当前，人工智能大模型正处在快速迭代的关键期。随着参数规模从千亿级走向万亿级，训练所需的算力集群也从千卡扩展到万卡乃至十万卡。集群规模上去后，网络互连逐渐成为影响训练效率的主要瓶颈，其重要性已不亚于计算芯片本身。
从千卡到万卡再到十万卡，算力竞赛把网络互连推到了核心位置。选择InfiniBand还是RoCE，本质是在性能、成本与运维复杂度之间做平衡。面向未来，谁能在关键场景中建立更稳定、更可控、可持续演进的互连能力，谁就更有机会打牢智算基础设施底座，在新一轮产业竞争中占据主动。
当前，人工智能大模型正处在快速迭代的关键期。随着参数规模从千亿级走向万亿级，训练所需的算力集群也从千卡扩展到万卡乃至十万卡。集群规模上去后，网络互连逐渐成为影响训练效率的主要瓶颈，其重要性已不亚于计算芯片本身。
从千卡到万卡再到十万卡，算力竞赛把网络互连推到了核心位置。选择InfiniBand还是RoCE，本质是在性能、成本与运维复杂度之间做平衡。面向未来，谁能在关键场景中建立更稳定、更可控、可持续演进的互连能力，谁就更有机会打牢智算基础设施底座，在新一轮产业竞争中占据主动。