据中心及 AI/ML 集群的巨大功耗和带宽需求而开发，因此预计在未来一年，CPO 将备受关注。
4). 特种光纤为医疗技术领域的创新注入新动力
特种光纤能提供高精度连接，并具备抗电磁干扰 (EMI) 能力。光纤细如发丝，不仅日益广泛地为 MRI、CT 扫描仪等高分辨率成像设备提供支持，还为无创治疗提供集束激光能。此外，光纤还能有效解决卫星与空间系统的工程难题，可实现长距离海量数据传输，同时保持极低的信号衰减。
5). 紧固、可靠且小型化解决方案在各大行业领域势头渐盛
能够在严苛环境下稳定工作的紧凑、耐用型连接器，长期主导着汽车应用。如今，在超小外形尺寸下追求更高可靠性的技术边界业已拓展，渗透至消费类电子(如健身追踪器、智能手表和智能家居设备)、工业自动化(如仓储机器人、触摸屏和传感器)以及医疗器械(如内窥镜、胰岛素泵和可穿戴健康监测设备)等领域。
6). 电气化持续加速，催生对高速、大功率连接的强劲需求
作为下一代电动汽车区域架构的早期倡导者，Molex莫仕实现了多种传感器、摄像头、雷达、LiDAR 及其他技术的互联互通，并特别注重开发能同时处理电源与高速信号的混合型连接器，以满足车内网络的需求。
7). 模块化解决方案和开放标准的需求在大多数行业领域日益增长
作为开放计算项目 (OCP) 的积极参与者，Molex莫仕正致力于开发新一代数据中心冷却技术，及制定模块化硬件规范，以提升超大规模系统的性能、效率和模块化程度。通过与行业标准组织紧密协作，Molex莫仕得以专注于缩小尺寸、减轻重量、降低功耗及控制成本 (SWaP-C)。
8). 48V 架构作为提升能效的通用标准获得广泛认可
48V 架构正在迅速成为 AI 驱动的数据中心和下一代汽车的通用电源效率标准。作为该电源架构的赋能者，Molex莫仕将推动 48V 技术创新，以解决汽车热密度难题并降低电缆重量，同时应对数据中心因生成式 AI 工作负载导致的电源尖峰问题，进而支持 OCP 开放机架第三版 (ORV3) 标准。
9). 得益于代理式 AI 的兴起，个性化继续演进
代理式 AI 能迅速适应不断变化的情况，为实时决策与个性化服务提供支持。在汽车领域，这将推动自动驾驶技术的进步与座舱内体验的升级，使它更接近于“第三生活空间”。在消费类电子与医疗技术可穿戴设备领域，更高的个性化程度可优化产品使用体验，而实时诊断功能则能改善健康福祉。在工厂车间，实时数据访问与自适应人机界面将提高生产力和运营效率。
10). 全球贸易波动加剧，对供应可选性和区域制造的需求日益增长
对 AI 驱动的数据生态系统进行投资，将推动数字化供应链智能发展，满足对新型区域供应网络和本地化制造的需求，从而应对不断变化的贸易政策。这一结果就要求，在对预测式采购智能化需求日益增长的背景下，必须提升供应链韧性。
