Datacenter is the new compute unit.这是英伟达对于计算系统拓展的愿景：未来数据中心将取代单个芯片，成为计算系统的基本单元，而数据中心也会像芯片一样持续迭代计算能力，不断优化性能和能效。
如同芯片依赖架构和制程工艺创新从而实现性能升级一样，高速、高带宽、低延迟的互联解决方案对于数据中心规模化计算也十分关键。
与此同时，算力规模已成为模型 Scaling 的主要瓶颈，比如 NV 在 GTC 上也只能最多将 3.2 万张 H100 组成集群，以满足 GPT-5 的训练需求。为了实现 GPT-6 ，探索10 倍级下一代数据中心成为共识。下一代超大规模集群也让“互联”升级成为一个相当现实的需求，因此，我们认为从下一代模型的计算需求出发，互联也一定是投资的关键主题。
在 AGI 大基建时期的当下，硬件环节的公司既是推动 AGI timeline 的关键力量，也一定能够 catch 到最多价值。本篇内容是我们对数据中心互联的主题研究，通过对各个互联环节的细颗粒度拆解，来厘清互联的现状、趋势和关键机会。
一、关键结论
1. 互联环节是计算中心除了计算芯片之外的第二大 Capex，并且随着 datacenter 规模的提升，互联成本的占比也会增加。以 Meta 的 24k-GPU 计算集群为例，Compute 部分成本为 68.2%，而互联占到了 23.9%，而在 100k-GPU 的情况下，互联则占到了 26.1%，计算芯片的占比为 66.3%。
2. Nvidia 在互联环节同样享有强势位置。在下一代超大规模计算中心建设中，Nvidia 不仅会享受到 GPU 需求爆发的受益，也会因为对 NVLink 的提前布局捕获互联环节的果实。NV 不仅能和 TSMC 共同实现最快的 Die-to-Die 互联，还拥有最全面的互联产业的覆盖，不仅在 Switch 层面既能用 NV Quantum-X800 将集群规模扩大到数十万以上，从而让 InfiniBand 架构在与 RoCE 的竞争中有明显优势，也能靠 Spectrum 产品线凭借针对 LLM 的 NCCL 算法库，统治 RoCE Switch 市场。
3. Die-to-Die 和 Chip-to-Chip 是下一代互联升级过程中的关键技术创新，也是创业公司的主要机会。我们已经看到 Ayar Labs、Xconn 等公司拿出了成熟的设计方案、甚至已经进入流片环节，对于大公司而言，这类公司也是它们的潜在收购标的。而在其他互联环节，更多则是常规技术路径升级，存量头部公司拥有极大优势，适合通过二级投资来捕获行业增长的 beta。
4. Google 和 Broadcom 的联盟最有机会挑战 Nvidia 。Nvdia 在单卡性能、系统构建和生态兼容性上都有明显优势，GB200 的出现极大削弱了其他玩家单点突破的可能，只有拥有完整的大内存系统才能形成竞争。在只有 Fat-tree 互联架构难以继续扩展，且 NV 探索的 Dragonfly 架构受阻的情况下，Google 和 Broadcom 的组合才有可能凭借多年在 Torus 的积累反超 NV。对于一级市场而言，由于大多数一级计算芯片公司在互联和系统构建上研发较弱，而一级的互联芯片公司也很难找到计算芯片来落地，导致一级 LLM 芯片投资愈发困难。
5. 对于二级公司， 除了 Nvidia、Google 和 Broadcom 三家明显优胜者外，值得关注的公司还有：
• 光模块环节：Coherent、Innolight、Marvell
• 交换机环节：Arista
• 线材：Amphenol（铜）、Credo（铜）、Coherent（光）
在一级市场上，主要有 Enfabrica 和 Xconn，做光模块的 Ayar Labs 和 Celestial AI 等公司值得关注。
二、为什么关注互联
互联是数据中心除了计算芯片之外的第二大 Capex，我们以 Meta 的 24k-GPU 计算集群为例进行估算，Compute 部分成本为 68.2%，而互联占到了 23.9%，剩余部分则是存储、电力等。
要实现下一代 10X 算力的计算集群规模扩容，目前有两条路径：
