公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 训练大型新型AI模型的速度，归根结底取决于两个词：向上（up）与向外（out）。 在数据中心领域，横向扩展（scaling out）指增加可互联的AI计算机数量，将大型任务拆分处理；而 纵向扩展（scaling up）则是在每台计算机中集成尽可能多的图形处理器（GPU），通过互联使其等 效于一个巨型GPU，从而更快地处理更大规模的任务模块。 这两种扩展方式依赖不同的物理连接技术。横向扩展主要依靠光子芯片和光纤，二者结合可实现数百 米甚至数千米的数据传输；纵向扩展形成的网络密度约为横向扩展的10倍，其核心技术则更为简单经 济——通常是长度不超过1-2米的铜缆。 但高性能计算机所需的GPU间数据传输速率不断攀升，已逐渐逼近铜缆的物理极限。数据中心互联初 创企业Point2 Technology的产品营销与业务拓展副总裁戴维·郭（David Kuo）表示，当铜缆的带宽 需求接近太比特/秒级别时，物理规律决定了其必须做得更短、更粗。这带来了两大难题：一是当前 计算机机柜内部空间本就拥挤，二是头部AI硬件企业英伟达（Nvidia）计划到2027年将每系统最大 GPU数量从 ...

核心财务表现 - 2026财年第一季度营收同比激增274%至2.231亿美元 远超市场预期的1.906亿美元 [1][3] - 调整后每股收益0.52美元 显著高于分析师预测的0.36美元 [1][3] - 当前季度销售额指引中点为2.35亿美元 高于市场共识预期2.019亿美元 [3] - 股价盘后交易一度大涨近13% 年内累计涨幅约85% 远超纳斯达克指数同期11%的涨幅 [1] 业务驱动因素 - 增长源于与超大规模数据中心运营商和主要客户建立的深度战略伙伴关系 [3] - 市场对可靠且高效能连接解决方案需求持续增长 [3] - 有源电缆（AECs）业务为核心焦点 该技术基于铜缆连接AI服务器与网络交换机 [4][5] - 在AEC市场占据73%份额 技术相比光缆更可靠且功耗更低 相比无源铜缆支持更长距离传输 [5] 技术发展与客户基础 - 正开发系统级光学连接解决方案 专注于提升客户可靠性和能效 [3] - 解决方案获亚马逊、微软及xAI等行业巨头采用 [5] - 存在赢得美国六大超大规模数据中心客户未来业务的巨大机会 [3] 行业趋势与需求 - AI服务器转向高GPU密度架构（如英伟达GB200 NVL72） 推升对AEC产品的需求 [5] - AI基础设施领域投资持续高热 直接转化为对数据中心互联产品的强劲需求 [1][5]