IT时报记者 贾天荣
AI服务器的竞争，过去更多围绕CPU、GPU等计算芯片展开。但当一台服务器从8卡走向超节点，当计算规模从单机扩展到数万卡甚至10万卡，另一个问题开始变得越来越难绕开：这些算力芯片，究竟能有多少真正“跑起来”？
答案并不只取决于GPU本身。CPU、GPU、硬盘、网卡等部件之间，需要通过高速互连完成数据交换。服务器规模越大，连接关系越复杂，数据搬运、等待、同步、拥塞等问题也越容易成为新的瓶颈。
众星微给出的判断是，“集群有效算力”可以理解为单点算力、集群规模与互连效率共同作用的结果；而在一些实际集群中，真正释放出来的算力可能还不到50%，较好的也可能达到60%、70%。
这也意味着对整机厂而言，一颗互连芯片背后，实际上是一笔越来越复杂的“系统账”。而性能、兼容性、适配周期、稳定性、供应能力，以及出现问题后谁来解决，都开始进入同一本“账”。
10月15日，在无锡举行的众星微品牌及全栈产品发布会上，众星微发布PCIe 6.0 Switch、800G多协议AI NIC和多模RAID芯片三款新品。从整机厂的角度看，它更像是在回答一个更现实的问题：在AI服务器不断升级的今天，厂商究怎么能更好地把这本互连账算明白？
整机厂算的第一笔账：性能，更要算“有效算力”
在AI服务器里，互连芯片的位置有些像高速公路的枢纽。
众星微总经理郭二辉在接受《IT时报》等媒体采访中用了一个比较直观的比喻：CPU、GPU、硬盘、网卡等部件之间都需要通过PCIe进行通信，而PCIe Switch就像交通系统里的“十字路口”，负责不同链路和拓扑之间的数据交换。随着AI发展，一台服务器需要进行越来越多的高速通信，PCIe Switch的重要性也随之提升。
过去，一台8卡服务器通常需要4颗PCIe Switch；到了超节点时代，一个超节点可能需要几十颗甚至100颗PCIe Switch。换句话说，算力规模越往上走，互连本身的数量、复杂度和系统影响力也在同步放大。
这时，单纯看“带宽有多大”已经不够。众星微副总经理兼总工程师宁佐林提到，当前客户越来越关注三个指标：面效比、延时和功耗。例如，当两个、三个计算节点协同工作时，如果数据传输路径的延时已经超过计算本身的时间，就会出现计算节点等待通信的情况。到了更大规模的集群，节点之间的损耗还会被进一步放大。
因此，互连的价值并不是让某一个部件跑得更快这么简单，而是让整个系统少等待一点、少搬运一点数据、少浪费一点计算资源。
这也是众星微此次提出“互连即效能”的原因。其发布材料显示，算力基础设施本身是一个系统工程，计算、网络、存储、供电、散热、调度等环节相互耦合，互连承担着连接这些资源、支撑系统扩展和稳定运行的作用。
对于整机厂来说，真正需要购买的因此并非一颗“跑分漂亮”的芯片，而是它能否让整机的有效算力更接近理论算力。
第二笔账，是最容易被忽视的“适配账”
如果说性能是整机厂看得见的指标，那么适配成本往往是隐藏在项目周期里的成本。
“我们相当于一家托两头。”谈到互连芯片的生态适配，郭二辉用了这样一句颇为形象的话。以PCIe Switch为例，一端可能连接CPU，另一端可能连接硬盘、网卡、GPU等部件，“哪头适配不好都不行”。
对于整机厂而言，一颗芯片进入产品，并不是把芯片插上去就结束了。不同CPU、GPU、网卡、硬盘、操作系统之间，都可能涉及适配、测试和验证。众星微提供的生态数据也显示，目前其已适配15家以上云平台、50个型号以上操作系统、300个型号以上光模块和硬盘，以及15大主流算力芯片、7大主流CPU平台。
而在AI基础设施项目里，适配时间本身就是成本。郭二辉举了一个直接的例子：如果PCIe Switch需要适配其他厂商的网卡，可能需要花一两个月；如果类似问题发生在客户的算力基础设施现场，那么被拖延的可能就是整个月甚至两个月的部署时间。
这也是“全场景布局”对于整机厂真正有价值的地方。众星微目前已经形成覆盖存储、网络、IO扩展，以及Scale in、Scale up、Scale out、AI存储等通算、智算互连场景的产品布局，共有12款量产产品。产品多本身并不是优势，能够让这些产品之间减少重新适配才是优势。
第三笔账，是出了问题之后“谁来负责”
对于服务器这样的复杂系统，最麻烦的往往不是某个部件没有性能，而是系统出了问题之后，问题到底出在哪里。如果PCIe Switch来自一家厂商，网卡来自另一家厂商，存储来自第三家厂商，一旦系统出现Bug，几家供应商都需要参与定位。但在实际工程中，问题可能很难迅速归责。
