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注：作为近期小节，本文主旨大抵来源于雪球网友们讨论，并启发收束于一篇雄文（评论附链接）。
现实背景：chatgpt引爆gen-AI，LLM成为通向AGI的可能。越早摘得AGI果实的玩家获得越大奖励，军备竞赛开始。根据scaling law，玩家们无止境渴求加速计算算力。易得：
1、更大的角度上，持续而规...
你的问题关乎于数据中心规模化不同增长层级的二阶导。凡事都要tradeoff，做取舍。直观的说，现在的处境就是芯片内晶体管已经足够密了，制程虽还会提升，但越来越慢。为了进一步加速，计算之间还必须得越来越密越来越近才行，既然无法有效的在芯片内更近，那就芯片外更近。基于这个思路，实际上有两条线三个规模化层级：
第一个层级：以芯片尺寸划线，小于芯片尺寸的技术进步就交给台积电吧；
第二个层级：再以机柜划线，小于机柜尺度且大于芯片尺寸，对于英伟达就是NVL72，是nvlink所及的范围，对于AMD恐怕就是IF这个IP开放的范围，也正是我们讨论的重点，也是铜连接具备比较优势的区段；
第三个层级：大于机柜尺度，是更多GPU加速机柜通过IB/超以太的互联部分，当然也属于数据中心规模化的范畴里，光连接当然不会缺席。
个人认为机柜层级（也就是上述第二层级）规模化的强度和速度会快于其下和其上两个层级，所谓二阶导最大，因为在这一层级规模化效率最高。英伟达会往这个狭小空间里塞更多计算和存储，扩更大的连接，而在没有更好连接方案之前，铜连接是此前没有的增量。