1）在现有的 Fat-Tree 互联架构下扩容单交换机接口数，
2）探索新的互联架构，例如 Dragonfly 架构。
目前的 Fat-tree 网络架构下，RDMA 组网的集群最大 GPU 数取决于旗舰 Switch 的接口数。现阶段，旗舰交换机有 64 个接口，不考虑延迟和阻塞问题的情况下，三层 Fat-Tree 架构将最多支持 (32x32x64=)65536 个 GPU 组成计算集群，不过因为 Oversubscription Ratio（过度订阅比，即某个网络链路的带宽与所连接终端设备带宽的比值）的原因，目前 Nvidia 也只能做到 3.2 万个 GPU 进行稳定运行 LLM 训练。
NV Quantum-X800 的推出一定程度上缓解了扩容焦虑，作为 B200 同代产品， NV Quantum-X800 提供了 144 个800G 接口，这意味着，基于 NV Quantum-X800 的两层网络最大组网 GPU 将会是：72x144=10656，三层网络最大组网 GPU 数为：72x72x144=767232，但是 RoCE 阵营预计在接下来两三年内仍局限于 64 个接口，IB 在训练场景的优势和份额将会扩大。
在切换网络架构上，Dragonfly 被认为是 Fat-free 的下一代架构。Dragonfly 定义了层次化的网络结构，能够灵活扩展节点数，并保证通讯的低延迟。
和 Fat-Tree 比，Dragonfly 的架构也会更适合 MoE 架构，因为 Dragonfly 架构下局部节点的通讯效率更高，也因此能带来更高的算力利用率，同时，在相同节点数的网络中，Dragonfly 需要更少的互联设备，从而带来成本和能耗上的优势。
不过，Dragonfly 的架构还处于探索阶段，有消息称，NVIDIA 正在探索 Dragonfly 架构下所需的网络配件。预计2027 年以后才会有产品推出。
因此，为了适配下一代模型训练，扩容仍是数据中心的升级方向。在这一背景下，首先，更多 GPU、更远距离通信的特性对互联性能提出了更高要求，其次，因为计算架构的原因，互联设备的需求增速高于集群规模的增速的， GPU 增加一系列带来的收发器、Switch 等互联设备的需求。如下图：
如果我们以 Meta 24k-GPU 计算中心的 Capex 推演，在 100k-GPU 数据中心中，互联的 Capex 占比变成了 26.1%，提升了 2%+。
三、互联环节的技术趋势
带来计算中心互联升级的还有技术侧的变化。提升互联与宽带的升级的关键技术有 CXL（Compute Express Link）、和 CPO（Coherent Processor Optic） ，二者交汇有望成为下一代计算中心的主要变革。
1. HBM 为 GPU和 ASIC 提供高带宽内存，高带宽能够支持模型训练和推理中的大规模并行计算，HBM 虽然提供了高带宽，但当前的内存容量有限；
2. CXL 可以将大容量 DRAM 资源共享给加速器，从而扩展 HBM 的有效容量。
3. CPO 作为光互连技术能够提供更高带宽、更低延迟的CPU-加速器、加速器-内存链路。
HBM、CXL 和 CPO 单点技术的突破都在为下一代计算中心和互联升级，当三者能够有机结合时，数据中心架构会被重构。
CXL
CXL 由 Intel 和 AMD 在 2019 年提出，它是对上一代计算机硬件传输协议 PCIe 的升级，能够让各个计算机部件（计算芯片、内存、硬盘和互联设备等）之间进行高速数据传输，让它们更好的协同工作。
CXL 之于 PCIe 的升级主要体现在：不仅可以提供 PCIe 的传输功能，还支持组网，从而增强了各个设备间的内存共享和互操作性，还降低了设备间的响应延迟、提升了数据传输带宽，更重要的是，CXL 协议下允许对服务器的每一个部件都分解并池化，CXL 所具备的内存池化能力也是 CXL 替代 PCIe 过程中最值得期待的变革性应用。
在服务器的通讯主要依赖于 PCIe Switch。GPU 能从 CPU 获取指令和内存数据，并通过 NIC 与其他 GPU 进行协作，随着 GPU 数量的增长，对 PCIeCXL 的需求也会相应递增，
