AI集群的瓶颈转移：从芯片到网络
当几十万颗芯片协同运行时，最先遇到瓶颈的往往不是算力本身过去三年，AI行业所有人关注的核心是：芯片。谁掌握更多GPU资源，谁抢占更多HBM存储，谁具备更强的先进封装能力，谁就更有优势。似乎AI发展中的一切难题，最终都能通过“增加芯片数量”来解决。然而，谷歌近年来的一项举措揭示了一个反直觉的趋势：AI发展的主要障碍，可能正从芯片转向网络。因为当数万乃至数十万颗AI芯片同时运作时，最先出现拥堵的，往往不是计算能力，而是数据传输的通道。谷歌做了一件不同寻常的事许多人认为，AI竞争的终点是芯片性能的较量。但谷歌发
SpaceX斩获22.9亿美元军方太空网络合约，马斯克发声
美国太空部队周二发布声明，向SpaceX公司颁发了一份金额高达22.9亿美元的合约，旨在构建一个安全且高效的卫星通讯网络，用以连接全球军事传感设备与武器系统。 这项一次性定价的创新合同覆盖了空间数据网络（SDN）核心网络，该网络架构具备高容量、低延迟的数据传输能力，可为军方提供可靠的通信保障。 SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在社交媒体上表示：“需要再次明确，星链（Starlink）和星盾（Starshield）是两个完全独立的系统：星链服务于民用市场，而星盾专为美国政府设计运营。我们一直致力于将两个系
AI算力瓶颈转移：数据传输成新难题，CPO技术成破局点
最近科技圈被一份97页投行研报刷屏——伯恩斯坦最新报告直指核心：AI数据中心的瓶颈，已从“计算受限”彻底转向“连接受限”。 当全网还在疯狂追逐英伟达GPU、HBM算力时，一个更致命的问题浮出水面：算力再强，数据“搬不动”，一切都是空谈。光通信（尤其是CPO技术），正成为AI时代真正的“卡脖子”赛道，一场“连接革命”已悄然爆发。 一、残酷现实：AI的“连接危机”，比算力短缺更致命 过去，AI性能拼的是“谁的GPU更多、算力更强”；现在，数据传输速度跟不上算力增长，已成最大枷锁。 伯恩斯坦研报核心数据，直击痛