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中金公司最新发布的研报指出，随着大型人工智能模型参数规模的不断扩大，以及长上下文处理需求和并行计算策略的广泛应用，卡间通信需求呈现出显著增长的趋势。在这一背景下，AI基础设施的瓶颈问题正逐渐从单芯片的算力限制，转向更为复杂的互联效率、资源调度和系统协同等层面。为了应对这一挑战，Scale-up技术通过扩大高带宽、低时延的互联域，有效聚合了算力和高带宽内存（HBM）资源，从而显著降低了通信瓶颈对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，超节点架构有望成为未来AI算力组织的重要方式。这种架构不仅能够提升整体计算效率，还能促进相关硬件环节的协同发展。具体而言，超节点的普及将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关键环节迎来需求扩张和技术升级的新机遇。这些硬件的升级和优化，将进一步夯实AI算力的基础设施，为人工智能技术的持续发展提供有力支撑。 |
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