> 数据图表如何了解2026Q2 全球服务器收入高速增长2026-9-0因此，我们认为未来 AI Server 的竞争方式可能逐步由“GPU 平台之间竞争”转向“异构算力组件在统一互联平台上的组合竞争”。英伟达官方已经明确提出，NVLink Fusion 可以支持定制化 CPU、定制化 XPU 以及两者组合，并允许定制化 XPU与 GPU 进行异构计算。换言之，未来同一个 AI 工厂中可能同时存在英伟达 GPU、第三方 ASICXPU，甚至 GPU 形态的第三方加速器，以及不同厂商 CPU，NVLink承担的角色则逐步类似于机架级高性能计算总线。d-Matrix 此次给出了较清晰的实际应用案例：在解耦式推理（disaggregated inference）场景下，可以由英伟达 Vera Rubin GPU 处理计算量较高的 Prefill 阶段，而 Raptor XPU 负责对延迟更加敏感的 Decode阶段，从而使不同类型的计算芯片各自执行最擅长的工作。我们认为，这种架构一旦逐步成熟，将显著降低第三方 AI ASIC 进入大规模数据中心的系统集成门槛，也意味着 NVLink 的潜在总市场将不再仅由英伟达 GPU 出货量决定，而更多由整个异构 AI 计算节点数量决定。投资意义上，我们认为该事件首先强化英伟达在 AI 服务器互联标准和机架级基础设施领域的话语权，同时边际利好其他高速连接芯片厂商虽然本次 d-Matrix Raptor 机架明确采用的是英伟达 Vera CPU，但其验证了一个更重要的产业方向：英伟达正在主动允许第三方 CPU 进入 NVLink 生态。事实上，早在 NVLink Fusion 发布时，英伟达即宣布 Fujitsu、高通等第三方 CPU 可以通过 NVLink 与英伟达 GPU组成 AI 工厂目前 NVLink Fusion 官方生态中的 CPU 合作伙伴又进一步扩展至 Arm、英特尔、Fujitsu 和 SiFive。如果 NVLink Fusion 进一步成为事实上的开放式 Scale-up互联标准，则 GPU 与 CPU 之间的绑定关系有望逐步弱化，服务器 CPU 重新回到“性能、内存带宽、核心数、软件兼容性和 TCO”的独立竞争逻辑，这对 AMD EPYC具备潜在积极意义。特别是在 Agentic AI 和异构推理架构下，CPU 不仅承担传统 Host角色，还需要承担 Agent 调度、数据预处理、存储和网络控制以及大量通用计算任务。AMD 最新 6 代 EPYC Venice 正重点强化核心密度、内存带宽及 AI Host 能力，公司亦明确表示其面向 AI Host 节点的 EPYC CPU 需要持续向加速器提供足够的数据和内存带宽。 如果未来英伟达继续扩大 NVLink Fusion 的第三方 CPU 兼容范围，使 AMD EPYC 亦能够通过标准化方式与英伟达 GPU、第三方 XPU 甚至更多异构加速器共存于统一机架，我们认为 AMD CPU 的可服务市场将不再局限于 AMD 自身HeliosInstinct 生态，而有机会进入更广泛的异构 AI Server 及 CPU Only Rack 市场。开源证券综合其他