在常见的服务器中，这样的通讯主要依赖 PCIe Switch，GPU 能从从 CPU 获取指令和内存数据，从 NIC 和数万张 GPU 进行协作。PCIe/CXL Switch 将在未来 3-5 年内以 30% 左右的 CAGR 从 8 亿美元扩展到 32 亿美元左右，目前中高端市场由博通全面垄断，由前博通部门主管所创立的 Xconn 计划在 25 年开始大规模量产，Xconn 在实现领先的性能的同时又能提供一定的性价比优势，作为创业团队也会在 CXL 环节威胁博通的市场地位。
CPO
CPO（Coherent Processor Optic）是一种基于光学互联技术的高速芯片间互联接口规范，CPO 的核心是通过硅光子学技术将传统互联接口集成到光学芯片上，用硅片来构建光子收发器里的所有组件，不仅从原材料角度对传统设计中的不同元件材料进行替代、整合，制作上也复用了成熟的 CPU 制造工艺，这些都有效降低了光模块（Optical Module）的成本。
凭借能耗和可扩展性优势，光学元件（Optics）已经在 Sever-to-Server 的互联上得到应用，例如 Meta 的 VP of Infra 就透露过， Meta 内部的 AI 训练服务器集群已基本采用 Optics，在 NVIDIA 的设计中，有望在 NVLink 6.0-7.0 时实现从电信号向光信号的转化。
伴随对计算提升，Chip-to-Chip 互联环节同样存在光学元件替换传统铜线通讯的需求，但对 Optics 的体积和成本提出了更进一步的要求，硅光子学的成熟成功解决了这部分问题，预计会成为 Chip-to-Chip 互联的主流解决方案。
四、下一代互联关键：Chip-to-Chip
芯片层的互联涵盖了 Die-to-Die 和 Chip-to-Chip 两部分，其中，Die 间互联解决的是单颗芯片内不同 Die 之间的互联，例如，是计算芯片公司主要的迭代路径。Chip-to-Chip 则解决的是单个服务器节点内的不同独立芯片之间互联需求。
Die-to-Die
Die-to-Die 能够让不同的单独的硅芯片直接连接起来，从而在这些硅片之间它们快速共享数据、提升计算性能、降低延迟。Die 间互联已经成为计算芯片公司主要的迭代路径。
现阶段， Die-to-Die 互联主要依赖 TSMC 迭代 CoWos 来升级 2.5D 封装。TSMC COWOS 的目前年收入大概在 40 亿美元，市场预期 CoWos 未来会保持 50% 以上的 CAGR，预计未来会是很大的赛道。不过也有市场观点认为，TSMC 不太可能在落后制程上做过多 Capex 投入，这可能会带来 CoWos 长期产能不足的风险。
而在 3D 封装层面，目前 TSMC 和 Intel 只提供了概念性的技术展示，除了巨头外，我们也关注到例如 Whalechip 这样的早期团队在做类似尝试，并且技术方案更为激进。TSMC 的 3D 封装最多做到 2 层，但 Whalechip 可以做到 3 层，所以在目前巨头没有明显客户、技术和产能的明显优势下，类似于 Whalechip 这样的初创公司有机会通过自己的产品声量获得一定市场份额、甚至成为巨头公司的收购标的。
Chip-to-Chip
Chip 间互联主要涵盖的是 CPU、GPU 和 Network Interface Card（NIC）之间的互联，现阶段，片间互联环节的主流技术路径包括了 PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）、NVLink-C2C和Google的TPU ICI（Inter-Chip Interconnect）。
LLM 热潮带来对算力需求的升级，算力的可扩展性（Scalability）也成为芯片公司的重要竞争指标，NVIDIA 凭借 NVLink 在模型训练市场占据了领先优势，也驱动计算中心的互联架构的变化。
• NVLink
由于 NVIDIA 不满于 PCIe 的弱性能和过慢的迭代速度，自己研发了 NVLink-C2C 来性能互联。
