$澜起科技(SH688008)$ 文章“CXL在AI时代已死”提出了一个观点，即CXL（Compute Express Link）技术在人工智能时代可能不会成为主导的互联技术。文章的核心论点是CXL技术的可用性问题，以及与PCIe SerDes和海滨（coastline）区域相关的问题，导致CXL在加速计算时代失去了意义。
根据文章内容，CXL技术的主要挑战包括：
可用性问题：Nvidia GPU不支持CXL，而AMD的技术仅限于MI300A，且没有正确暴露CXL。PCIe SerDes和海滨区域的限制：CXL在PCIe SerDes和海滨区域的使用上存在局限性，这影响了其在高带宽和低延迟方面的性能。与专有协议的竞争：专有协议如Nvidia的NVlink和Google的ICI在带宽和延迟方面具有优势，这使得CXL在人工智能集群的互联中处于不利地位。然而，结合目前的消息和行业动态，我们可以发现CXL技术仍在积极发展中，并且得到了包括英特尔、AMD、谷歌、微软等公司的支持。CXL技术的一些关键优势包括：
高兼容性：CXL旨在实现CPU与GPU、FPGA等加速器之间的高速高效互联，满足高性能异构计算的需求。内存一致性：CXL提供了内存一致性，这对于数据密集型工作负载和高性能计算至关重要。生态系统支持：CXL联盟的成立和成员的增加表明了行业对于这一开放标准的支持和期待。此外，CXL技术的发展也受到了AI和数据中心市场增长的推动。随着AI模型和应用的快速发展，对于高性能存储和计算资源的需求不断增加，CXL技术在提供高带宽和低延迟的解决方案方面具有潜力。
综上所述，虽然CXL技术面临挑战，但它仍然有潜力在人工智能时代发挥作用。技术的最终成功与否将取决于生态系统的成熟度、市场接受度以及与竞争对手技术的竞争结果。因此，我们不能简单地根据当前的挑战来否定CXL技术在AI时代的潜在地位。相反，应该持续关注CXL技术的发展、行业应用案例以及生态系统的构建情况。