AI 时代的网络：需求来源与创新方向

随着大模型的出现，网络在 AI 领域的重要性日益凸显。本文从原理出发，探讨网络为何成为 AI 时代的关键环节，并分析未来网络领域的创新趋势与投资机会。

1. 网络需求的来源

大模型时代的网络需求主要来自三个方面:

1. 日益庞大的模型规模要求更多设备协同工作，网络成为关键连接点。

2. 多卡同步过程中需要频繁进行参数对齐，对网络传输和交换提出更高要求。

3. 训练时间延长导致故障成本高昂，网络稳定性至关重要。

2. 网络创新的方向

面对 AI 带来的新需求，网络领域的创新主要集中在以下几个方面:

2.1 通信介质的更迭

光、铜与硅三大介质各有优势:

• 光模块追求更高速率的同时，也通过 LPO、LRO、硅光等技术降低成本。
• 铜缆凭借性价比优势占领机柜内连接市场。
• 新型半导体技术如 Chiplet、Wafer-scaling 等正在探索硅基互联的上限。

2.2 网络协议的竞争

• 节点内通信协议如 NV-LINK、Infinity Fabric 等与显卡强绑定，是巨头竞争的关键领域。
• 节点间通信主要围绕 IB 与以太网两大协议展开竞争。

2.3 网络架构的变化

• 当前普遍采用叶脊架构，但随着集群规模扩大，新型架构如 Dragonfly、rail-only 等有望成为超大集群的演进方向。

3. 投资建议

• 通信系统核心环节: 中际旭创、新易盛、天孚通信、沪电股份等。
• 通信系统创新环节: 长飞光纤、中天科技、亨通光电、盛科通信等。

4. 风险提示

• AI 需求不及预期
• Scaling law 失效
• 行业竞争加剧