一文了解AI网络互联的市场潜力

AI网络多层次的互联彰显市场潜力

NVIDIA作为全球领先的视觉计算和人工智能公司，其市值突破万亿元的背后，除了强大的GPU产品线，互联技术扮演了不可或缺的支柱角色。NVIDIA于2019年收购以色列公司Mellanox，自此成就了它的暴力美学。通过高性能的单个GPU加速卡，NVLink及NVSwitch打造Scale-up护城河，同时还配备用于后端网络Scale-out的ConnectX系列智能网卡等全栈AI网络互联产品线打造AI工厂。据悉，2023年NVIDIA 在Networking领域的销售额为130亿美金。

（来源：整理自NVIDIA）

01

网间互联：

高速以太网的新纪元

根据Spirent HSE Market Impact Report的高速以太网市场动态更新，随着端口速度持续演进，各速度级别的采纳率都保持强劲，即便是10G和25G在中小企业和5G基站部署中仍享有稳定的需求。超越传统需求曲线，基于51.2T的交换机Serdes以及AI网络Scale-out从RDMA RoCE2向UEC（超以太联盟）规范演进的趋势已经明朗。目前市场已经开始展望1.6T以太网，以期在明年迅速把握AI驱动的市场机遇。

1.6T以太网

数据中心流量的预期指数级增长正在推动1.6T以太网的研究。尽管IEEE 802.3dj标准预计在2026年内完成，但2024年已经明确的基础功能将支持硅芯片、光学元件和光模块的早期开发。

面向AI和HPC的以太网

随着AI和高性能计算（HPC）的需求日益增长，基于融合以太网的远程直接内存访问RDMA（RoCEv2），预计将演进至新的超以太网传输（UET）标准(隶属于UEC)。

800G

最初的部署将由全球主要云厂商企业引领，以支持数据中心内的AI应用，并伴随着51.2Tbps交换机的应用。800G提供了更高的带宽、更低的延迟、提升的能效以及更多的连接，为数据中心的互联提供了未来几年的保障。

以太网逐步替代Infiniband

Scale-out 层面，用于AI训练的高速网络InfiniBand的远程直接内存访问（RDMA）被普遍应用，但现在越来越多的关注点转向了将开放标准、广泛采用的以太网用于这一用途。与InfiniBand相比，以太网降低了成本和复杂性，并且没有可扩展性的限制。

智能网卡和以太网交换机的前景可期

Dell’Oro预测，到2028年，部署在AI后端网络中的以太网交换机端口出货量将超过5000万台。到2025年，AI后端网络中的以太网交换机端口出货量有一半将是800Gb/s，到2028年将达到1600Gb/s。 其Ethernet Adapter and Smart NIC 5-Year July 2024 Forecast Report报告称：预计以太网智能网卡市场到 2028 年将超过 160 亿美元，大幅提高的市场展望主要源于支持AI服务器集群Scale-out的后端网络对以太网连接有强烈需求。 Dell'Oro集团高级研究总监 Baron Fung 表示：“AGI应用的出现推动了将加速服务器与后端以太网网络相互连接的需求，这对于大型语言模型的训练来讲是必然的一步。对于以太网网卡来说，这是一个新的市场机会，与传统的前端以太网适配器市场相比，增长显著更高。” 到 2028 年，整个以太网智能 NIC 市场（包括前端和后端网络的服务器连接）预计将以 27% 的复合年增长率增长。后端网络的服务器访问速度将至少比前端网络领先一代，以跟上 GPU 加速器密集路线图的发布步伐。

智能网卡Chiplet芯粒化提上日程

（来源：Broadcom）

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Broadcom在今年上半年推出了面向AI网络的400G智能网卡，并公布了基于以太网的SmartNIC Roadmap。随着800G的步伐进一步加快，Broadcom预计将在2025-2026年间推出下一代带宽为800G，基于Chiplet架构的网卡芯片。采用Chiplet技术的超高带宽智能网卡，正成为推动下一代网卡技术发展的新动力。这正与奇异摩尔在网间互联侧的产品路线理念不谋而和。下一代产品将全面支持超级以太网联盟（UEC）的NIC标准。

02

片间互联：加速卡需求旺盛，

国产GPU潜力突围

全球GPU加速卡需求剧增

大模型的规模扩大需要大量的训练基础设施，并显著推动数据中心 AI 芯片市场。未来更多十万卡加速器集群会进入我们的眼帘。例如，xAI 最近建立了一个拥有 100,000 个NVIDIA H100 的液冷数据中心，而 Meta 报告称它购买了 500,000 个 GPU，其数量翻了一番，达到 100 万个。

（来源：OCP Global Summit 2024）

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Scale-up网络演进趋势已经超出单个服务器机架范围；在今年的OCP Summit上又出现了新定义(如上图）：Scale-up Internal和Scale-up External 两个部分共同构成Scale-up网络。Internal部分具体指的以单个机架为节点的GPU数量，从过去传统的8卡到百卡甚至几百卡演进（小于1000 卡）；External部分是以突破单个服务器机架为节点，也就是超节点所构建的超带宽域的Node数量，节点间加速卡数量预计2026年后将突破1000卡。

