AI大模型崛起 網路設備需求爆發成投資熱點

網路在AI大模型時代的重要性

大模型時代,網路設備如光模塊、交換機等需求爆發,迭代加速。本文將探討網路爲何成爲AI時代的關鍵環節,並討論網路側的創新與投資機會。

網路需求的來源

進入大模型時代,模型體積與單卡上限差距迅速拉大,業界轉向多服務器集羣解決訓練問題,這構成了AI時代網路重要性提升的基礎。相比過去單純傳輸數據,如今網路更多用於同步顯卡間的模型參數,對網路密度和容量要求更高。

日益龐大的模型體積導致訓練耗時增加。爲縮短訓練時間,需提升計算效率,而擴大"設備數"和"並行效率"直接決定了算力。

在大模型訓練中,每次計算後單卡間需進行對齊,對網路傳輸和交換提出更高要求。

大模型訓練往往持續數月,中斷會造成巨大損失。網路某一環節故障或延遲過高都可能導致中斷。現代AI網路已成爲堪比飛機、航母的復雜系統工程。

網路創新方向

隨着算力投資規模膨脹至數百億美元級別,降本、開放和算力規模平衡成爲網路創新的主要議題。

通信介質更迭:光模塊追求更高速率的同時,也通過LPO、LRO、硅光等方式降本。銅纜因性價比等優勢佔據機櫃內連接。Chiplet、Wafer-scaling等新技術加速探索硅基互聯上限。

網路協議競爭:片間通信協議與顯卡強綁定,如英偉達的NV-LINK,AMD的Infinity Fabric等。IB與以太網的競爭是節點間通信的主旋律。

網路架構變化:當前普遍採用葉脊架構,但隨着節點數增多,其冗餘特性給超大集羣帶來較大網路成本。Dragonfly架構、rail-only架構等有望成爲面向下一代超大集羣的演進方向。

投資建議

通信系統核心環節:中際旭創、新易盛、天孚通信、工業富聯、英維克、滬電股份。

通信系統創新環節:長飛光纖、太辰光、源傑科技、盛科通信-U、寒武紀、德科立。

風險提示

AI需求不及預期,Scaling law失效,行業競爭加劇。