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今日行业协会公开新动态颠覆二十年组网逻辑
，智谱落地ZCube
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本周钻研机构颁布新钻研成就颠覆二十年组网逻辑
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售后服务上门服务电话
，智能分配单据：颠覆二十年组网逻辑
，智谱落地ZCube
，让同样的GPU多干15%的活

编纂｜冷猫

在 AI 发展的过程中
，我们仍在经历一个野蛮成长的阶段：规模
，就是所有
。

这条路的确管用
。从千卡到万卡
，算力规模的跃升支持了大模型从 GPT-4 到 DeepSeek V4、GLM-5 的一路狂飙
。

不外我们都忽略了一个现实
，在 GPU 硬件规模达到肯定水平的时辰
，将算力相连的链路就成了不能忽视的机能变量
。

2026 年 5 月 5 日
，OpenAI 结合 NVIDIA、AMD、Intel、Microsoft、Broadcom 五家巨头
，通过盛开推算项目（OCP）向全行业颁布了 MRC（Multipath Reliable Connection）和谈
。这是一种专为超大规模 AI 集群设计的网络传输和谈
，已部署在 OpenAI 最大的 NVIDIA GB200 超算集群中
，用于训练 ChatGPT 等前沿模型
。

技术博客链接：https://openai.com/index/mrc-supercomputer-networking/

MRC 的主题思路是：将数据传输分散到数百条蹊径上并发传输
，在微秒级绕过链路故障
，从底子上解决大规模 GPU 集群的网络通讯瓶颈
。

而就在刚刚
，智谱率先在 GLM-5.1 线上出产集群中实现了新一代组网架构 ZCube 的规；涞
。

ZCube 颁发于网络领域顶会ACM SIGCOMM 2025
，被评价为「significantly change the way we think about and understand networking/显著扭转整个行业对网络认知方式」
。这是该技术初次大规模使用于出产推理集群中
，智谱结合驭驯网络与掌管网络架构升级和优化工作
，组网架构优化基于锐捷网络互换机
。

论文标题：From ATOP to ZCube: Automated Topology OptimizationPipeline and A Highly Cost-Effective Network Topology for LargeModel Training论文链接：https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3718958.3750503技术博客：https://z.ai/blog/zcube

新一代组网架构下
，在不新增任何 GPU、不批改任何利用代码的前提下
，集群推理吞吐提升了 15%
，首 Token 响应的尾延长（TTFT P99）降落了 40.6%
，互换机与光？橛布成本削减了三分之一

不加一块GPU
，算力瞬间多出15%
；蛐
，在扩大 GPU 规模之表：网络
，已经成为超大规模 AI 基础设施的下一个主战场
。

ZCube 技术解读：架构层面解除拥塞

推理时期的流量
，和训练时期截然分歧

传统互联网时期的数据中心流量是「统计均匀」的
。数据中心普遍选取的 Fat-Tree / Clos 架构正是基于这一如果设计的：通过多层互换机堆叠来扩大规模
，依赖 ECMP（等价多蹊径路由）在多条蹊径间分配流量
，成效不错
。AI 训练集群也根基沿用了这套架构
，由于训练阶段的通讯模式相对固定和规整
。

但大模型推理带来了一种全新的流量范式
。随着 Prefill（处置用户输入高低文）与 Decode（逐 Token 天生输出）分离部署成为主流
，集群内部的数据传输出现出高度的动态不合称性
。Prefill 节点处置输入高低文
，Decode 节点掌管持续天生 Token
，两类节点之间必要频仍传递 KV Cache
。分歧要求的高低文长度差距可达数十倍
，处置功夫随之变动
，KV Cache 数据在 GPU 之间的流向险些毫无法规可循
。

ROFT架构中
，Leaf互换机之间容易出现流量负载不均

在选取传统 ROFT 架构的集群中
，统一台机械上分歧网卡承担的 KV Cache 传输负载差距巨大
。这种源-主张不合称性让 ROFT 的 rail 映射不再天然等价于负载平衡
，反而容易把流量集中推向少数 Leaf 互换机和链路
。

