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結(jié)論
　　在AI領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值在于延續(xù)了集群算力的摩爾定律。
　　1）吞吐帶寬與連接架構(gòu)是算力性能不可忽視的決定因素。
　　2）芯片層面，高速c2c連接方案（如NVLink、CXL等）的推廣，是宏觀設(shè)備/數(shù)據(jù)中心層高速網(wǎng)絡(luò)、光網(wǎng)絡(luò)等需求爆發(fā)的底層邏輯。
　　3）設(shè)備層面，單SoC性能提升+芯片“堆量”，不意味著算力集群整體性能的線性提升；而Nvidia、Google、AMD、AWS等算力大廠正應(yīng)用InfiniBand、OCS等新架構(gòu)替代通用算力下的以太網(wǎng)，帶來增量網(wǎng)絡(luò)需求。
　　原因及邏輯
　　系統(tǒng)復(fù)雜度、投資強(qiáng)度、整體性能提升效果三方面看，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與器件（包括交換機(jī)、光模塊等）在AI系統(tǒng)中的重要性顯著提升：Nvidia H100到GH200系統(tǒng)，官方標(biāo)準(zhǔn)配置下800G光模塊用量可提升30%-275%，同樣256GPU集群的交換機(jī)需求從不足50臺(tái)提升至150臺(tái)以上。
　　谷歌自研TPU v4背后，是矩陣計(jì)算、OCS光交換與更激進(jìn)的光網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。3D組網(wǎng)是TPU v4系統(tǒng)最大亮點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)起重要作用，導(dǎo)入全光交換、WDM等光通信技術(shù)后，算力與網(wǎng)絡(luò)需求同步提升。
　　AMD最新MI300體系和AWS自研Trn訓(xùn)練芯片，同樣重視帶寬、拓展性的價(jià)值。
　　有別于大眾的認(rèn)識(shí)
　　1）當(dāng)前市場(chǎng)對(duì)AI算力、網(wǎng)絡(luò)、光通信空間的跟蹤，主要通過訂單預(yù)期、需求意向或歷史經(jīng)驗(yàn)的方式直接判斷。我們認(rèn)為，除了對(duì)硬件進(jìn)行拆解、進(jìn)而直接測(cè)算單位算力/單位芯片對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)需求之外，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)本身對(duì)算力體系的深遠(yuǎn)影響也應(yīng)重視，通信網(wǎng)絡(luò)正在延續(xù)算力領(lǐng)域的摩爾定律，其價(jià)值不亞于算力本身。
　　2）當(dāng)前市場(chǎng)擔(dān)心，若假設(shè)算力需求總規(guī)模不變，則單位芯片或系統(tǒng)性能的大幅提升會(huì)導(dǎo)致硬件需求數(shù)量的減少。實(shí)際上，芯片或系統(tǒng)性能的提升的背后，吞吐帶寬與連接架構(gòu)是不可忽視的關(guān)鍵因素，“網(wǎng)絡(luò)與算力同行”。且在AI訓(xùn)練、推理需求提升的產(chǎn)業(yè)早期，性能成本的優(yōu)化、架構(gòu)方案的多樣化均利于AI應(yīng)用的放量，進(jìn)而帶動(dòng)算力總需求持續(xù)提升。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　信息技術(shù)迭代產(chǎn)生新的網(wǎng)絡(luò)通信方案，可能顛覆已有路徑或格局。