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      這個(gè)不起眼的賽道,像極了爆發(fā)前夜的光模塊!

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      新浪財(cái)經(jīng)近期提到,中國(guó)開源AI大模型領(lǐng)軍企業(yè)深度求索(DeepSeek)計(jì)劃于數(shù)周內(nèi)推出搭載華為昇騰芯片的V4大模型。

      此外,據(jù)知情人士透露,阿里巴巴、字節(jié)跳動(dòng)和騰訊已向華為下達(dá)了數(shù)十萬顆芯片的巨額訂單。

      這說明中國(guó)AI算力正在迎來新一輪重大機(jī)會(huì)!

      中國(guó)AI算力也許在單卡實(shí)力上和海外還有差距,需要我們繼續(xù)努力。但是,中國(guó)AI算力在超節(jié)點(diǎn)的實(shí)力上已經(jīng)和海外不相上下。

      超節(jié)點(diǎn)是什么?

      簡(jiǎn)單講就是集成。就是單卡的實(shí)力有差距,那么就把更多的單卡集成在一起,共同發(fā)力起到更好的效果。就好比一個(gè)燈泡不夠亮,那么就把100個(gè)燈泡都放在燈罩里,這個(gè)燈泡集群就會(huì)明亮很多。

      這樣做顯然是有效果的。黃仁勛公開承認(rèn),華為的CloudMatrix 384,在技術(shù)參數(shù)上超越了英偉達(dá)。

      大家知道,華為的CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)里面有384個(gè)昇騰910B芯片,這些卡要連在一起像一臺(tái)計(jì)算機(jī)一樣高效地工作,除了計(jì)算,還包括內(nèi)存,通信,存儲(chǔ),架構(gòu),調(diào)度,并行,散熱,供電,高速互聯(lián)等資源調(diào)度問題。

      難度其實(shí)很大。

      但是,華為技術(shù)迭代很快。2025年9月18日,在華為全連接者大會(huì)上,華為發(fā)布全球最強(qiáng)算力超節(jié)點(diǎn)和集群,今年登場(chǎng)的是Atlas 950 SuperPoD超節(jié)點(diǎn),支持8192張昇騰卡。基于超節(jié)點(diǎn),華為同步發(fā)布了全新超節(jié)點(diǎn)集群,算力規(guī)模分別突破50萬卡和達(dá)到百萬卡,是目前全球最強(qiáng)算力集群。

      重大技術(shù)的迭代,往往就意味著重大的機(jī)會(huì)重塑!


      這個(gè)時(shí)候,如果大家依然只是盯著GPU,那么大概率就會(huì)與這一輪行情擦肩而過。

      過去三年,AI的核心邏輯是,算力不夠,就堆更強(qiáng)的芯片。但是從2025年開始,這個(gè)邏輯就開始變了。

      因?yàn)锳I進(jìn)入到了新的階段,單卡的性能對(duì)于現(xiàn)在的大模型而言,已經(jīng)不再是瓶頸,集群效率才是新的勝負(fù)手。

      什么意思?

      以前是一張卡很強(qiáng)就行,現(xiàn)在是上萬張卡一起干活,誰協(xié)同效率高,誰才是真正的王。而這個(gè)時(shí)候,一個(gè)問題突然變得致命,這些GPU之間,該怎么保持一致性?

      答案就是:連接。

      而連接的核心載體,就是高速背板連接器 + 銅纜 + 光模塊。一句話總結(jié),光模塊負(fù)責(zé)遠(yuǎn)距離高速公路,背板連接器負(fù)責(zé)機(jī)柜內(nèi)神經(jīng)系統(tǒng)。

      以前沒人關(guān)心神經(jīng),現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)神經(jīng)才是瓶頸。

      大家可能還是沒有感覺,那么可以想象一下,華為Atlas 950 SuperPoD超節(jié)點(diǎn)支持8192張昇騰卡。這些卡的密度是不是相比之前的384張大幅增加?是不是對(duì)數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)不損失提出了更高的要求?

      說到底就是連接!

      一方面對(duì)光模塊的要求更高了,而另一方面則是對(duì)高速背板連接器要求更高了。

      再給大家看一個(gè)英偉達(dá)的數(shù)據(jù),更是驚人!

