随着AI大模型发展，互联网大厂正围绕高性能网络展开激烈竞争，核心是为GPU集群寻找传统TCP与昂贵IB网络的替代方案。目前技术分化为两大路线：一是用于机柜内GPU高速互联的Scale-up网络，呈现多种开放标准并存的局面；二是用于连接超节点进行大规模训练的Scale-out网络，各厂商主要在RoCE协议基础上进行深度定制。这场竞赛的关键已从技术参数转向实际战果，最终评价标准在于其网络能否规模化部署并承载亿级日活的核心AI应用。


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