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应用方面,中国在AI Agent领域展现出更强活力。MINIMAX、flowith等企业在人机交互、情感陪伴、任务执行等场景表现突出。相比美国主推B端SaaS模式,中国更擅长C端突破与垂直行业融合,依托庞大用户数据和应用场景,在用户体验与商业模式上具备独特优势。

综上,尽管底层算力存在短板,但凭借系统补强、模型开源与应用突围,中国已在AI全链条形成与美国“双雄并立”的竞争格局。

光不贵,也并非不可靠

针对业界长期存在的两大误解,梁亦铂特别作出澄清:一是“光贵”是误解。虽然光模块单价高于铜缆,但在整个AI数据中心成本结构中,服务器占比超80%,光互联整体成本不足10%。让一个占比不到10%的部件承担主要降本压力,并不合理。

二是“光不可靠”实为运维问题。数据显示,AI集群中29%的光链路故障中,64.7%由端面污染引起,仅9.3%为模块本体失效。梁亦铂表示,某些IT工程师把400G光模块当网线插拔,揣口袋里再装回去,但光纤端面极易污染,造成误码或中断。这不是光模块脆弱,而是操作不规范。一旦发生闪断,排查耗时极长。

为应对超大规模集群挑战,海思光电子推出两大核心技术:一是StarSensor 星云智检:支持分钟级、厘米级全链路故障定位,可精准定位脏污、弯折、破损等问题,相较传统压测方案效率提升60倍,检出率和准确率提高200%以上。

二是StarMatrix 星云光互联解决方案:针对AI智算中心的特殊需求,海思光电子打造了专属的光模块产品体系:基于其自研芯片平台,支持DSP直驱、去TC设计,在功耗、性能、传输距离上全面领先。目前,已在华为最新发布的384卡AI超节点系统中部署6912个基于该平台的光模块,全面支撑长周期、满负载的大模型训练任务。


 
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