NVLink 协议之所能比传统 Ethernet 协议更快，根本原因是砍掉了 Server-to-Server 架构下的复杂网络功能，例如端到端重试、自适应路由和数据包重新排序等，并将 CUDA 和 NVLink 协议结合，从而实现了极高带宽和能耗的互联性能。例如 B100 采用的 NVLink C2C 速率已能做到 1.8TB/s，是 PCIEv5 128GB/s 的 14 倍左右。
Nvidia 在在这个环节的超前布局也迫使博通的 PCIE Switch 和谷歌 TPU ICI 去追求更极致的性能，甚至采用或收购初创公司的前沿技术实现追赶。
• Google ICI
Google TPU 则采用了和 Braodcom 合研的 ICI 系统，可以看到，同张主板上的 4 片 TPU 通过光缆进行互联，TPU v5p 的互联速率高达 600GB/s，是 PCIEv5 128GB/s 的 5 倍左右。
Broadcom 所提供业界领先的 HBM PHY 和 SerDes IP 是 Google 选择 Braodcom 的重要原因，但 TPUv6 预计将采用独立的互联芯片，类似于 Ayar Labs 所提供的技术方案，以追求更极致的互联性能，但其目前正在考量多个替代方案的性能和兼容性。
五、服务器层级的互联
和芯片环节的互联相比，服务器级别的互联更多是在存量方案上的升级。
Tray-to-Tray
Tray 间互联指的是完成同一个机架内多台服务器的互联，在这一环节，主要用的产品有 Leaf Switch 和 NIC（Network Interface Card，网络接口卡）。
在 Datacenter 规模扩大过程中，服务器数量的增加一定会带来 NIC 的增长，作为连接计算设备的 NIC 成为刚需，每台服务器都需要一个或多个 NIC，Leaf Switch 的需求则来自超大 datacenter 内更高的带宽和更低的延迟通信需求。
• Tray-to-Tray NIC
每个机架（Rack）通常会配备 2-8 个 RDMA 网卡，帮助 GPU 高效接入到数万卡集群参与大规模并行计算任务。NVIDIA Mellanox 的 ConnextX-800G 是目前性能最好的网卡，能够支持 800Gbps的数据传输速率，因为和 Ethernet 相比， Infiniband 能提供更低的延迟和更高的数据吞吐量，更适配于海量数据传输的高性能计算和数据中心场景。
在超大规模的计算集群中，每个 Rack 都可以看作一个中小规模的 GPU 集群，这些 GPU 之间也需要通过高速互联技术进行数据交换。为了追求极限性能，NVIDIA 为 500 张 GPU 以下规模的中小集群研发的 NVLink 就可以运用到 Rack 内的互联上。
NVLink 是专门用于 GPU 链接的高宽带互联，支持高达1.8TB/s的传输速率。和传统的PCIe接口相比，NVLink 可以实现更高的带宽和更低的延迟。
为了追求极限性能，NVIDIA 为 500 张 GPU 以下规模的中小集群研发了 NVLink，能实现 1.8TB/s 的互联。在超大规模的计算集群中，每个 Rack 都可以看作一个中小规模的 GPU 集群，这些 GPU 之间也需要通过高速互联技术进行数据交换，二NVLink在单个服务器主板上连接多个GPU，从而在机架内实现高效互联。
通过下图我们可以看到，每块服务器主板上有两个 NVLink 接口（红圈位置）：
在 Cable 的选择上，因为 Rack 中 GPU 之间的通讯距离并不远，所以通常会采用成本更低的铜缆作为 ，而这些铜缆也会自带接口，因此并不需要光收发器（通常一个 800G 的光收发器需要 $1800），所以 CSP 们会尽可能的使用铜缆，因为成本明显更低。
Digital-to-Analog Converter
Active Electrical Cable with Copper conductors
• Leaf Switch
Leaf Switch是一种机架（Rack）级交换机，主要用于将同一机架内的多台服务器通过高速网络互联起来。它可以与服务器的 NIC 对接，从而组成机架内部的高速网络。
在 RoCE和 IB 的组网技术路径下，Leaf Switch 是必不可少的关键组件。
