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　　每个人都在试图弄清楚从何时开始当你在一个由 10,000 个 XPU 或 GPU 组成的单一结构上连接一个集群时，并将其扩展到 10万个，然后扩展到 50万个和 100 万个，在架构方面将会是一个全新的游戏。所以，你们听到了当你做这些机架时的不同之处，即所谓的扩展。然后你将机架连接到机架，因为你没有其他的选择，不然无法达到10万或100万个连接。这种称其为横向扩展，这是一种持续、不断发展的架构。但我认为，我们的每个超大规模客户此时都已经找到了实现这一目标的方法。因此，我们的路线 万个 XPU 集群增长到 100 万个 XPU 集群。在未来的三到四年内，架构基础将大体类似。

　　我知道博通团队一直在发布 2025 财年的 AI 指南。我很欣赏这种多年期的 SAM 机会展望。但是今年，我们能否从数据中心资本支出的角度看看您的网络和定制加速器客户的想法？例如，我们最新的汇总是，前四大云服务和超大规模提供商将在2025 财年增加其资本支出，分别为 35% 和 40%。我预计您的 AI 业务的增长将与这一趋势非常接近，甚至可以将其视为基本情况。当我们考虑以太网从 InfiniBand 手中夺取份额，ASIC 的增长速度快于商用 GPU 时，也许您的 AI 业务的增长速度甚至可能快于资本支出趋势。我们是否应该认为 AI 业务的增长与您的大型云和超大规模客户的资本支出增长趋势大致一致？

　　主权公司就像大多数人一样，这很像企业市场。主权公司不一定有能力首先创造硬件，但更重要的是，软件堆栈可以让硬件中的晶体管将自己翻译成高级语言，然后是大型语言模型和 AI 应用程序就可以在其上运行。因此，不要拘泥于现有的东西，即商用芯片和允许这种转换的可用软件层生态系统。因此，在 XPU 上，它将以这种方式完成。关于你的第一个问题，AI 连接、网络（也就是你说的 XPU 计算）之间的比例是多少。这是一个不断变化的数字。随着集群的扩大，需要关注的简单比率是，有向上扩展和向外扩展。随着我们扩展到 XPU 或 GPU 的单一结构集群，规模会越来越大，这将变得越来越重要。随着规模扩大，我们讨论的比例几乎呈指数级增长，这就是为什么我说从网络角度来看，目前硅片中 AI芯片的百分比在 5% 到 10% 之间，而当达到 50 万到 100 万个 XPU GPU 集群时，这一比例将上升到 15% 到 20%。