财中社1月8日电东吴证券发布AI算力行业跟踪深度报告，认为AEC是AI计算时代Scale Up需求被放大后的新兴技术方向，与Scale Out光互联并不构成需求的“零和游戏”，后续有望在柜间、柜内、ToR层互联中继续渗透。
1、如何辨析Scale Out与Scale Up网络？ Scale Out网络实现集群内（Cluster，如万卡、十万卡集群）所有GPU卡互联，亮点在于网络内连接GPU数量大，与传统数据中心网络类似，Scale Up网络实现超节点内（SuperPod，如NVL 72）所有GPU卡互联，亮点在网络内单卡通信带宽高，为AI算力场景下并行计算、内存墙等瓶颈催生出的新兴需求。
2、DAC、AEC、AOC是什么？ 1）DAC、AEC都是铜连接，DAC无源（没有信号处理芯片）、AEC有源（有信号处理芯片），AOC是有源光连接；2）信号传输的核心部件与原理不同导致三类连接方式的功耗、距离、成本成倍递增；
3、为什么AEC在DAC、AOC的夹缝中挤出空间？ 1）光进铜退已经发生于Scale Out网络：由于传输速率、距离均不断提升，光几乎已占据Scale Out所有互联场景；2）能用铜的场景就只会用铜不会用光：当前铜在10m以内高速连接仍可使用，因此光模块、CPO尚无法替代此场景；3） Scale Up互联GPU数量少距离近，10m以内铜连接或可全覆盖，并不构成对光互联空间的侵蚀；4）距离、尺寸等差距导致铜缆内部有源（AEC）进无源（DAC）退；
4、AEC在算力网络侧如何部署、前景如何？ 1）目前AEC主要用在Scale Up的柜间连接，如目前亚马逊Trn2-Ultra64使用AEC柜间互联，ASIC芯片与AEC配比为1:1；2）AEC与ASIC两者的兴起有相关性而非因果性，其底层逻辑是计算与通信的再解耦：云厂使用ASIC或英伟达HGX等，而非英伟达DGX方案时，完全来自英伟达的计算+通信方案也随之解耦，云厂便可以自主选择使用AEC；3）AEC还可以向柜内与ToR层渗透：假如英伟达GB200 NVL72、8柜内换用AEC，一枚B200对应4.5支等效1.6TAEC，假如亚马逊Trn2-Ultra64柜内换用AEC，一枚Trainium2对应约3支800GAEC，决定配比的关键因素仍为单卡带宽及交换机层数；假如AEC参与ToR层连接，和算力卡配比为1:1；4）与DAC产业链中连接器品牌方是最核心环节不同，Retimer芯片供应商+品牌方变为AEC产业链中主导方。
