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 1、绪论：如何辨析Scale Out与Scale Up网络? Scale Out网络实现集群内（Cluster，如万卡、十万卡集群）所有GPU卡互联，亮点在于 网络内连接GPU数量大，与传统数据中心网络类似，Scale Up网络实现超节点内（SuperPod，如NVL 72）所有GPU卡互联，亮点在网络
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 1、绪论：如何辨析Scale Out与Scale Up网络? Scale Out网络实现集群内（Cluster，如万卡、十万卡集群）所有GPU卡互联，亮点在于 网络内连接GPU数量大，与传统数据中心网络类似，Scale Up网络实现超节点内（SuperPod，如NVL 72）所有GPU卡互联，亮点在网络
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 1、绪论：如何辨析Scale Out与Scale Up网络? Scale Out网络实现集群内（Cluster，如万卡、十万卡集群）所有GPU卡互联，亮点在于 网络内连接GPU数量大，与传统数据中心网络类似，Scale Up网络实现超节点内（SuperPod，如NVL 72）所有GPU卡互联，亮点在网络核心数据:AEC在光铜互联夹缝中挤出市场的What、Why、How;2）信号传输的核心部件与原理不同导致三类连接方式的功耗、距离、成本成倍递增；;4、How：AEC在算力网络侧如何部署、前景如何? 1）目前AEC主要用在Scale Up的柜间连接，如目前亚马逊Trn2-Ultra64使用 AEC柜。
本报告由073636发布,发布于 2025 年。
覆盖 2025 年,全文约 33。
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适合战略规划、行业研究员等读者参考。
重点分析了芯片等议题。