      英偉達(dá)GB200 NVL72、Rubin架構(gòu)上線,同樣使得AI從拼單卡變成拼集群。高速背板連接器也正是從這個(gè)時(shí)候發(fā)生了邏輯的變化。

      核心變化三點(diǎn):

      一是,密度暴增。

      NVL72一個(gè)機(jī)柜72張GPU+36顆Grace CPU,Compute Tray和Switch Tray通過后置銅纜背板全連。

      每個(gè)GPU需18個(gè)端口與其他GPU相連,全柜1296個(gè)端口,對(duì)應(yīng)2592個(gè)高速背板連接器。

      二是,速率躍升。

      224G PAM4成主流,448G在研。材料、屏蔽、阻抗、串?dāng)_全得重做,技術(shù)壁壘陡升。

      三是,英偉達(dá)開始系統(tǒng)而非單芯片。

      NVLink 5/6深度定制,黃仁勛GTC 2026直言“光進(jìn)銅退是誤解,光銅并舉才是未來”。

      柜內(nèi)短距必須用銅(高速背板連接器):零功耗、低延遲、高可靠。

      按供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算,NVL72單機(jī)高速背板連接器價(jià)值量約23萬元。而傳統(tǒng)服務(wù)器連接器的價(jià)值量才幾千到1萬塊。

      這直接是數(shù)量級(jí)的躍遷。

      為什么會(huì)這樣?

      因?yàn)锳I集群架構(gòu)變了,每個(gè)GPU不再是孤立的,而是要和幾十甚至上百個(gè)GPU互聯(lián)一個(gè)GPU,需要18個(gè)連接端口。

      結(jié)果就是,高速背板連接器數(shù)量爆炸式增長(zhǎng)。

      當(dāng)然,高速背板連接器的需求數(shù)量的預(yù)期差還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠大,

      真正的預(yù)期差,是技術(shù)升級(jí)

      當(dāng)下,高速背板連接器的演進(jìn)路徑是:56Gbps還是主流,112Gbps正在放量,而224Gbps開始突破,448Gbps已經(jīng)開始進(jìn)入研發(fā)。


      速率的每一次翻倍,都是設(shè)計(jì)難度指數(shù)級(jí)別的上升,而這背后又都是價(jià)格的重估。

      比如,224G產(chǎn)品的單價(jià)就比112G貴幾倍,而448G產(chǎn)品的單價(jià)則更貴。價(jià)格的提升無形之中就拉升了產(chǎn)品的毛利,很多高端產(chǎn)品的毛利率都已經(jīng)突破30%。

      這背后的邏輯是,速率越高,門檻越高,參與者越少,定價(jià)權(quán)越強(qiáng),企業(yè)賺錢就越多。就像光模塊從400G到1.6T,單價(jià)和利潤(rùn)同步飆升。而高速背板連接器正在走同一條路!

      不過這里還是要講清楚一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),華為和英偉達(dá)其實(shí)是兩條技術(shù)路線。

      英偉達(dá)走的路線是,高密度集群,特點(diǎn)就是高速背板連接器數(shù)量的需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。因?yàn)槊繌埧ǘ家痛罅抗?jié)點(diǎn)互聯(lián)。

      簡(jiǎn)單理解就是,卡越多,連接不是線性增加,而是爆發(fā)式增加。

      而華為走的路線則是光模塊主導(dǎo),其中對(duì)于光模塊的需求依然很強(qiáng)勁,而對(duì)于高速背板連接器的需求更多的是線性增長(zhǎng)。

      因?yàn)閱慰ㄐ阅苡胁町?,所以需要更多的卡,而單?dú)的機(jī)柜又無法塞下更多的卡,這就使得這些卡要依賴光模塊做遠(yuǎn)距離通信。

      結(jié)論就是,英偉達(dá)路線的高速背板連接器大概率是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),而華為是線性級(jí)增長(zhǎng)。

      不過,即使是華為路線,它的國(guó)產(chǎn)替代率更高、單卡數(shù)量更多、連接器112G升級(jí)224G剛性等,也構(gòu)成了這個(gè)賽道價(jià)值量的提升。

      所以,不是誰替代誰,而是一起爆發(fā)。

      如果說AI的上半場(chǎng)是算力競(jìng)爭(zhēng),那么下半場(chǎng)就是連接競(jìng)爭(zhēng)。而高速背板連接器,就是這場(chǎng)“連接戰(zhàn)爭(zhēng)”里最核心的基礎(chǔ)設(shè)施之一。

      就像當(dāng)年光模塊一樣,都是“連接”,都是正在經(jīng)歷低速率52G、112G到224G、448G的升級(jí),都是從低毛利到高毛利,都是從低需求到高需求。

      越是不起眼,預(yù)期差越巨大!

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      當(dāng)下我們都處在資產(chǎn)荒的時(shí)代,資產(chǎn)配置的選擇更為重要。

      在利率下行、美元走弱、AI革命等多重因素推動(dòng)下,全球資產(chǎn)配置駛?cè)胄缕胶狻?/p>

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