中商情报网讯：英伟达（NVIDIA）1993年成立于美国加利福尼亚州圣克拉拉，是全球领先的人工智能计算公司，设计并制造图形处理器（GPU）、数据中心加速芯片及全栈AI软件工具。

1.芯片制造与先进封装

台积电是英伟达“心脏”级伙伴——所有最新架构GPU都靠其尖端制程和CoWoS先进封装才能落地；三星与中芯国际提供冗余产能，而日月光、京元电子则把裸晶变成可量产的“黑匣子”芯片，这一组公司决定了英伟达能生产多少颗、跑多快的GPU。

资料来源：中商产业研究院整理

2.AI服务器ODM/系统集成

五大台系ODM加上工业富联，组成了英伟达“AI工厂”的外包军团——它们把芯片、存储、电源、机壳整合成可上架的机柜，直接送进微软、亚马逊、字节跳动等云巨头的数据中心，决定了英伟达产品落地的速度与规模。

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3.主板/算力板与关键PCB

PCB是“把芯片变成可插拔板卡”的关键载体；沪电与胜宏两家中国厂商分别在高多层主板和高密度算力板上占据绝对优势，一旦缺货，整台AI服务器就无法出货，因此它们已成为英伟达产能排程中的“优先级”。

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4.电源、散热与机壳

AI服务器功耗已冲到1kW/GPU以上，液冷成为“续命”技术；台达、酷冷至尊等厂商提供从芯片冷板到机房CDU的完整散热链，而机壳厂商则把散热、电磁屏蔽、模块化结构一次打包，缺了它们，英伟达的GPU再快也会因过热降频。

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5.存储、光模块与特种元件

存储、光互连与磁性元件看似“配角”，却是AI集群规模化部署的瓶颈：群联/威刚解决“数据喂饱GPU”的问题；中际旭创、新易盛的800G/1.6T光模块让上千张GPU之间以极低延迟交换梯度；铂科新材的磁性元件则决定了电源转换效率。它们共同把单机GPU性能放大为万卡集群的算力。

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6.软件、行业解决方案与生态合作

硬件之外，英伟达通过CUDA、Omniverse与Drive等软件栈向垂直行业渗透；科大讯飞、德赛西威等本土龙头把GPU算力翻译成可落地的语音助手、自动驾驶域控、城市大脑等应用，反过来又为英伟达创造了新的需求场景，形成“硬件—软件—场景”飞轮。

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