提到AI的瓶颈在电力，这通常指的是两个方面：

能耗问题：现代AI，尤其是大型机器学习模型和深度学习网络，需要大量的计算资源。这些计算资源通常由数据中心内成千上万的CPU和GPU提供，而这些设备在运行时会消耗大量的电力。随着模型变得越来越复杂，所需的计算量和相应的能耗也在不断增加。因此，如何提高能效，即在消耗更少的电力的情况下完成更多的计算，成为了AI发展的一个重要瓶颈。

供电技术：你提到的PCB（印刷电路板）上的LDO（低压差线性稳压器）和DC-DC（直流-直流转换器）是电源管理的常见组件。它们确实是目前供电的主要方案，但随着技术的发展，可能会有新的供电技术出现。例如，有研究在探索更高效的电源转换技术，如采用高频开关以减少能量损失，或者开发新型半导体材料以提高转换效率。

此外，随着AI硬件的发展，例如专用AI处理器（如谷歌的TPU、苹果的神经网络引擎等），这些硬件被设计为在执行AI任务时更加高效，从而可以在更低的能耗下提供更高的性能。

总的来说，AI的能效问题不仅仅是要解决电力传输的问题，更重要的是提高整个系统的能效，包括算法优化、硬件设计以及电源管理等多个方面。随着技术的进步，未来可能会有更多创新的解决方案出现。

这个是gpt4的回答，贴一下
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