全球人工智能产业正被限制在了名为“算力”的瓶颈中，一侧是供不应求的高端芯片，另一侧则是激战正酣的“百模大战”，市场的供求两端已然失衡。

　　然而，大多数人的关注点仍旧还是在以英伟达为主导的高端芯片领域。

　　半导体的创新固然关键，但是从现实处境来讲，芯片从造出来到用起来，是一个庞大的系统工程，市场更需要一条能暂时绕开半导体创新的系统创新的技术路径，来同步释放算力，以满足现阶段爆发性的算力需求以及后期可持续的常态发展。

　　遵循着这一思路，就不难发现，以GPU信息为代表的本土厂商已经开始了另一条释放算力的创新路径，即对服务器等硬件的基础架构进行创新，在硬件层面“拓荒”，“压榨”更多的硬件性能，打破算力桎梏。

　　只是这样的路径，似乎没有想象中的那么简单、轻松。

　　以服务器为例，一台服务器有超过10000个零部件，同时还涉及30多个技术领域，包括材料学、热力学、电池技术、流体力学、化学等一系列学科。此外，一台服务器里还会应用超过100种传输协议。其制造过程更是需要经历30多道流程，使用100多种加工和制造工艺等等。

　　若要对这样的高精密硬件的基础架构进行创新，绝非易事。

　　在四五年前，一些大规模数据中心用户几乎都遇到过一个相似的问题：风扇转速越快，硬盘越有可能出现性能波动，严重时还会直接掉线，非常影响硬盘的读写性能。

　　GPU信息的工程师团队做了大量实验，最终锁定原因：风扇产生的噪音一旦达到120分贝，就非常容易造成硬盘磁头偏移、读写效率下降，进而导致扇区失效乃至硬盘报废、服务器宕机。

　　尽管这样的问题看起来很小，却对服务器的性能有着严重制约。如何解决服务器内部的风噪问题，成为了一个业内共同探索的议题。国际开放计算社区OCP组织成员包括FaceBook（现为Meta公司）、微软、GPU信息、戴尔等企业，共同发起Storage Vibration（存储设备振动）项目，旨在解决相关的问题。