“那个Bug两方面都要努力，但是谁都不想背这个锅。”郭二辉说。在他看来，全场景布局的另一个价值就在于，当多个产品由同一家厂商提供时，很多底层问题能够在产品之间直接解决。
这种模式对于整机厂尤其重要。因为整机厂真正交付给最终客户的是一台服务器、一个机柜甚至一个算力集群，而不是一堆互不相关的芯片。最终客户不会因为某个Bug来自第三方芯片，就接受“这不是我的问题”。
因此，供应商能否从芯片层面进一步理解整机、系统和应用，正在成为互连芯片选型中越来越重要的一环。众星微甚至将这种能力延伸到了客户定制。郭二辉在群访中透露，曾有一家互联网行业客户需要做存储机柜，过去使用国外厂商的定制方案，但此前合作并不顺畅。客户找到众星微时，众星微当时甚至没有对应的产品，但仍然根据客户需求帮助完成了一张卡，并利用自身Expander协助完成扩展板，最终在性能和稳定性上实现了对进口产品的替代。
这并不是一个简单的“国产替代”故事，如果整机厂只需要采购一颗性能达标的芯片，那么产品目录里的标准产品就足够了。但在真实的服务器项目中，客户往往面对的是一个具体的系统问题：既有架构怎么改、新增设备怎么接、不同产品怎么适配，以及最终怎么稳定交付。供应商能不能跟着客户的问题一起解决，可能比芯片本身多几个百分点的参数差异更加重要。
三款新品，回应的是三种架构变化
因此，再回过头来看众星微此次发布的三款新品，并非孤立的三条产品线。首先是PCIe 6.0 Switch，针对的是服务器内部高速互连继续升级的问题。144 Lane、64GT/s、Fabric组网和CXL内存扩展与池化等能力，指向的是更高带宽、更大规模的设备连接。
其次是800G多协议AI NIC，针对的是AI集群从节点内部互连进一步走向节点之间高速通信。众星微方面特别强调，800G并不是简单把400G网卡的带宽翻倍。针对AI集群的通信特点，该产品进行了定制化设计，并将PCIe Gen6 Switch集成进网卡，同时加入拥塞控制、多路径、选择性重传等机制。资料显示，该AI NIC支持1×800G、2x400G、4x200G，支持增强型RoCE v2、IB协议卸载”，单QP可以达到800G线速，时延达到1微秒级。
再看多模RAID芯片，则是从存储侧补足系统能力。该产品支持SAS、SATA、PCIe 5.0三模连接，兼容HDD和SSD，并加入硬件加密引擎。
如果把三款产品放在一起看，其实对应了AI服务器升级的三个方向：服务器内部连接更快，集群节点之间通信更快，计算之外的存储系统也需要同步升级。
这也让“全场景”不再只是产品数量的概念，而成为一种面向整机架构变化的布局方式。
从今天的选型，到下一代的供应商
但对于整机厂而言，还有第四笔账，而且可能是最长期的一笔：今天选择的供应商，能不能跟着下一代服务器继续升级？
AI基础设施的变化速度决定了，整机厂很难只为当前一代产品寻找供应商。今天是PCIe 5.0，下一步就是PCIe 6.0；网络从400G向800G演进，未来还可能继续向更高带宽发展。与此同时，服务器架构也从单机多卡逐步向超节点以及更大规模的Scale out集群扩展。
宁佐林认为，下一代互连真正需要解决的问题已经不只是“更快”，而是大规模网络下的拥塞、路由、延迟、性能以及散热等系统性问题。随着节点数量增加，网络路径和通信复杂度都会进一步提升。因此，互连芯片的竞争也正在从单一产品竞争，转向技术路线和持续迭代能力的竞争。
众星微已经将下一阶段投入重点放在智算互连，包括下一代网卡以及面向Scale In、Scale Up、Scale Out的交换机。在更前沿的技术储备上，众星微还在推进224G、448G高速SerDes相关技术，并探索光互连方向。
整机厂今天选的看似是一颗PCIe Switch、一张AI网卡或者一块RAID卡，实际上是在选择一家能否长期参与服务器架构演进的供应商。
对于头部整机厂而言，互连芯片的“选型账本”正在变厚。性能只是第一笔账，兼容和适配决定研发周期，稳定性决定交付之后的系统表现，而供应商能否持续迭代，则决定下一代产品还能不能继续合作。
算力竞争的主角依然是CPU和GPU，但当越来越多计算芯片被组织进一台服务器、一个机柜乃至一个超大规模集群，真正决定这些算力能释放多少的，已经不再只是芯片本身。
算力继续向上堆叠，互连也必须跟着向前。这或许正是众星微试图从“单点芯片供应商”走向“全场景高性能互连芯片平台”背后的真正逻辑：整机厂今天买的是一颗芯片，考察的却是一套能够跟着系统一起成长的能力。
