随着技术的成熟，AI发展中的瓶颈正在转移。最初的限制是半导体制造，特别是GPU、高带宽内存（HBM）和先进封装。随着这些领域的改进，焦点转向了系统级问题，如网络、功耗和散热管理。目前，主要的限制在于更广泛的基础设施，包括Transformer模型、电网和总体电力容量。 AI
影响 强调了AI不断变化的基础设施需求，表明电网和电力容量正成为关键限制因素。
排序理由 该条目讨论了AI发展中瓶颈的演变，反映了行业成熟度而非特定事件。
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As AI evolves, shifting bottlenecks reflect its maturity. Initial constraints: semiconductor (GPUs, HBM, advanced packaging). Then system-level (networking, power, thermal). Now infrastructure limits (transformers, grid, power capacity) are center stage. Source: DigiTimes Asia ht…