针对AI大模型训练节点，如何精准构建瞬态电源解耦方案？
在2026年 AI 大模型进入“万亿参数”竞赛的背景下，GPU/TPU 算力板卡的功耗密度呈指数级上升。当处理器在高负载运行与待机状态间进行纳秒级（ns）切换时，电流的瞬时波动（di/dt）往往会引起严重的电压下垂（Droop）。
作为采购决策者，您可能习惯于关注电容的单价与交期，但在 AI 算力领域，错误的解耦电容选型，可能直接导致价值数万美元的 AI 算力板卡因电源完整性（PI）问题而宕机。 本文将从供应链与技术匹配的双重维度，为您解析 AI 算力节点的“解耦之道”。
