在近期的Computex 2023上，某著名芯片企业CEO发布了一系列新芯片、新架构超算、交换机及AI在垂直行业的应用进展。AI浪潮正在席卷生产、消费、终端应用等各个领域，而大面积的AI应用落地最需要的是保证算力的充足。当下的算力已经不仅仅包含用于中心模型训练的芯片算力，还包括用于中心模型训练的芯片群之间的通信，以及用于终端应用的边缘芯片算力。
根据市场研究，在该企业发布的新架构GH200中，每块Grace Hopper芯片需要9只800G速率光模块，光模块用量弹性达到9倍，而一套GH200中则需要使用150英里的光纤，光通信的需求弹性空间可观。值得注意的是，GH200使用的是和H100完全相同的计算核心，但是通过加强通信、存储等部分，在同样的GPU核心芯片上实现了2-6倍的性能，集群通信能力成为了决定算力高低的最重要因素之一。除此之外，为了使得AI应用能够进一步走向多样化，单一的云端算力将无法满足所有需求。过去，以电脑和手机为代表的全球智能终端输出的通信模组通过互联网将全世界信息连接在一起；未来，承载边缘计算芯片的物联网模组将与AI应用结合，催生更加智能和多样化的应用技术。
因此，在AI浪潮的推动下，算力作为AI应用的基础设施，其变革和增长已经悄然开始，我们会积极关注算力芯片、光通信模块和边缘计算的投资机会。
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#算力仍为AI+数字经济核心主线#
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