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中金公司最新发布的研报指出，随着大型AI模型参数规模的不断膨胀，以及长上下文处理需求和并行计算策略的广泛应用，卡间通信的需求正急剧上升。当前，AI基础设施的发展瓶颈已经从单芯片的算力性能，逐步转向了互联效率、资源调度能力和系统整体协同性。在这一背景下，Scale-up技术通过扩大高带宽、低时延的互联区域，有效聚合了算力资源和HBM（高带宽内存）资源，从而显著降低了通信瓶颈对AI模型训练和推理效率的制约作用。 中金公司进一步分析认为，超节点架构凭借其强大的资源整合能力和高效的通信机制，有望成为未来AI算力组织的重要形式。这一趋势将直接推动交换芯片及交换托盘、光互联技术、液冷散热系统以及高功率电源等相关环节的需求增长和技术迭代。随着超节点架构的逐步普及，AI基础设施的整体性能和能效比将得到显著提升，为AI技术的持续发展提供有力支撑。 |
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