行业核心观点 - 高性能网络（HPN）技术的核心价值在于产业落地而非实验室峰值数据，其发展需满足规模化部署与核心应用支撑两大关键硬杠杠 [1][2] - 行业当前更倾向于通过聚焦特定场景的技术优化实现单点突破，而非盲目追求“大而全”的融合方案 [7] - HPN的兴起源于大厂对打破InfiniBand技术封闭、成本高昂及供应链依赖的战略共识，其可定制、可优化的特性契合了AI场景的灵活需求 [19][20][24] 技术落地与产业现状 - 技术落地的关键衡量标准包括：大厂内部形成规模化部署，以及能够支撑日活百万、千万乃至上亿的核心应用 [2] - “Scale-out与数据中心网络合并”的构想面临带宽收敛比不匹配、现有设备折旧、部门协作壁垒及业务兼容性改造等多重现实阻碍 [5] - 厂商正通过发布如统一总线互连协议、Alink协议及HPN8.0等方案，聚焦于特定场景的算力与联接协同优化 [7] HPN技术路线与竞争格局 - HPN主要分为Scale-up和Scale-out两条技术路线，其选择取决于厂商自身资源与业务需求，并无绝对优劣 [10][11] - Scale-up路线采用GPU全互联的集中式架构，卡间带宽较传统8卡服务器可提升数倍，单卡推理效率显著提升，特别适配对延迟敏感的模型推理场景，由英伟达等强算力卡厂商依托InfiniBand协议构建生态闭环 [13] - Scale-out路线采用分布式架构，虽单机性能不及Scale-up，但能适配百卡、千卡级大规模算力集群训练，解决传统组网通信开销大、算力利用率低的问题 [15] - 两条路线呈现互补格局，已形成“推理用Scale-up，训练用Scale-out”的分工雏形，未来技术发展将向少数主流方案收敛 [17] 市场驱动力与替代逻辑 - HPN崛起前，InfiniBand长期主导高性能互联市场，尤其在AI数据中心领域占据优势 [20] - InfiniBand采用完全专有的协议栈，技术封闭导致企业无法定制优化且升级受制于供应商，同时其硬件及维护成本显著高于以太网方案，推高了AI部署成本 [22] - 对技术自主、成本控制及供应链安全的追求，驱动大厂寻求HPN作为InfiniBand的替代方案 [24]