行业分析

年年岁岁，仿佛皆被冠以“企业级人工智能突破之年”；岁岁年年，倒也果真不负突破之名。回顾过去，2024 年许多企业拥抱创新、勇敢尝试生成式 AI 技术，在不同程度上，都取得了初步的成功。到了 2025 年，重点转向了投资回报率（ROI），旨在证明种种炒作和盲目跟风（FOMO）并没有阻碍企业创造真正的商业价值。（包括 Snowflake 发布的调研在内，无数调查均显示，众多在 AI 方面领先的企业已经在其生成式 AI 投资中获得了可观的实际回报。

在大模型能力持续跃升与智能体技术加速成熟的双重推动下，AI 正在从实验室走向产业现场，从单点工具进化为企业运行的新基础设施。2025 年，我们看到智能体在金融、制造、能源、互联网等行业开始批量落地，token 消耗量指数级增长、应用场景不断丰富、政策支持持续加码，企业对 AI 的认知也从技术探索转向业务重塑。与此同时，AI 对组织、流程与人才的冲击愈发明显：岗位边界被打破，传统管理模式受到挑战，“超级员工” 与人机协同成为新的工作范式。

本文旨在定义一种 xPU 与交换芯片的协同计算范式 IFEC(In Fabric Extended-Computation)，该范式为满足 超节点架构中跨 xPU 的通信加速与卸载需求而设计，交换芯片可在数据传输路径中直接完成分布式数据的 汇聚、计算及结果分发。本文希望通过详细阐述 IFEC 加速的规范和实现细节，为 xPU 厂商、交换机厂商、 IP 厂商作为设计参考