AI時代的網路:需求、創新與投資機會

近年來,隨着大模型的崛起,網路成爲了AI時代的關鍵一環。本文將從原理出發,探討網路爲何成爲AI時代的全新"C位",並討論未來網路側的創新與投資機會。

1. 網路需求從何而來?

進入大模型時代,模型體積和單卡上限之間的差距迅速拉大,業界轉向多服務器集羣來解決模型訓練問題,這構成了AI時代網路"上位"的基礎。相較於過去單純用於傳輸數據,如今網路更多用於同步顯卡間的模型參數,對網路的密度和容量提出了更高要求。

日益龐大的模型體積下,設備數量和並行效率直接決定了訓練所需時間。在多卡同步過程中,每次計算後單卡之間都需要進行對齊,這對網路傳輸和交換提出了更高要求。

同時,大模型訓練往往持續數月以上,網路中某一環節的故障或高延遲都可能導致中斷,造成高昂的成本。現代AI網路已經發展成堪比飛機、航母等的人類系統工程能力的結晶。

2. 網路創新將走向何方?

隨着全球算力投資規模膨脹到數百億美元級別,降本、開放和算力規模之間的平衡將是網路創新的主要議題。

2.1 通信介質的更迭

光、銅與硅是人類傳輸的三大介質。在AI時代,光模塊在追求更高速率的同時,也邁出了LPO、LRO、硅光等降本之路。銅纜憑藉性價比、低故障率等優勢佔領了機櫃內連接。而Chiplet、Wafer-scaling等新半導體技術正在加速探索硅基互聯的上限。

2.2 網路協議的競爭

片間通信協議與顯卡強綁定,如英偉達的NV-LINK,AMD的Infinity Fabric等,決定了單臺服務器或單個算力節點的能力上限。而IB與以太網的競爭則是節點間通信的主旋律。

2.3 網路架構的變化

當下節點間網路架構普遍採用葉脊架構,具有便捷、簡單、穩定等特點。但隨着單個集羣節點數增多,葉脊架構會給超大集羣帶來較大的網路成本。Dragonfly架構、rail-only架構等新架構有望成爲面向下一代超大集羣的演進方向。

3. 投資建議

通信系統核心環節:中際旭創、新易盛、天孚通信、滬電股份。

通信系統創新環節:長飛光纖、中天科技、亨通光電、盛科通信。

4. 風險提示

• AI需求不及預期
• Scaling law失效
• 行業競爭加劇