统一台机械分歧网卡的 KV Cache 传输负载差距图

问题的本原在于
，Clos / ROFT 架构对推理流量产生了一类特殊的拥塞
，智谱钥浼术汇报中将其明确分辨为两类：

不成预防的拥塞：例如多个 GPU 同时向统一主张地发送数据
，在最后一跳链路上必然产生竞争
。这类拥塞是物理法规决定的
，通常依赖拥塞节造、流量整形等机造来缓解
？稍し赖挠等河赏仄私峁购土髁坑成浞绞降贾
，流量被拓扑关系天然地推向同几台互换机和同几条链路
，即便总带宽充足
，也会形成部门热点
。某些 Leaf 互换机的部门出口队列深度持续高位
，频仍触发 PFC（Priority Flow Control）反压
，进一步将拥塞从部门扩散到整条链路
，放大尾时延、压低整体吞吐
。这类拥塞的性质是架构设计问题
，靠调参和和谈优化都无法根治
。

两类网络拥塞示意图

从前
，业界应对网络拥塞的主流思路集中在和谈层：自适应路由（adaptive routing）、包喷洒（packet spraying）
，甚至 OpenAI 刚颁布的 MRC
，性质上都是在拥塞发生后做补救或绕行
。

ZCube 选择了从架构层面解除第二类拥塞产生的本原
，让它「不该发生的就不发生」
。

ZCube 的三重设计逻辑

从 ZCube 组网架构图来看
，该架构突破了 Clos 架构中档次化堆叠互换机的传统组网思路
，设计了一种齐全扁平的方式进行 GPU 服务器互联
。

ZCube架构相比ROFT架构能够有效预防结构性网络拥塞

文中视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Tf_ZJ5f_Ur00mofWuIBZZQ

第一层：取缔分层
，全网扁平化
。传统 Clos 架构由 Spine 层和 Leaf 层组成
，数据在 GPU 之间传输必要「上行到 Spine
，再下行到 Leaf」
，跨层转发自身就引入了额表延长和拥塞风险
。ZCube 取缔了 Spine 层互换机
，将所有 Leaf 互换机按序号奇偶分为两组
，两组之间选取齐全二部图互联（即每台奇数互换机与所有偶数互换机相连）
。这意味着全网 GPU 仅经过两台互换机即可互达
，网络直径为 2 跳
，介于单层互换机组网（1 跳
，规模受限）和双层 Clos（3 跳
，延长高）之间
。

第二层：单轨 + 多轨混合接入
，实现梦想负载平衡
。这是 ZCube 最精妙的设计
。每张 GPU 网卡占有两个端口
，别离以两种截然分歧的方式接入两组互换机：第一个端口选取「多轨」方式
，即一样编号的 GPU 衔接到统一台奇数互换机；第二个端口选取「单轨」方式
，即陆续编号的 GPU 衔接到统一台偶数互换机
。

这种「一张网卡
，两种接法」的拓扑设计带来了一个关键个性：全网肆意两张 GPU 之间有且仅有一条最优蹊径
。多蹊径选路是传统架构拥塞的重要起源
，由于多条蹊径意味着负载平衡战术必要做选择
，选择就可能犯错
，就可能导致流量集中
。ZCube 用唯一蹊径解除了这一不确定性
。

用更直白的话说：在 ROFT 架构下会在互换机之间发生矛盾的流量
，在 ZCube 架构下能够独享整条网络蹊径
。

第三层：更低成本
，更强扩大性
，更高容错
。ZCube 在实现机能提升的同时
，反而降低了硬件成本
。由于取缔了 Spine 层
，在一样集群规模下
，ZCube 比 Clos / ROFT 架构削减约三分之一的互换机和光？
。

扩大性方面同样阐发杰出
。以当前主流的 400Gb/s 网络配置推算
，ZCube 仅用一层互换机即可构建衔接 16384 张 GPU 的扁平网络
。而传统 ROFT 架构要实现一致规模
，必要三层互换机
。若是选取下一代 102.4Tbps 互换机和四端口 ConnectX-8 网卡
，ZCube 可支持的 GPU 规模更可达 65536 张

容错性方面也有优势
。由于 ZCube 全网 GPU 之间不存在硬性隔离平面
，在给定链路故障率下
，GPU 对不成达的概率比传统双平面 Clos 网络低 50% 以上
。

