图8｜拆第2个部件·光模块（800G）：机器间通信
让服务器之间高速通信。整机组装是中国强项（中际旭创等），但最核心的PAM4 DSP芯片是美国Marvell的。国产替代下一仗就在这颗芯片。

图9｜拆第3个部件·NVSwitch+NVLink：最深的护城河
解决GPU之间怎么连。GB200机柜72颗GPU+36颗CPU，整柜带宽130TB/s。关键：CUDA锁软件，NVLink锁硬件，全栈闭源——英伟达定价权换不掉的根本。

图10｜拆第4个部件·CPU+DDR5：被忽略的"配角"
训练时代GPU:CPU是8:1，Agent时代变1:1——每颗GPU配一颗CPU。x86 CPU和DDR5需求重启，CPU涨价20%。配角也在进入舞台。

图11｜拆第5个部件·电源+MLCC：给GPU供电
重点是MLCC（微型电容）：一台AI服务器用3万颗以上，是传统的4倍。日韩垄断——村田45%、三星电机39%。用量翻倍、供给集中，典型量价齐升。

图12｜拆第6个部件·液冷系统：风冷压不住了
B200单卡1000W，风扇散不掉热，必须液冷。英伟达规定：不用液冷不保修。硬性强制的新需求，冷板、CDU、快接头都是新增环节。

图13｜拆第7个部件·NVMe SSD+NAND：大模型的"家"
存大模型权重和训练数据，核心是NAND颗粒，三星、SK海力士、铠侠主导。传统内存并非没用，只是没HBM那么稀缺。

图14｜整机组装
鸿海、广达负责代工，大陆对应工业富联。另有一颗垄断的BMC管理芯片，台湾Aspeed信骅占70%以上——又一个隐形卡脖子。

图15｜总结·元规律：新增即瓶颈，瓶颈即暴涨
越是AI时代"新增"的环节涨幅越夸张——近1年宏和+1296%、Lumentum+1145%、中际旭创+1002%；英伟达只涨64%。