AI时代的网络:需求、创新与投资机会

近年来,随着大模型的崛起,网络成为了AI时代的关键一环。本文将从原理出发,探讨网络为何成为AI时代的全新"C位",并讨论未来网络侧的创新与投资机会。

1. 网络需求从何而来?

进入大模型时代,模型体积和单卡上限之间的差距迅速拉大,业界转向多服务器集群来解决模型训练问题,这构成了AI时代网络"上位"的基础。相较于过去单纯用于传输数据,如今网络更多用于同步显卡间的模型参数,对网络的密度和容量提出了更高要求。

日益庞大的模型体积下,设备数量和并行效率直接决定了训练所需时间。在多卡同步过程中,每次计算后单卡之间都需要进行对齐,这对网络传输和交换提出了更高要求。

同时,大模型训练往往持续数月以上,网络中某一环节的故障或高延迟都可能导致中断,造成高昂的成本。现代AI网络已经发展成堪比飞机、航母等的人类系统工程能力的结晶。

2. 网络创新将走向何方?

随着全球算力投资规模膨胀到数百亿美元级别,降本、开放和算力规模之间的平衡将是网络创新的主要议题。

2.1 通信介质的更迭

光、铜与硅是人类传输的三大介质。在AI时代,光模块在追求更高速率的同时,也迈出了LPO、LRO、硅光等降本之路。铜缆凭借性价比、低故障率等优势占领了机柜内连接。而Chiplet、Wafer-scaling等新半导体技术正在加速探索硅基互联的上限。

2.2 网络协议的竞争

片间通信协议与显卡强绑定,如英伟达的NV-LINK,AMD的Infinity Fabric等,决定了单台服务器或单个算力节点的能力上限。而IB与以太网的竞争则是节点间通信的主旋律。

2.3 网络架构的变化

当下节点间网络架构普遍采用叶脊架构,具有便捷、简单、稳定等特点。但随着单个集群节点数增多,叶脊架构会给超大集群带来较大的网络成本。Dragonfly架构、rail-only架构等新架构有望成为面向下一代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。

通信系统创新环节:长飞光纤、中天科技、亨通光电、盛科通信。

4. 风险提示

• AI需求不及预期
• Scaling law失效
• 行业竞争加剧