AI時代のネットワーク：需要はどこから来るのか、革新はどこへ向かうのか？

ネットワークはAI大モデル時代の重要な要素です。大モデル時代には、光モジュール、スイッチなどのネットワーク機器が急速に進化し、需要が爆発しています。しかし、市場は、なぜGPUが大量の光モジュールと組み合わせる必要があるのか、また、通信がなぜ大モデルの痛点になっているのかについて理解が浅いです。本稿では、原理から出発し、ネットワークがなぜAI時代の新たな「Cポジション」となったのかを探求し、最新の産業の変化を踏まえて、未来のネットワークにおける革新とその背後にある投資機会について議論します。

ネットワーク需要は主に3つの側面から来ています:

1. 増大するモデルのサイズは、トレーニング問題を解決するために多くのサーバークラスターを必要とします。

2. ネットワークは主にGPU間のモデルパラメータの同期に使用され、ネットワークの密度と容量に対してより高い要求を提示します。

3. 大規模モデルのトレーニングは数ヶ月続き、ネットワーク障害のコストは非常に高く、安定性の要求が高まっています。

ネットワーク革新は主に3つの方向に現れます:

1. 通信媒体の更新: 光モジュールはより高速なデータ転送を追求する一方で、LPO、LRO、シリコンフォトニクスなどの方法でコストを削減しています。ラック内の接続には銅ケーブルが優位です。ChipletやWafer-scalingなどの新技術がシリコンベースの相互接続の限界を加速的に探求しています。

2. ネットワークプロトコルの競争: ノード内通信プロトコルとGPUのバインディング、例えばNVIDIAのNV-LINK、AMDのInfinity Fabric。ノード間では主にIBとイーサネットの競争。

3. ネットワークアーキテクチャの変化:葉脊アーキテクチャは超大規模クラスターにおいてコストが高く、Dragonflyアーキテクチャやrail-onlyアーキテクチャなどの新しいアーキテクチャが次世代の超大規模クラスターの進化方向になることが期待されている。

投資のアドバイス:

通信システムのコアプロセス:中際旭創、新易盛、天孚通信、沪電股份。

通信システムの革新要素：長飛光ファイバー、中天テクノロジー、亨通光電、盛科通信。

リスク警告: AIの需要が予想に及ばず、スケーリング法則が無効になり、業界競争が激化しています。