• NVSwithch
为了增强中小规模 GPU 集群内部的高速互联，Nvidia 也推出了NVSwitch交换芯片。NVSwitch 可以被集成在高端GPU 内部，作为单个服务器节点内部配备多个 GPU 时的高速互联方案，实现同一服务器（Server）节点内所有 GPU 之间的超宽直连。
每台配备 8 个 GPU 的 Server 节点，通过NVSwitch可实现高达 14.4TB/s 的 GPU内部总互联带宽。而在标准机架内，通常可以部署 72 个 GPU，为了将这 72 个 GPU 高效互联，就需要在机架中心部署 9 台NVSwitch，并通过密密麻麻的NVLink铜线缆将它们连接起来,构建起类似于“GPU集群内网络”的拓扑。
但 NVSwitch 提供的还只是 GPU 的 server内部直连，但在更高层级上，为了完成整个机架内所有节点之间的高性能互联，仍需要 Leaf Switch 来完成。因此，NVSwitch 和 Leaf Switch 的组合是异构计算环境中端到端的高性能网络的刚需。
Rack-to-Rack
不同 Rack 之间的互联现阶段基本只能依赖光收发器和光缆进行传输。通常距离越长的发信器价格和功耗越高，所以会尽可能选取合适的设备。
机架（Rack）间互联是通过 Spine Switch 将 Leaf Switch 链接来完成的。在顶级 AI 训练集群中为了确保互联性能，Spine Switch 和 Leaf Switch 都会使用同款旗舰机型。通常情况下，RDMA 网络中 Spine switch 和 Leaf switch 支持的接口数量对集群的最大 GPU 数量规模有着直接的关系和制约作用。因此，Spine 和 Leaf switch 技术的迭代和性能提升，对于建构件下一下一代超大规模 GPU 集群变得很关键。
在传统的 RoCE/IB 架构下，在每个机架最上方都会有一台叫做 ToR （Top of Rack） 交换机，可以将机架内的服务器进行互联。
同时，随着计算中心规模的扩大，各个 Rack 间物理距离也在不断拉长，当 rack 之间的距离超过电缆的有效传输距离时，Rack-to-Rack 的远距离高速互联就需要利用光纤来实现。因此，在下一代大规模数据中心的搭建中，光收发器和足够长的光缆将成为必不可少的组件。
• Rack-to-Rack Switch
因为 Spine Switch（二层网络架构中是 Core Switch）需要负责连接下层Leaf Switch，Spine 和 Core Switch 就需要提供更多端口数量来保证支持连接多个 Leaf Switch，从尺寸和端口密度来看，Spine 和 Core 交换机也就比 Leaf Switch 更大。
• 通常情况下，RDMA 组网的集群最大 GPU 数和集群中旗舰 Switch 的接口数相关。
H100 同代的 NV Quantum-2 Switch 是 Nvidia 面向 Leaf Switch 推出的旗舰机型，有 64 个400G 接口，它首先能支持 32 张 GPU 以 400G 组成第一层网络，剩下的 32 个接口将以 400G 去与 Spine Switch 互联。
为了尽可能组成最大的集群，每个 Leaf Switch 只会和一个 Spine Switch 做一次连接，也就是说单台 Spine Switch 最多能和 64 台 Spine Switch 互联，也就是两层网络最大能由（32x64=） 2048 台 GPU 组成，三层网络能由 （32x32x64=）65536 台 GPU 组成。
B100 同代的 NV Quantum-X800 有 144 个 800G 的接口，两层网络最大能由（72x144=）10656 张 GPU 组成，三层网络能由（72x72x144）=767232 张 GPU 组成。
上面计算得出的是理想状态下 GPU 集群最大规模，而在实际操作中，为避免互联过于拥挤导致高频阻塞，还需要考虑到 Oversubscription Ratio（过度订阅比，即某个网络链路的带宽与所连接终端设备带宽的比值），行业常用的 Oversubscription Ratio 是 3：1 或是 4：1。
