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算力是肌肉，网络是神经：为什么“连不起来”的算力只是一堆昂贵的废铁

过去两年，AI竞赛的叙事几乎被GPU垄断。单卡算力、制程工艺、显存带宽，这些指标构成了公众对“AI实力”的直观想象。但一个被忽视的事实正在浮出水面：当训练集群从千卡迈向万卡、十万卡，真正的瓶颈早已不是芯片本身，而是芯片之间那条“路”。

一块GPU大部分时间不是在算，而是在等。等数据从隔壁的GPU传过来。在计算机视觉模型训练中，GPU超过60%的时间花费在数据移动和通信上，真正用于计算的时间仅占20%左右。在大语言模型训练中，因网络问题导致的训练失败率高达21%。这意味着，每五次训练就有一次因为“路”不够宽、不够稳而中断。

算力决定的是理论上限，网络决定的是实际能拿到多少。而在这个被忽视的战场上，中兴通讯的位置比大多数人以为的要关键得多。