近日，AI晶片巨擘辉达在2026年AI Infra Summit上发布DSX MaxLPS全厂级功耗优化系统，根据该公司超大规模与高效能运算业务副总裁Ian Buck介绍。DSX MaxLPS可在不新增电力基础设施的前提下，把每兆瓦可验证智能体token产出最高提升至1.4倍。

Buck指出，AI基础设施评估已从峰值算力转向「每兆瓦token」，AI工厂要做晶片到电网协同设计。

MaxLPS核心是动态重分配GPU与机架功率，将总电力预算摊到更多节点、以中等负载取代少数节点满载，总功耗不变，但吞吐更高。

AI云端服务商Lambda在19个节点HGX B200集群实测，全节点以85%功率运行替代原16节点满载，token吞吐由约每秒400万增至500万、提升24%，每瓦性能同步增23%。

Lambda云端业务总裁Dave Ward表示，在电力与散热受限环境下，这种「不加电、提密度」的调度比堆硬体更关键。

MaxLPS隶属DSX平台，与Dynamo推理软体、NeMo、NVLink、Spectrum-X、ConnectX SuperNIC、BlueField DPU构成全端。

辉达表示，在Vera Rubin NVL72架构中，MaxLPS可使单机架GPU容量最高增加40%、Token吞吐最高增加35%，且无需新拉动电力线。

辉达与Emerald AI在Silicon Valley Power的弹性负载专案也示范DSX Flex，电网高压时AI工厂功率由4MW自动降至3MW，关键负载不中断、低优先任务挂起，电网缓解后自动恢复。

对超大规模客户而言，MaxLPS把「买更多电」转为「把既有电重新调度」，有望缓解资料中心接电、散热与算力交付矛盾，但是否普遍适用于异构集群、不同推理模型，仍需要更多第三方基准验证。