大家好，我是你们的老朋友老乔。

8月初，英伟达新一代AI算力架构逐渐清晰。市场讨论最多的，还是GPU性能提升了多少、芯片用了哪些新技术。但我花了一些时间把整套架构重新看了一遍，真正让我感兴趣的，却不是这些。

我看到的，是一个正在发生的产业变化。

过去几年，AI产业的发展一直沿着同一条路径前进：模型越来越大，GPU越来越强，HBM越来越多。几乎所有人都默认，AI的发展就是不断增加算力、不断增加显存。但这一次，我发现英伟达开始尝试另一条路。

简单来说，就是四个字：减存增光。

在我看来，这不仅是一项架构升级，更可能意味着AI产业链下一阶段的价值量，开始重新分配。

英伟达为什么开始"减存"？

过去几年，HBM一直是AI服务器里价值量提升最快的环节之一。原因很简单，模型越来越大，提高单张GPU的显存容量，是提升系统性能最直接的方法。

但随着AI集群规模越来越大，这条路径开始遇到新的挑战。

继续增加单GPU显存，不仅成本越来越高，功耗越来越大，整个系统的资源利用效率也开始下降。于是，在英伟达这一代架构里，我们看到一个新的方向，就是通过内存池化等方式，让更多GPU共享存储资源，把过去依赖单张GPU完成的事情，放到整个AI系统里协同完成。

打个比方，以前每家工厂旁边都建一个仓库，为了避免缺货，每个仓库都修得越来越大；现在，更像是建设一个中央仓库，让更多工厂共同使用。仓库建得少一点，并不意味着投入减少，而是资源配置方式发生了变化。

所以，在我看来，"减存"并不是HBM不重要了，而是AI的发展开始从追求单点性能，逐步转向追求整个系统的效率。

芳林新叶催陈叶，流水前波让后波。

产业升级很少是一项技术突然取代另一项技术，而是在一次次架构演进中，资源开始重新配置，价值量开始重新分配。我最近一直比较关注的，就是这种变化。

我为什么开始重新看光互联？

如果越来越多GPU开始共享资源，那么另一个问题就出现了。共享资源的前提，是GPU之间必须能够更快地通信。

还是刚才那个例子。中央仓库可以建，但连接仓库和工厂的路必须足够宽，否则仓库建得再大，也发挥不了作用。

AI服务器也是一样。

随着内存池化的发展，未来GPU之间的数据交换会越来越频繁，这意味着Scale Up互联的重要性正在快速提升。而这也是我重新关注光互联的原因。

过去几年，市场更多关注GPU和HBM；但随着英伟达开始调整AI服务器的架构，我认为产业链的价值量也可能随之发生变化。未来，无论是以NPO、CPO为代表的光互联方案，还是相关光器件、光引擎、光纤等环节，都有望受益于这一轮架构升级。

我一直比较喜欢研究产业里的变化。因为很多时候，一个行业最大的投资机会，并不是市场规模突然扩大，而是同样一笔资本开支，开始花在不同的地方。

投资，仍然要落到业绩上

当然，产业趋势并不等于投资机会。最终真正能够受益的，还是那些能够把技术优势兑现到产品、把产业变化兑现到订单、最终兑现到业绩的企业。

市场总是很快反映已经发生的事情，而真正容易产生认知差的，往往是那些刚刚开始发生的变化。这也是我最近重新关注光互联的原因。

最后，祝大家投资长虹。

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