技术拆解
工艺、材料与代际节点拆解；陈述事实与卡点，不是荐股。
-
产棱 · 技术拆解07 | CoWoS深度拆解
整机架构先给结论：CoWoS不是普通封装，而是AI芯片的系统集成层 传统封装主要解决保护、连接和可靠性；AI先进封装正在解决另一个问题：如何把计算Die、HBM、Chiplet和高速I/O组织成一个整体。TSMC公开资料将CoWoS定位为面向HPC和AI的2.5D先进封装平台，可在Interposer上集成多个SoC与HBM。citeturn0search0turn0search1
-
产棱 · 技术拆解 03 | VR200-NVL72物理结构深度拆解
整机架构产棱 · 技术拆解 03 一台 VR200 到底是怎么组起来的？ 18 个 Compute Tray + 9 个 Switch Tray 深度拆解 物理结构篇｜从“72颗GPU”走进机柜内部 本篇核心问题 72颗GPU究竟如何从一组芯片，变成一台能够作为统一计算资源运行的AI超级机柜？本篇不重复第一篇的BOM，也不只罗列规格，而是沿着“物理结构→功能→技术约束→产业价值”逐层拆开。 图1｜VR2…
-
产棱 · 技术拆解02 | 从 GB300 到 VR200：一代 AI 机柜的价值到底发生了什么变化？
整机架构VR200相对GB300发生的是一次系统级价值重排，而不是单纯GPU升级。 GPU仍是第一价值中心，但Memory已经成为第二价值中心。 Memory是本轮最大的结构性增量节点，约162.8万美元的新增价值来自这一模块。 网络的重要性来自GPU规模扩大后的数据移动约束，而不只是交换芯片本身的价格。 正交无源背板本身BOM有限，却改变了机柜内部互联架构，并把复杂度传导至高速PCB、材料和连接器。
-
产棱 · 技术拆解01 | VR200-NVL72整机柜BOM拆解：780万美元到底花在哪里？
整机架构第一章｜先拆一台AI机柜：780万美元由什么构成？ 按照本文采用的拆解口径，VR200-NVL72单柜BOM约780.3万美元，较GB300-NVL72约399.5万美元增加约380.8万美元，增幅约95%。第一眼看，这是AI算力成本翻倍；第二眼看，则是整机柜内部价值结构发生了变化。
-
产棱拆解 | NVIDIA VR200-NVL72整机柜BOM
整机架构NVIDIA Vera Rubin平台（VR200-NVL72）单柜BOM约780.3万美元，较上一代GB300-NVL72（约399.5万美元）提升约95%。但真正的变化不是"更贵的GPU"，而是价值结构的系统性重构：GPU占比从65%降至51%，存储（HBM4+LPDDR5X+3D-NAND）占比从约9%跃升至25.7%，成为最大增量来源；高速互联从"铜缆主导"向"PCB+高速连接器+正交背板