AI 機櫃功耗密度與網絡架構演進
- —隨著 GPU 密集度提升，傳統數據中心設施難以承載單一的高功耗機櫃（如 NVIDIA Blackwell/Rubin）。
- —Meta 的解決方案是將 72-GPU 域拆分為兩座 36-GPU 機櫃，以適應 93.5kW 的現有電力包絡。
- —這種「跨機櫃 scale-up」趨勢使得機櫃間互連成為性能瓶頸，需在成本、功耗與延遲間取得平衡。
1.6T 世代互連技術競爭：ACC 的甜蜜點
- —200G/lane 下，被動銅纜 (DAC) 的 3 米傳輸目標已超出其物理極限。
- —DSP AEC 雖然具備距離優勢，但 20W 的功耗與 DSP 延遲在短距離機櫃間互連中不具吸引力。
- —ACC 通過線性重驅動器 (Linear Redriver) 提供 3 米傳輸，功耗極低且無延遲，是當前 1.6T 世代的最優解。
Semtech 在 ACC 線性重驅動器領域具備先發優勢與設計勝出。作為 ACC 市場的主要推動者，其在 1.6T 轉型中受益明顯
Marvell 憑藉強大的 SerDes 與矽光子技術儲備，在 ACC 領域同樣具備競爭力。其多元化的互連產品組合能捕捉從 ACC 到 AEC 再到光學的全面需求
Credo 主導的 AEC 市場在極短距機櫃間互連中面臨 ACC 的競爭。雖然 AEC 在 scale-out 仍有地位，但在跨機櫃 scale-up 的低功耗需求下壓力增加
ACC 在 1.6T 世代機櫃間互連中佔據主導地位，挑戰傳統 AEC 與光學方案。線性重驅動技術的成熟將降低 AI 網絡的每位元功耗與成本