9月8日消息,中金公司研报指出,大模型参数规模、长上下文处理及并行计算策略,显著提升了卡间通信需求。当前,AI基础设施的瓶颈正从单芯片算力转向互联效率、资源调度和系统协同。Scale-up技术通过扩大高带宽、低时延的互联范围,有效聚合算力和HBM资源,缓解通信瓶颈对训练和推理效率的制约。超节点有望成为AI算力组织的重要形式,推动交换芯片、交换托盘、光互联、液冷及高功率电源等环节的需求增长和技术升级。中金公司预测,国内超节点液冷配套市场规模将从2026年的14亿元增至2028年的148亿元。此外,AI负载的同步性和突发性增强,将带动高功率PSU、PowerShelf、PDU、BBU及智能电源管理需求,并推动供电架构向HVDC、集中式AC/DC和SST等高效方案演进。
