AI 需求增长远未放缓，多项技术突破正在重塑行业格局。

9 月 3 日，摩根大通在最新研报中称，该行分析师在参加 Hot Chips 2025 大会后认为，AI 在消费端和企业端的爆炸式增长将继续推动先进计算、内存和网络技术的多年强劲需求周期。

研报称，大会上每个会议都强调 AI 是技术进步和产品需求的最重要驱动力，传递的核心信息是：AI 基础设施需求的增长动能依然强劲，且正在从单纯的计算力竞争扩展到网络和光学技术的全面升级。该行认为，以下几个重要趋势值得关注：

谷歌 Ironwood TPU 性能大幅跃升，与英伟达 GPU 性能差距快速缩小；

Meta 扩展 100k+ GPU 集群规模，未来十年预计增长 10 倍；

网络技术成为 AI 基础设施关键增长点，以太网向 Scale-up 领域扩张；

光学集成技术加速发展以应对功耗限制。

谷歌 Ironwood TPU：性能飞跃缩小与 GPU 差距

摩根大通称，谷歌在大会上披露了 Ironwood TPU（TPU v6）的最新细节，展现出令人瞩目的性能提升。与 TPU v5p 相比，Ironwood 的峰值 FLOPS 性能提升约 10 倍，功效比提升 5.6 倍。

存储容量和带宽同样大幅改善，Ironwood 配备 192GB HBM3E 内存，带宽达 7.3TB/s，相比 TPU v5p 的 96GB HBM2 和 2.8TB/s 带宽有显著提升。

Ironwood 超级集群可扩展至 9,216 颗芯片（较此前 4,096 颗大幅提升），由 144 个机架组成，每个机架包含 64 颗芯片，总计 1.77PB 直接可寻址 HBM 内存和 42.5 exaflops FP8 计算能力。

性能对比显示：Ironwood 的 4.2 TFLOPS/ 瓦功效比仅略低于英伟达 B200/300 GPU 的 4.5 TFLOPS/ 瓦。摩根大通称：

这一数据突出表明，先进 AI 专用芯片正快速缩小与领先 GPU 的性能差距，推动超大规模云服务商加大对定制 ASIC 项目的投资。

据摩根大通预测，该芯片采用与博通合作的 3 纳米工艺，将在 2025 年下半年量产。预计 Ironwood 将在未来 6-7 个月为博通带来 90 亿美元收入，生命周期总收入超过 150 亿美元。

Meta 定制化部署，凸显 MGX 架构优势

研报指出，Meta 在会上详细介绍了其定制 NVL72 系统 Catalina 的架构设计。与英伟达标准 NVL72 参考设计不同，Catalina 分布在两个 IT 机架中，并配备四个辅助冷却机架。

从内部配置看，每个 B200 GPU 都配对一个 Grace CPU，而非标准的 2 个 B200 配 1 个 Grace CPU 配置。这一设计使系统中 Grace CPU 总数翻倍至 72 个，LPDDR 内存从 17.3TB 增至 34.6TB，缓存一致性内存总量从 30TB 增至 48TB，增幅达 60%。

Meta 表示，选择定制 NVL72 设计主要基于模型需求和物理基础设施考虑。模型需求不仅包括大语言模型，还涵盖排序和推荐引擎。物理基础设施方面，需要将这些功耗密集型系统部署到传统数据中心基础设施中。

Meta 强调，英伟达采用符合 OCP 标准的 MGX 模块化参考设计架构，为客户基于个性化架构需求进行定制化提供了可能。

网络技术成焦点，Scale Up 带来新机遇

网络技术成为大会的重要议题，Scale Up 和 Scale Out 领域都出现显著增长机会。

博通重点介绍了最新推出的 51.2TB/s Tomahawk Ultra 交换机，该公司将其描述为 " 专为 HPC 和 AI 应用构建的低延迟 Scale Up 交换机 "。

Tomahawk Ultra 是博通 102.4TB/s Tomahawk 6 交换机的后续产品，支持该公司推动以太网在 Scale Up 和 Scale Out 领域采用的战略。

该行分析师指出，Scale Up 特别代表着博通 TAM 扩展的重要机会，尤其是超大规模云服务商部署越来越大的 XPU 集群。

英伟达继续推进以太网布局，推出 "Spectrum-XGS" 以太网技术，旨在解决客户运行跨多个数据中心的分布式集群所产生的 " 跨规模 " 机会。

英伟达称 Spectrum-XGS 相比现成以太网解决方案具有多项优势，包括无限制扩展和自动调整负载均衡，并宣布 CoreWeave 成为首个部署该技术的客户。

光学技术深度集成，应对功耗和成本挑战

光学技术成为大会另一焦点领域，多个演讲者强调了推动光学技术深度集成到 AI 基础设施的关键动力，包括铜互连的限制、快速增长的机架功率密度，以及光学收发器相对较高的成本和功耗。

Lightmatter 展示了其 Passage M1000"AI 3D 光子互连器 "，解决了 I/O 连接位于芯片周边导致连接性扩展不如芯片性能扩展快速的挑战。M1000 的核心是跨越 4000 平方毫米的有源多掩模光子互连器，能够在单个封装内创建大型芯片复合体。

Ayar Labs 讨论了其用于 AI Scale Up 的 TeraPHY 光学 I/O 芯片，这是 UCIe 光学中继器的首个实现，确保与其他制造商芯片的兼容性和互操作性。该技术支持高达 8.192TB/s 的双向带宽，功耗效率比传统可插拔光学器件加电气 SerDes 高 4-8 倍。

尽管 CPO 和其他前沿光子技术尚未广泛部署，但分析师预计数据中心功耗限制将成为 2027-2028 年广泛采用的关键驱动因素。M1000 的光学波导分布在整个芯片表面，消除了传统设计的 " 海岸线 " 限制，同时功耗显著低于电气信令。

AMD 产品线扩展，2026 年推出 MI400 系列

AMD 在会上深入介绍了 MI350 GPU 系列的技术细节。MI355X 运行在更高的 TBP 和最大时钟频率下，TBP 为 1.4kW，时钟频率 2.4GHz，而 MI350X 为 1.0kW 和 2.2GHz。

因此 MI355X 主要部署在液冷数据中心基础设施中，MI350X 则主要服务于传统风冷基础设施的客户。

性能方面，MI355X 的计算性能较 MI350X 高出 9%，但单芯片内存容量和带宽保持一致。

部署配置上，MI355X 可部署在最多 128 个 GPU 的机架系统中，而 MI350X 机架最多支持 64 个 GPU，这主要由风冷系统与直接液冷系统的热管理能力差异决定。不过两者的 Scale Up 域都保持在 8 个 GPU。

AMD 重申 MI400 系列及其 "Helios" 机架解决方案将按计划于 2026 年推出，摩根大通预计时间为 2026 年下半年，MI500 系列计划于 2027 年发布。

摩根大通分析师认为，AMD 在推理计算市场具备良好定位，该市场需求增长超过训练市场，AMD 产品相对英伟达替代方案具有强劲性能和总体拥有成本优势。