二、行业发展历程 内容概况：当前，中国刀片式服务器行业正处在由技术升级、市场应用深化和供应链自主化等多重力量 共同驱动的关键发展窗口期，整体呈现出"市场规模持续扩张与产业链国产化进程加速"的双轨并行特 征。2024年，中国刀片式服务器行业市场规模约为150.7亿元，同比增长2.8%。这一增长不仅得益于云 计算、人工智能等下游需求对高密度算力基础设施的强劲拉动，也反映了国产CPU、操作系统等关键技 术的成熟与渗透。在政策引导和市场需求的双轮驱动下，国内刀片服务器产业正加速从依赖国际品牌向 自主可控的生态体系演进，头部企业通过技术创新与生态整合不断提升市场竞争力，未来有望在高端市 场与国际巨头展开更深入的角逐。 相关上市企业：紫光股份（000938）、曙光股份（603019）、浪潮信息（000977）、联想集团 （00992） 相关企业：宝山钢铁股份有限公司、抚顺特殊钢股份有限公司、中芯国际集成电路制造有限公司、中微 半导体设备（上海）股份有限公司、北方华创科技集团股份有限公司、海光信息技术股份有限公司、龙 芯中科技术股份有限公司、鹏鼎控股（深圳）股份有限公司、健鼎（无锡）电子有限公司、立讯精密工 业股份有限公司 ...

技术突破与核心创新 - 论文提出RNL技术，通过多维感知、路径负载均衡优化与增量流量迁移，解决AI训练与推理场景中RoCE网络负载均衡的长期难题 [1] - 技术构建“多维感知+路径负载均衡+增量迁移”闭环体系，多维感知机制可实时感知网络拓扑结构、AI任务网络需求及RoCE链路负载状态 [1] - 路径负载均衡优化通过虚拟-物理网络映射与路径评分算法智能选择最优数据传输路径，增量流量迁移策略在调整链路流量时避免瞬时延迟 [1] - 与传统方案不同，RNL基于通用RoCE交换机实现AI网络优化，无需绑定专用硬件，核心创新在于融合AI业务通信带宽与时延评估算法，结合多维链路拥塞评估机制 [2] 性能表现与成本优势 - 在实测环境中，RNL技术展现出高可靠性，集合通信原语性能提升50%，带宽利用率达85%，负载均衡离散度降低90% [2] - AI推理场景下，TPS（每秒处理事务数）提升26%，TTFT（首字节时间）时长减少30%，TPOT（每输出令牌时间）时长减少22% [2] - 整体部署成本降低60%，为AI集群的规模化落地提供了经济高效的网络基础 [2] 商业应用与战略影响 - RNL技术已纳入联想万全异构智算平台的落地规划，将巩固该平台在AI异构计算市场的技术壁垒 [4] - 该技术有助于提升公司在AI异构计算行业的行业影响力与核心竞争力 [4]