AI基礎建設競爭正從單顆GPU走向整座機櫃架構。AI推論晶片新創d-Matrix宣布，新一代Raptor XPU將導入NVIDIA NVLink Fusion，直接接入NVIDIA MGX機櫃與AI基礎設施平台。這意味第三方客製加速器不必與NVIDIA GPU完全正面競爭，也能透過共同互連、網路與機櫃架構進入AI Factory生態系。
Raptor鎖定低延遲AI推論，採記憶體導向架構，透過3D DRAM堆疊將DRAM與SRAM運算晶片整合於同一封裝。d-Matrix預計2026年底完成Raptor tape-out，搭載Raptor的NVIDIA MGX機櫃則規劃2027年第四季初步供應，主要鎖定AI Coding、Chatbot及Voice Agent等即時推論工作負載。
更值得注意的是系統架構。Raptor將串聯NVIDIA Vera CPU、NVLink Switch、BlueField-4 DPU、ConnectX-9 SuperNIC及Spectrum-X Ethernet；d-Matrix並與Astera Labs合作高速資料通道。透過異質運算，GPU可處理運算密集的Prefill，Raptor則負責對延遲敏感的Decode，顯示AI伺服器開始從單一加速器走向Workload-specific架構。
未來AI機櫃將可能形成GPU＋ASIC＋客製CPU的混合架構。
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NVLink Fusion具有更大的供應鏈意義：NVIDIA正將競爭優勢由GPU向Rack Architecture延伸，讓CPU、ASIC與XPU在其高速互連、網路、液冷與MGX供應鏈上運作。未來AI機櫃將可能形成GPU＋ASIC＋客製CPU的混合架構。
對台灣AI伺服器產業而言，異質運算將增加高速PCB、Retimer、Switch、Connector、Cable、Power Shelf、BBU與液冷系統的設計複雜度。AI算力競爭下一階段，比的不只是晶片效能，更是誰能把不同運算晶片高效率整合成可量產的Rack-scale系統。