ZCube架构下贱量负载平衡示意图

传统 Clos 架构像一座多层立交桥系统
，车流必要频仍高低匝路
，顶峰期特定匝路必然拥挤
，且立交桥的某一层出故障会影响大量通畅
。ZCube 则像一张经过精密数学优化的平面路网
，每辆车都有一条唯一的最短蹊径直达主张地
，任何路段的车流量都被均匀分摊
，从规划层面解除了拥挤发生的前提
。

尝试：同样的硬件
，多出 15% 的算力

ZCube 真正引人瞩主张是它已经在智谱千卡级 GLM-5.1 coding 推理集群中实现了齐全的出产验证
。

尝试设置极度干净：GPU 型号不变、软件栈不变、业务代码不变
，唯一的变量是将传统 ROFT 架构代替为 ZCube
。了局如下：

推理吞吐提升 15% 以上：同样的硬件投入
，每秒多响应 15% 的 API 要求TTFT P99 降落 40.6%：首 Token 响应的尾延长大幅降低
，用户体感更流畅互换机与光？槌杀鞠骷跞种唬涸谕蚩ü婺＜褐
，仅网络硬件一项即可节俭投资约 2.1 亿至 6.4 亿元

更关键的是
，这项升级的边际成本很低
，纯正是组网架构的代替
。当 GPU 供给持续严重、价值居高不下时
，一种不依赖硬件堆叠就能显著提升系统效能的规划
，其产业价值不言而喻
。

AI 基础设施的价值重心在迁徙

ZCube 的落地与 OpenAI MRC 和谈的颁布
，放在 2026 年 AI 基础设施的大布景下审视
，它们共同指向一个更深层的行业拐点：AI 基础设施的价值重心
，在从「算力」向「系统效能」迁徙
。

让 GPU 跑得更好

从前三年
，大模型公司的基础设施战术能够用一个字概括：买
。抢 GPU、抢算力卡、抢机柜、甚至抢能源
。这套逻辑在模型从零到一的阶段是成立的
，算力规模直接决定了能训练多大的模型、能支持几多用户
。

但到了此刻
，这个逻辑起头遇到阻力
。

第一
，GPU 的供给依然严重
。只管英伟达持续扩产
，但需要增速远超供给
，尤其是高端推理卡的交付周期依然以季度计
。第二
，算力采购的经济模型在恶化
。GPU 价值居高不下
，而大模型 API 的定价竞争日趋强烈
，Token 单价持续走低
，毛利空间被两端挤压
。第三
，单纯堆 GPU 的边际收益在递减
。当集群规模从千卡扩大到万卡
，新增 GPU 的算力并不能被线性开释
。

在这一趋向下
，OpenAI 的 MRC 和智谱的 ZCube 代表了和谈层和架构层的两条互补的技术蹊径
。两者高度互补
，当推理集群规模持续向十万卡甚至更大规模演进时
，这种「架构层无拥塞 + 和谈层强容错」的组合或许将成为标配
。

产业链的结构性变动

英伟达 2019 年以 69 亿美元收购 Mellanox
，将 InfiniBand 纳入自己的 AI 算力疆域
。之后
，数据中心网络市场险些被 InfiniBand 垄断了 AI 场景的高端需要
。

在行业发展到一个新阶段后
，多重力量在突破这一格局
。

超以太网同盟（UEC）尺度急剧推动
，从和谈层面为以太网补齐了 AI 场景所需的低延长和高靠得住能力
。

此表
，据 TrendForce 钻研汇报
，全球 AI 专用光收发？槭谐∫呀敫咚俪沙そ锥
，全球 AI 光收发？槭谐≡ぜ拼 2025 年的 165 亿美元增至 2026 年的 260 亿美元
，增幅超过 57%
。国金证券研报指出
，随着推理需要驱动算力从通用 GPU 向专用 ASIC 演进
，ASIC 芯片在网络接口设计上天然偏差于选取盛开的以太网尺度
，也在推动网络架构从专有和谈向盛开尺度迁徙
。

ZCube 的出现进一步加快了这一过程
。它对互换机层级的要求从传统的三层降低到了一层
，对高端 Spine 互换机的依赖大幅降低
，转而对 Leaf 互换机的端口密度提出了更高要求
。

