通信技术初创公司Relativity Networks近期完成2200万美元融资，核心技术为传输速度较传统光纤快30%的空芯光纤，将重点面向AI算力集群所在的数据中心场景部署，解决大模型训练、推理过程中跨节点数据传输时延过高的行业痛点，为超算级算力互联提供新的底层基础设施方案。
当前AI大模型的算力竞争中，外界普遍将注意力集中在GPU性能上，却往往忽略了互联环节的瓶颈：万亿参数级大模型的训练需要数千张GPU并行运算，跨节点数据传输的时延，往往会拖慢整体训练效率15%以上，不少厂商的算力集群实际性能远低于GPU标称的理论值，互联短板已经成为AI算力释放的核心阻碍。
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