例如，对于连接了 32 个GPU节点的Leaf Switch ，为满足 4:1 的 Oversubscription Ratio 就需要使用 8 到 10 个 400Gbps 端口与每台 Spine Swithc相连，从确保足够的带宽、避免网络拥堵。
不过，由于 GPU 价格昂贵，工程师们通常也会在软件层面安排好数据流的延迟问题，尽可能地扩大集群规模，并保证每张卡的效率。
• Google OCS
除了传统的电子交换方式，谷歌和博通也为TPU 互连网络研发了基于 OCS (光电路交换)的新型光互连架构。
OCS 是利用微机电系统(MEMS)技术制造的可动态调节角度的微小镜子阵列，通过调节每个微镜的角度来切换光信号的传输路径，进而实现光信号的交换和互连。这种设计不仅具有带宽巨大的优势，而且允许TPU互连网络在Fat Tree和Torus等不同拓扑结构间灵活切换,降低了网络迭代和运行成本。目前，OCS可支持8960个TPU单元以600Gbps的速率实现全互连。作为对比，基于IB(InfiniBand)的电子互连最多可支持 3,2768 个 GPU 以 100Gbps的速率互连，而基于 NVLink 的 GPU 直连方案则能支持最多 576 个 GPU 以 1800Gbps 的高速率互连。
• 关键组件：NIC、Transceiver、Cable
下面分别是 NIC、Transceivers、AEC 和 AOC。Rack-to-Rack 因为距离限制通常会使用光缆，但也有不少公司为了成本考量使用 AEC。
目前并没有这些不同距离设备的详细拆分，但是预计主要集中在 DR 以下。
Cluster-to-Cluster
集群（Cluster） 间的互联实现主要需要使用极远距离的 Transceivers， 对其他环节的设备的影响并不大。
跨集群训练需要 Intercluster logical interfaces（LIF），其中，上市公司 NETAPP 很擅长这个，但是它们开发的是存储的跨云读写，并不确定对 GenAI 的影响。
六、NV 的垄断优势将在互联环节延续
根据 LightCounting 统计，LLM 在 2023 年的普及让 IB Switch 的份额得到了跃升，并有机会在未来 5 年内和 RoCE 平分 AI Server 市场。考虑到 RoCE 下的 Ethernet Switch 需求中还包含着大量传统数据中心业务，所以在纯 LLM workload 下，IB 的份额优势相当明显。
从目前 Nvida 所规划的技术路线上看，我更倾向于认为 NVLink+IB 的技术优势和市场份额在未来 2-3 年内持续扩大。
首先，IB Switch 的接口数比 RoCE 有明显优势，这也意味着在训练集群拓展上有更大规模优势。如前文所述，考虑到新一代 IB switch 将接口数从 64 个提升至 144 个，训练集群的规模能扩大 10 倍左右，而由于 RoCE 阵营在两三年内并无法做到类似的技术，所以 GPT-6 等下一代模型的训练预计都将使用 IB Switch。
使用 NVLink 的推理集群在推理旗舰模型时有明显的性能和性价比优势，RoCE 则不太会被用在推理集群中。在推理集群中，NVLink 和 NVSwitch 的组合凭借比 RoCE 和 IB 强十几倍的通讯速率，将 72 张 GPU 的内存互联起来，这样的大内存系统能允许更多的模型/数据/用户请求并行运算，从而达到数十倍的吞吐量、能耗比和性价比，这是 IB/RoCE 都无法企及的。我们预计未来的推理需求将由类似 GB200 的大内存集群用来满足旗舰模型，由大内存单卡（如 B200 或 ASIC）来推理开源模型，并不太会拉动 IB 和 RoCE 的需求。
NVLink 和 IB/RoCE 的协同通讯（Rail-optimzed Network）将巩固 NV 生态的性能优势。Rail-optimzed Network 指的是当一 GPU 的通讯渠道拥堵时，可以将信息通过 NVLink/NVSwitch 传至同一服务器内的空闲 GPU，再传送给目标 GPU。这样的网络架构将让 NV 的交换机始终比同代的交换机保持性能优势，也有助于 NV GPU 比同代 ASIC 保持互联性能上的领先。
