AI 数据中心网络（AIDC Networking）行业入门指南

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📰 研报摘要

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摘要： 本报告对 AI 数据中心网络（AIDC Networking）进行了系统性分析，探讨其在 AI 基础设施中的核心地位、市场规模、技术架构及全球竞争格局，强调网络已成为 AI 计算集群效率的关键决定因素。

行业主线：

  1. 网络成为核心瓶颈：AI 基础设施正从“计算中心”转向“网络中心”，预计 2030 年网络芯片市场规模（TAM）将达到 1000 亿美元，复合年增长率约为 30%。
  2. 三层连接架构：AIDC 网络分为 DC-to-DC（前端网络）、xPU-to-xPU（包括 Scale-up 规模扩展和 Scale-out 规模延伸）以及 CPU-centric（以 CPU 为中心）三层连接。
  3. 复合带宽效应：随着集群规模扩大，网络吞吐量呈超线性增长，导致网络硬件支出增速将快于加速器（xPU）的增速。

关键变化与分歧：

  1. 协议竞争与生态之争：Nvidia 的 NVLink 维持性能标杆，但 UALink 和基于以太网的 SUE 架构旨在通过开放生态挑战供应商锁定。
  2. 中国独立路径：受限于外部环境，中国倾向于构建独立生态，如华为推出的统一总线（UB）架构，旨在实现跨层协议统一与资源池化。
  3. 架构演进驱动：MoE（混合专家）架构增加了 All-to-All 通信频率，进一步强化了对高性能网络的需求。

受益方向与风险：

  1. 受益方向：具备端到端集成能力的闭环生态厂商（Nvidia、华为）、开放生态下的核心芯片供应商（Broadcom、Marvell）以及国产化替代核心厂商（海光信息、寒武纪、Montage）。
  2. 核心风险：出口管制导致的供应链中断、技术迭代路径（如 CPO 落地节奏）的不确定性，以及超大规模云服务商（CSP）加速自研芯片的替代风险。