这意味着集群组网的采购逻辑将发生结构性变动：需要从「少量高端互换机 + 大量中端互换机」的金字塔结构
，转向「大量高密度互换机 + 更高速光？椤沟谋馄浇峁
。

网络架构创新的投入产出比
，可能远超大无数人的直觉
。

在 GPU 价值高企、算力供给偏紧的大环境下
，无数公司确把稳力依然集中在「若何获得更多 GPU」上
。但 ZCube 用真实的出产数据证明
，在 GPU 资源不变的前提下
，纯正通过网络架构升级就能开释 15% 的额表算力
，同季节俭三分之一的网络成本
。若是将这一比例表推到万卡甚至十万卡规模
，网络优化所开释的价值将远超通常认知
。

网络瓶颈还拥有一个被宽泛低估的个性：它随集群规模指数级加剧
。集群规模翻倍
，GPU 间通讯的复杂度可能增长数倍
，拥塞发生的概率和影响也同步放大
。这意味着 ZCube 这类架构级创新的价值
，将随着推理集群的持续扩张而加快显露
。

对于在加快扩建 AI 基础设施的云厂商、模型公司与智算中心而言
，这或许是一个重新审视组网规划的关键时刻
。AI 算力较量的下半场
，输赢可能取决于那张「看不见的网」
。

https://www.trendforce.cn/presscenter/news/20260420-13018.html

https://news.qq.com/rain/a/20260413A03IX100

今日监管部门披露新进展颠覆二十年组网逻辑
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编纂｜冷猫

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。

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。

但大模型推理带来了一种全新的流量范式
。随着 Prefill（处置用户输入高低文）与 Decode（逐 Token 天生输出）分离部署成为主流
，集群内部的数据传输出现出高度的动态不合称性
。Prefill 节点处置输入高低文
，Decode 节点掌管持续天生 Token
，两类节点之间必要频仍传递 KV Cache
。分歧要求的高低文长度差距可达数十倍
，处置功夫随之变动
，KV Cache 数据在 GPU 之间的流向险些毫无法规可循
。

ROFT架构中
，Leaf互换机之间容易出现流量负载不均

在选取传统 ROFT 架构的集群中
，统一台机械上分歧网卡承担的 KV Cache 传输负载差距巨大
。这种源-主张不合称性让 ROFT 的 rail 映射不再天然等价于负载平衡
，反而容易把流量集中推向少数 Leaf 互换机和链路
。

统一台机械分歧网卡的 KV Cache 传输负载差距图

问题的本原在于
，Clos / ROFT 架构对推理流量产生了一类特殊的拥塞
，智谱钥浼术汇报中将其明确分辨为两类：

不成预防的拥塞：例如多个 GPU 同时向统一主张地发送数据
，在最后一跳链路上必然产生竞争
。这类拥塞是物理法规决定的
，通常依赖拥塞节造、流量整形等机造来缓解
？稍し赖挠等河赏仄私峁购土髁坑成浞绞降贾
，流量被拓扑关系天然地推向同几台互换机和同几条链路
，即便总带宽充足
，也会形成部门热点
。某些 Leaf 互换机的部门出口队列深度持续高位
，频仍触发 PFC（Priority Flow Control）反压
，进一步将拥塞从部门扩散到整条链路
，放大尾时延、压低整体吞吐
。这类拥塞的性质是架构设计问题
，靠调参和和谈优化都无法根治
。

两类网络拥塞示意图

从前
，业界应对网络拥塞的主流思路集中在和谈层：自适应路由（adaptive routing）、包喷洒（packet spraying）
，甚至 OpenAI 刚颁布的 MRC
，性质上都是在拥塞发生后做补救或绕行
。

ZCube 选择了从架构层面解除第二类拥塞产生的本原
，让它「不该发生的就不发生」
。

ZCube 的三重设计逻辑

从 ZCube 组网架构图来看
，该架构突破了 Clos 架构中档次化堆叠互换机的传统组网思路
，设计了一种齐全扁平的方式进行 GPU 服务器互联
。

ZCube架构相比ROFT架构能够有效预防结构性网络拥塞

文中视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Tf_ZJ5f_Ur00mofWuIBZZQ

第一层：取缔分层
，全网扁平化
。传统 Clos 架构由 Spine 层和 Leaf 层组成
，数据在 GPU 之间传输必要「上行到 Spine
，再下行到 Leaf」
，跨层转发自身就引入了额表延长和拥塞风险
。ZCube 取缔了 Spine 层互换机
，将所有 Leaf 互换机按序号奇偶分为两组
，两组之间选取齐全二部图互联（即每台奇数互换机与所有偶数互换机相连）
。这意味着全网 GPU 仅经过两台互换机即可互达
，网络直径为 2 跳
，介于单层互换机组网（1 跳
，规模受限）和双层 Clos（3 跳
，延长高）之间
。

