NVIDIA与AMD的C2C高速互联技术：AI芯片市场新机遇

突破GPU和CPU数据传输限制，NVLINKC2C互联方案引发关注【】

在AI训练和推理过程中，面临日益增长的数据处理需求，GPU和CPU之间的C2C高速互联技术正变得越来越重要。

NVIDIA在AI集群竞争中全面布局，不仅涵盖计算领域，也涉足网络领域，其在计算芯片方面的布局包括CPU、GPU以及CPU-CPU/CPU-GPU SuperChip。

AMD则聚焦于CPU和GPU计算芯片，并采用基于先进封装技术的Chiplet芯粒技术，将CPU和GPU Die封装在一起，形成高效的计算平台。

随着大模型和AIGC的推动，HPC和异构计算市场迎来爆发，对芯片间IO吞吐的要求提高，从而催生了C2C等高速互联接口IP的市场需求。

UCIe作为行业开放标准，未来有望与NVLink-C2C一道，成为半导体行业的重要C2C互联标准。中国大陆的多家半导体公司如芯原股份、灿芯半导体等已加入该联盟，而其他相关高速接口IP公司也可能因此迎来发展机遇。

投资者应关注人工智能底层技术发展可能带来的风险，以及AIGC法律法规的实施滞后可能对行业应用落地造成的影响。