AI算力跟踪深度：辨析Scale Out与Scale Up——AEC在光铜互联夹缝中挤出市场的What、Why、How

核心观点

我们认为AEC是AI计算时代Scale Up需求被放大后的新兴技术方向，与Scale Out光互联并不构成需求的“零和游戏”，后续有望在柜间、柜内、ToR层互联中继续渗透。

绪论：如何辨析Scale Out及Scale Up网络?

• Scale Out网络：实现集群内所有GPU卡互联，连接GPU数量大，类似传统数据中心网络。
• Scale Up网络：实现超节点内所有GPU卡互联，单卡通信带宽高，为AI算力场景下并行计算、内存墙等瓶颈催生的新兴需求。
• 并行计算与Scale Up：数据并行、流水线并行基于Scale Out，张量并行基于Scale Up。
• 内存墙与Scale Up：模型内存墙和算力内存墙逐代放大，KV Cache占用显存大，需通过Scale Up网络将显存池化。
• 类比：上海市加工厂（GPU）通过市内高架（Scale Out）互联，超节点内工厂通过地下直连管道（Scale Up）互联。

What：DAC、AEC、AOC是什么?

• 连接方式：
  • DAC（Direct Attach Cable）：无源铜连接，无信号处理芯片。
  • AEC（Active Electrical Cable）：有源铜连接，含Retimer芯片消除噪声。
  • AOC（Active Optical Cable）：有源光连接，含光模块传输光信号。
• 性能对比：
  • 功耗：DAC < AEC < AOC。
  • 传输距离：DAC < AEC < AOC。
  • 成本：DAC < AEC < AOC。

Why：为什么AEC在DAC、AOC的夹缝中挤出空间?

• 光进铜退在Scale Out：光已占据Scale Out所有互联场景，速率提升，距离增长。
• 铜的优势场景：10m以内高速连接，光模块、CPO尚无法替代。
• Scale Up与光互联：Scale Up互联GPU数量少，距离近，10m内铜连接可全覆盖。
• 铜缆内部有源进无源退：AEC相比DAC有效距离更远，线缆更细，排线更易。

How：AEC在算力网络侧如何部署、前景如何?

• 部署案例：
  • 亚马逊Trn2-Ultra64：AEC用于柜间互联，DAC用于柜内互联，芯片与AEC配比为1:1。
  • 英伟达GB200 NVL72：主要使用DAC连接，但云厂使用ASIC时可解耦，自主选择AEC。
• 未来渗透方向：
  • 柜内：AEC有望替代DAC，配比取决于单卡带宽及交换机层数。
  • ToR层：AEC有望在<10m的服务器网卡到ToR交换机连接场景中渗透，配比为1:1。
• 产业链变化：AEC产业链主导方由DAC的连接器品牌方变为Retimer芯片商+品牌方。

投资建议

• AEC市场空间：关注兆龙互连，博创科技，推荐中际旭创，关注澜起科技。
• Scale Up交换机需求：推荐盛科通信，关注锐捷网络，紫光股份，中兴通讯。
• 光模块市场：推荐中际旭创，天孚通信，关注新易盛。

风险提示

• 算力互联需求不及预期。
• 客户开拓与份额不及预期。
• 产品研发落地不及预期。
• 行业竞争加剧。