（更多阅读：Kiwi Talks | Scale-up 军备赛愈演愈烈，集体对抗英伟达的暴力美学）

根据Tech Insight机构公布的报告表示数据中心 AI 芯片/加速器市场继续主导全球半导体市场。该市场将以 37% 的复合年增长率增长，到 2029 年将达到 3550 亿美元。其中生成式 AI 应用是芯片的最大驱动力，到 2029 年预计有望达到 2500 亿美元。GPU 在整个细分市场中占据主导地位，到 2023 年的总收入将达到 370 亿美元，该机构预计这一趋势不会放缓。然而在过去五年中，我们看到 AI 加速器的平均售价 （ASP） 增长了四倍。目前正上市的 NVIDIA 的 H100 在零售市场上的价格可能高达 40,000 美元，而两代前的 V100 价格为 10,000 美元。这样的价格上涨在半导体市场上是闻所未闻的。随着越来越多的 AI 应用程序进入生产状态，机构预计重点将转移到定价而不是性能上。长期来看，这种溢价和垄断的市场发展态势需要被打破。

国产GPU市场份额逐步提升

国际数据公司（IDC）发布了最新的《中国半年度加速计算市场（2024上半年）跟踪》报告。IDC数据显示，2024上半年中国加速服务器市场规模达到50亿美元，同比2023上半年增长63%。其中GPU服务器依然占主导地位，达到43亿美元。同时NPU、ASIC 和 FPGA等非GPU加速服务器以同比182%的增速达到近7亿美元市场规模。

行业大模型的深入研发对于AI软硬件与生态部署有着明显带动作用。人工智能在诸如智慧城市、智能家居等综合复杂性场景，在金融、医疗、教育等行业的细分功能层面提供更细化更多元的方案。

2024上半年，中国加速芯片的市场规模达超过90万张。从技术角度来看，GPU卡占据80%的市场份额；从品牌角度来看，中国本土人工智能芯片品牌的出货量已接近20万张，约占整个市场份额的20%。用于推理的人工智能芯片占据了61%的市场份额。在GPU加速卡入口受限之后，由于数质化转型大趋势对于算力的持续需求，中国本土品牌加速卡的市场份额逐步增长。

随着大数据的发展和计算能力的提升，根据寒武纪招股书，2022 年中国AI芯片市场规模预计达 368亿元，预计 2024 年市场规模将达到 785 亿元，复合增速有望达到 46%。 宏观来看，随着全球科技竞争的加剧，构建自主可控的国产万卡甚至十万卡的集群系统，不仅关乎技术主权，更是推动AI产业持续健康发展的关键，其中生态的构建尤为复杂且至关重要。今年三月，中国工程院院士郑纬民指出，尽管国产AI芯片与业界领先水平仍存在差距，但生态的完善能够有效弥补这一短板，确保大多数任务不会因芯片性能的微小差异而受显著影响。

03

片内互联：Chiplet在服务器

的应用迎来黄金期

为了提升单芯片算力，过往业内方案集中在增加单⼀芯片上的晶体管数量和扩大芯片⾯积。但随着先进制程发展接近物理极限，单芯片面积触及机台设计上限，性能持续发展受限。且传统冯诺依曼计算架构下芯片算力同时受存储墙、I/O墙制约，芯片算力利⽤率低。因此Chiplet芯粒化是后摩尔时代提升性能的共识。 Chiplet技术可以将不同类型的AI加速卡（如神经网络处理器、张量处理器、视觉处理器等）通过高速、低功耗的互联方式进行集成，实现高效的AI计算。这种模块化设计不仅提高了AI芯片的性能，还优化了功耗效率。 在智能计算集群的效能核心，GPU单卡的计算能力构成了集群整体算力的基石。Chiplet技术作为提升单个AI加速卡的快速更新和升级，具有关键意义，从而跟上不断发展的人工智能算法和应用需求。

（来源：Yole Market Update 2023）

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根据国际知名机构Yole发布的Chiplet Market Update 2023，预计到2025年，集成Chiplet的芯片在数据中心服务器市场比例预计可以达到87%，这一比例在2021年仅为13%。这意味着未来AI大算力芯片的芯粒化将是一个势不可挡的主流趋势。

单个芯片的算力和性能高度依赖于Chiplet的设计以及先进封装工艺，这些因素共同推动了单个加速卡算力的提升。自成立以来，奇异摩尔始终专注于Chiplet技术与互联技术的研发，凭借深厚的Chiplet设计功底和量产经验，以及全面的片内互联（Scale Inside）产品线——包括UCIe D2D IP接口和IO Die互联芯粒，全力助推国产大算力芯片性能的不断提升。

据Yole预测，到2027年，基于Chiplet芯粒的处理器市场将超过1350亿美元。到2032年，预计芯粒的采用将在消费和汽车市场全面加速，并在国防、航空航天、工业和医疗领域站稳脚跟。

AI基础设施的转型正在引领我们进入一个全新的技术时代，其中极致的互联技术创新不仅是推动产业发展的关键，更是决定未来AI网络竞争力的核心因素。从片内互联、片间互联再到网间互联，成就多层次的高性能互联正是奇异摩尔所持续专注的。随着Scaling Law的延续，这场技术革命的新蓝图依赖于产业链的每一份子去谱写、去绘制。