第二层：单轨 + 多轨混合接入
，实现梦想负载平衡
。这是 ZCube 最精妙的设计
。每张 GPU 网卡占有两个端口
，别离以两种截然分歧的方式接入两组互换机：第一个端口选取「多轨」方式
，即一样编号的 GPU 衔接到统一台奇数互换机；第二个端口选取「单轨」方式
，即陆续编号的 GPU 衔接到统一台偶数互换机
。

这种「一张网卡
，两种接法」的拓扑设计带来了一个关键个性：全网肆意两张 GPU 之间有且仅有一条最优蹊径
。多蹊径选路是传统架构拥塞的重要起源
，由于多条蹊径意味着负载平衡战术必要做选择
，选择就可能犯错
，就可能导致流量集中
。ZCube 用唯一蹊径解除了这一不确定性
。

用更直白的话说：在 ROFT 架构下会在互换机之间发生矛盾的流量
，在 ZCube 架构下能够独享整条网络蹊径
。

第三层：更低成本
，更强扩大性
，更高容错
。ZCube 在实现机能提升的同时
，反而降低了硬件成本
。由于取缔了 Spine 层
，在一样集群规模下
，ZCube 比 Clos / ROFT 架构削减约三分之一的互换机和光？
。

扩大性方面同样阐发杰出
。以当前主流的 400Gb/s 网络配置推算
，ZCube 仅用一层互换机即可构建衔接 16384 张 GPU 的扁平网络
。而传统 ROFT 架构要实现一致规模
，必要三层互换机
。若是选取下一代 102.4Tbps 互换机和四端口 ConnectX-8 网卡
，ZCube 可支持的 GPU 规模更可达 65536 张

容错性方面也有优势
。由于 ZCube 全网 GPU 之间不存在硬性隔离平面
，在给定链路故障率下
，GPU 对不成达的概率比传统双平面 Clos 网络低 50% 以上
。

ZCube架构下贱量负载平衡示意图

传统 Clos 架构像一座多层立交桥系统
，车流必要频仍高低匝路
，顶峰期特定匝路必然拥挤
，且立交桥的某一层出故障会影响大量通畅
。ZCube 则像一张经过精密数学优化的平面路网
，每辆车都有一条唯一的最短蹊径直达主张地
，任何路段的车流量都被均匀分摊
，从规划层面解除了拥挤发生的前提
。

尝试：同样的硬件
，多出 15% 的算力

ZCube 真正引人瞩主张是它已经在智谱千卡级 GLM-5.1 coding 推理集群中实现了齐全的出产验证
。

尝试设置极度干净：GPU 型号不变、软件栈不变、业务代码不变
，唯一的变量是将传统 ROFT 架构代替为 ZCube
。了局如下：

推理吞吐提升 15% 以上：同样的硬件投入
，每秒多响应 15% 的 API 要求TTFT P99 降落 40.6%：首 Token 响应的尾延长大幅降低
，用户体感更流畅互换机与光？槌杀鞠骷跞种唬涸谕蚩ü婺＜褐
，仅网络硬件一项即可节俭投资约 2.1 亿至 6.4 亿元

更关键的是
，这项升级的边际成本很低
，纯正是组网架构的代替
。当 GPU 供给持续严重、价值居高不下时
，一种不依赖硬件堆叠就能显著提升系统效能的规划
，其产业价值不言而喻
。

AI 基础设施的价值重心在迁徙

ZCube 的落地与 OpenAI MRC 和谈的颁布
，放在 2026 年 AI 基础设施的大布景下审视
，它们共同指向一个更深层的行业拐点：AI 基础设施的价值重心
，在从「算力」向「系统效能」迁徙
。

