AI算力跟踪深度（三）-从英伟达的视角看算力互连板块成长性——ScaleUp网络的_ScalingLaw_存在吗_34页_2mb

英伟达通过两条路径持续扩大Scale Up网络规模：一是不断提升NVLink带宽（如最新NVLink 5.0支持单卡7.2Tb/s带宽），二是设计更大规模的超节点（如从NVL8到NVL32再到NVL576）。这些措施旨在缓解AI算力场景中的“内存墙”问题，提高显存使用效率。

Scale Up网络主要用于高密度GPU集群，通过池化显存降低通信延迟，提升模型训练和推理效率。相比Scale Out网络，Scale Up具有更高的单卡通信带宽。然而，随着单用户TPS（Token每秒处理量）提升，现有Scale Up规模逐渐逼近极限，需要通过更高层级的网络架构（如第二层交换机）进行扩展。

随着AI计算范式演进，如张量并行和专家并行的应用，通信需求急剧上升，单一Scale Out网络难以满足高频、大容量通信需求。Scale Up网络凭借高速互联已逐渐成为主流解决方案。同时，用户对模型输出速度和体验要求不断提高，进一步推动单用户TPS增长，驱动了更大规模Scale Up网络的需求。

在投资层面，光连接、铜互连和交换机等环节受益于Scale Up网络延伸，市场规模有望显著增长。相关公司包括中际旭创、新易盛、锐捷网络等。但需要警惕的是，若算力互连需求不及预期或技术发展不及客户部署节奏，产业链各环节公司业绩可能受到影响。