中信证券:超节点提升AI訓練推進效率,关注三大增量环节

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マーズ・ファイナンスのニュースとして、中信証券のリサーチレポートによると、スーパー・ノードは複数のアクセラレータカードを高帯域・低遅延のScale-upネットワークで緊密に接続し、さらにメモリープーリングやメモリー直結などの仕組みを提供することで、AIの学習および推論(訓練・推論)の効率を大幅に向上させており、すでに明確な産業トレンドになっている。英VIDIAなどのメーカーがスーパー・ノードの効率化と増設を推進するにつれて、GPU間の交換用チップ、液冷、ラック内電源の各段階がそれぞれScale-upの純増量消費、ラックの高出力によってもたらされる普及率とASP(平均販売価格)の向上、ラックの高出力によってもたらされるASPの向上から恩恵を受け、成長につながる見込みである。2028年の増分の余地はそれぞれ1000億、130億、240億米ドルに達すると予想される。中でも、スイッチング(交換)チップの国産代替の機会は期待できる。スイッチング(交換)チップは商業的な特性が良く、安定した寡占(寡頭)構造が形成されやすい。GPU間接続の増分余地は大きく、かつ明確であり、国産の余地は2028年に50億米ドルに達すると見込まれている。現時点では、イーサネット方式がその主要な技術方向として成りつつあり、計算能力(算力)チップの国産化トレンドに合わせて、関連する国産ソリューションがすでに実装されている。現時点でのリーディング企業の売上規模は約10億元で、成長余地は非常に大きい。国内のイーサネット・スイッチング(交換)チップのプレーヤーに注目することを勧める。さらに、スイッチング(交換)チップに基づく光相互接続のCPO/NPO段階における国産代替も注目に値する。

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