让 GPU 跑得更好

从前三年
，大模型公司的基础设施战术能够用一个字概括：买
。抢 GPU、抢算力卡、抢机柜、甚至抢能源
。这套逻辑在模型从零到一的阶段是成立的
，算力规模直接决定了能训练多大的模型、能支持几多用户
。

但到了此刻
，这个逻辑起头遇到阻力
。

第一
，GPU 的供给依然严重
。只管英伟达持续扩产
，但需要增速远超供给
，尤其是高端推理卡的交付周期依然以季度计
。第二
，算力采购的经济模型在恶化
。GPU 价值居高不下
，而大模型 API 的定价竞争日趋强烈
，Token 单价持续走低
，毛利空间被两端挤压
。第三
，单纯堆 GPU 的边际收益在递减
。当集群规模从千卡扩大到万卡
，新增 GPU 的算力并不能被线性开释
。

在这一趋向下
，OpenAI 的 MRC 和智谱的 ZCube 代表了和谈层和架构层的两条互补的技术蹊径
。两者高度互补
，当推理集群规模持续向十万卡甚至更大规模演进时
，这种「架构层无拥塞 + 和谈层强容错」的组合或许将成为标配
。

产业链的结构性变动

英伟达 2019 年以 69 亿美元收购 Mellanox
，将 InfiniBand 纳入自己的 AI 算力疆域
。之后
，数据中心网络市场险些被 InfiniBand 垄断了 AI 场景的高端需要
。

在行业发展到一个新阶段后
，多重力量在突破这一格局
。

超以太网同盟（UEC）尺度急剧推动
，从和谈层面为以太网补齐了 AI 场景所需的低延长和高靠得住能力
。

此表
，据 TrendForce 钻研汇报
，全球 AI 专用光收发？槭谐∫呀敫咚俪沙そ锥
，全球 AI 光收发？槭谐≡ぜ拼 2025 年的 165 亿美元增至 2026 年的 260 亿美元
，增幅超过 57%
。国金证券研报指出
，随着推理需要驱动算力从通用 GPU 向专用 ASIC 演进
，ASIC 芯片在网络接口设计上天然偏差于选取盛开的以太网尺度
，也在推动网络架构从专有和谈向盛开尺度迁徙
。

ZCube 的出现进一步加快了这一过程
。它对互换机层级的要求从传统的三层降低到了一层
，对高端 Spine 互换机的依赖大幅降低
，转而对 Leaf 互换机的端口密度提出了更高要求
。

这意味着集群组网的采购逻辑将发生结构性变动：需要从「少量高端互换机 + 大量中端互换机」的金字塔结构
，转向「大量高密度互换机 + 更高速光？椤沟谋馄浇峁
。

网络架构创新的投入产出比
，可能远超大无数人的直觉
。

在 GPU 价值高企、算力供给偏紧的大环境下
，无数公司确把稳力依然集中在「若何获得更多 GPU」上
。但 ZCube 用真实的出产数据证明
，在 GPU 资源不变的前提下
，纯正通过网络架构升级就能开释 15% 的额表算力
，同季节俭三分之一的网络成本
。若是将这一比例表推到万卡甚至十万卡规模
，网络优化所开释的价值将远超通常认知
。

网络瓶颈还拥有一个被宽泛低估的个性：它随集群规模指数级加剧
。集群规模翻倍
，GPU 间通讯的复杂度可能增长数倍
，拥塞发生的概率和影响也同步放大
。这意味着 ZCube 这类架构级创新的价值
，将随着推理集群的持续扩张而加快显露
。

对于在加快扩建 AI 基础设施的云厂商、模型公司与智算中心而言
，这或许是一个重新审视组网规划的关键时刻
。AI 算力较量的下半场
，输赢可能取决于那张「看不见的网」
。

https://www.trendforce.cn/presscenter/news/20260420-13018.html

https://news.qq.com/rain/a/20260413A03IX100

苏拉森·孔西里暗示
，当现代界矛盾频发
，地缘匹敌加剧
，单边主义肆虐、非传统安全领域风险上升
。他以为
，处置地域和全球安全问题
，要以对话协商取代匹敌对抗
，钻营合作共识而非发展零和博弈
。

k8凯发天生赢家

立陶宛表长呼吁攻击俄飞地理论遭批