总的来说，尽管市场预计 Nvidia 未来几年在推理芯片的市占比将逐步下滑，主要是因为未来单卡便可独立推理中小模型，但是这并不影响互联环节的竞争格局，因为未来将只有高端模型的推理需要互联，而 NVLink 目前只有 TPU ICI 这个对手，考虑到目前 LLM 基于 TPU 所做的生态和优化远不及 NV，我们认为 NV 的垄断优势将延续。
七、重要公司
Private Companies
• Ayar Labs
海外独角兽曾经对 Ayar Labs 进行过深入分析，作为片间通讯光模块（CPO）的代表公司，Ayar Labs 通过和 Switch Chip 或 GPU 一起封装，从而解决片间通讯的带宽、延迟、距离和能耗问题。
Google TPU v6 也在尝试类似的技术，并正在测试多家 Vendors 和他们主计算片的兼容性，由于主片由博通设计，所以可知这些 Vendors 中并不包含博通；此外，博通的 Tomahawk 5 交换芯片已采用了 CPO 技术，在延迟和能耗表现上有明显提升。
• Celestial AI
Celestial AI 和 Ayar Labs 一样都是做片间通讯的光模块产品，但不同于 Ayar Labs 选择和 Switch Chip 或 GPU 共同封装，Celestial AI 选择的方案是放置于 HBM 旁，让 GPU/ASIC 能远距离进行 HBM 读写。Celestial AI 已经获得了 AMD 的投资，但和 Ayar Labs 比，Celestial AI 的产品成熟度还较低。
• Enfabrica
Enfabrica 是将 RoCE 和 CXL 结合，推出针对的 LLM 的交换机，既能为 AI Server 扩充内存容量并提升内存利用率，又能优化 CXL 和 RoCE 网卡的通讯效率，降低延迟。这将同时冲击博通的 RoCE 和 PCIe Switch Chip 产品线，因为客户可能会更倾向安装简化的网络设备。
• Xconn
Xconn 定位于做最高端的 CXL Switch Chip，目前已设计出全球首款 PCIE5.0 和 CXL 2.0 Switch Chip，这两款并有着最优秀的总交换带宽、延迟表现和能耗比表现，预计能构建最大容量的内存池，为数据中心降本增效。Xconn 的产品比博通的旗舰芯片高 50% 的总互联带宽，更低的延迟和能耗表现，有机会抢夺博通在 CXL Swith Chip 的市场。
Public Companies
对于二级公司，除了 Nvidia、Google 和 Broadcom 在这三家有明显优势的公司外，值得关注的公司还有：
• Coherent（COHR）
主做光模块和光器件的公司，其子公司 Finisar 为 NV 光模块的最大供应商，几十年来都是全球最大、技术最领先的光器件供应商。
• Marvell （MRVL）
作为是一家全能的半导体公司，Marvell 不仅有行业绝对领先的光器件 DSP，在光模块领域也达成了不错的销售规模，更是接下了 AWS AI ASIC ( Trainium 和 Inferentia ) 和 Google ARM CPU 的设计订单。
• 中际旭创 （688389:CH）
中国市场迅速崛起的光模块公司，根据 Lightcounting 排名，中际旭创和 Coherent 并列排名第一，是 NV 光模块的第二大供应商，凭借国内的需求优势，让其业绩不逊于 Coherent。
• Arista Networks （ANET）
一家行业领先的交换机公司，它用博通的交换机芯片为客户的各个使用场景（云计算、高频交易或 AI）设计并组装企业数据中心的交换机，再配其自主研发的操作系统 EOS，能够为大型科技公司、金融机构、云服务提供商提供针对性的云网络搭建。
本文来源：海豚投研 (ID:haituntouyan) 文章来源于：海外独角兽 作者：NCL 原文标题《AI时代的计算互联，英伟达另半边天有对手吗？》
