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泉源：荆州市融媒体中心 宣布时间： 2025-08-15 10:30:57

一夜之间，，，网络成为了AI年月的新宠，，，简直一切加入数据中心的企业，，，近几个月来都在议论网络 。。。。。。GPU仍然酷热，，，但AI网络似乎受到了更多重视，，，从硅谷巨子到初立异企，，，我们乐此不疲地讲着AI网络的多元运用与宽阔远景 。。。。。。

这一征象的背面，，，是“AI工厂”与“AI云”的兴起，，，其间，，，AI工厂是指专门处置惩罚许大都据并天生智能的超等核算机或数据中心 。。。。。。它将“AI开发”流程比作工业制作工厂：似乎工厂将原质料转化为产品，，，AI 工厂则将原始数据转化为“智能”或“处置惩罚计划”；；而AI云则是在公有云或私有云渠道上供应弹性、可扩展的AI效劳，，，用户无需自建根底设施即可挪用模子和算力，，，着重无邪性与普适性 。。。。。。

从古板数据中心转型而来的它们，，，不再仅仅处置惩罚和存储数据，，，而是将海量原始数据转化为实时洞悉与价值，，，肩负着“制作智能”的主要使命 。。。。。。

显着，，，过往老旧的底层网络架构已难以支持这样的需求 。。。。。。

也正因云云，，，AI巨子英伟达的网络优势起源周全闪现，，，除了广为人知的InfiniBand手艺外，，，其专为 AI 打造的以太网架构Spectrum-X正备受瞩目 。。。。。。

IDC陈述展现，，，在Spectrum-X以太网网络渠道的微弱推进下，，，英伟达数据中心以太网相同机收入从2024年第四序度到2025年第一季度完结了183.7%的惊人添加，，，在整个以太网相同机阛阓中占有12.5%的比例，，，在数据中心细分领域更是抵达21.1%的阛阓占有率 。。。。。。

依赖着宣布仅两年多的Spectrum-X以太网网络渠道，，，英伟达不但乐成跻身全球数据中心以太网阛阓前三甲，，，更在快速兴起的AI以太网阛阓中抢占先机，，，建设了无可争议的向导职位 。。。。。。

虽然外界仍然习气将英伟达界说为GPU巨子，，，但在聚光灯照不到的外地，，，这家公司正以惊人的速率重塑着AI年月的数据中心网络地图 。。。。。。

4万亿的真实底气

关于英伟达而言，，，它在AI网络上的结构远早于其他巨子 。。。。。。

2020年9月30日，，，为了庆祝以太网规范降生40周年，，，英伟达首创人兼CEO黄仁勋专程采访了以太网的发明者鲍勃·梅特卡夫 。。。。。。

访谈中，，，两人探讨了一个耐人寻味的问题：英伟达的中心竞争力，，，在于GPU自身，，，仍是GPU之间的互连手艺？？？？？？

这一问题的背景，，，是英伟达2020年4月适才完结的一桩收买，，，其以69亿美元的报价收买芯片妄想公司Mellanox，，，这家企业不但开发了一系列依据InfiniBand规范的核算网络产品，，，还推出了依据洞开以太网规范的Spectrum相同机 。。。。。。

而岂论是InfiniBand，，，仍是Spectrum以太网，，，都归于效劳器之间互连的一种手艺偏向，，，InfiniBand手艺专心于极致的高功用和即插即用，，，Spectrum以太网则是高功用与古板云运用场景的完善融会，，，英伟达将Mellanox归入囊中，，，就意味着其自此具有了GPU效劳器直接互连的两张主力，，，统筹了功用、扩展性和效劳性的阛阓迫切需求 。。。。。。

面临这一问题，，，梅特卡夫笃定地指出，，，英伟达真实的底气，，，即是GPU互连 。。。。。。

五年后的今日，，，英伟达市值飙升至4万亿美元，，，跻身全球最具价值的企业前线 。。。。。。支持这一惊人效果的背面，，，除了现在炙手可热的Blackwell芯片外，，，尚有它早已独步于天下的GPU效劳器互连手艺——即AI网络 。。。。。。

这时间新的疑问降生了，，，AI网络阛阓的竞争者这么多，，，为什么唯一英伟达能够赢得许多巨子的“欢心”呢？？？？？？

让我们先从InfiniBand提及 。。。。。。

作为一种功用强盛的网络架构，，，InfiniBand被专门妄想用于支持高功用核算和AI数据中心根底设施的I/O衔接，，，它的配合之处在于既可作为 “盒内” 背板处置惩罚计划（PCB 上的组件互连），，，也可经由铜缆或光纤完结 “盒外” 装备互连，，，一致了古板总线与网络互连的功用 。。。。。。

除此之外，，，InfiniBand的高带宽、低推迟、低功耗以及可扩展性等特征，，，让它与AI数据中心形成了天作之合，，，例如最新的InfiniBand XDR网络带宽可达800Gb/s，，，其开展速率远超PCIe的开展速率，，，现在的x86效劳器都还未支持PCIe6.0来知足其关于带宽的需求，，，需求经由Multi Host或许Socket Direct 等手艺来抵达XDR网络关于800Gb/s上行带宽的需求；；业界第一种支持RDMA（远程直接内存造访）手艺的网络，，，在约莫20年前就完结了无需 CPU 干预就能完结网络的线速数据传输；；也是业界最早完结了网络核算的网络，，，能够将HPC和AI作业负载中杂乱的召集通讯核算卸载到网络相同机上，，，有用提高了通讯功用和下降了网络拥塞 。。。。。。

形象一点来说，，，InfiniBand就像是一条特殊妄想的专用公路，，，速率很高，，，一起能够有用避免拥堵，，，它的配合架构能够在完结高带宽的一起大幅下降推迟，，，比照古板网络架构有着十分大的优势，，，其十分合适那些训练种种狂言语模子（LLM）的AI工厂 。。。。。。

而英伟达在2023年推出的Spectrum-X 网络渠道，，，则是专门面向AI运用场景，，，对古板以太网上鱼&人间沙雕动漫在线观看#35270;频动监狱战狱动漫在线观看8459;在线观看的进一步的优化和晋级，，，是一种从网卡到相同机协同妄想的端到端AI网络手艺 。。。。。。

首先是古板以太网被诟病最多的推迟问题，，，Spectrum-X最大极限经由端到端的优化妄想显着下降了AI事务的通讯时延，，，经由源于InfiniBand网络的RDMA手艺，，，完结了GPU显存和GPU显存之间的直接通讯，，，大幅下降通讯推迟并为用户的通讯优化供应了更多的偏向；；而在网络拥塞与丢包问题上，，，Spectrum-X则加入了在InfiniBand网络上现已老练运用的动态路由手艺（Adaptive Routing），，，依据网络负载状态，，，实时调解数据传输途径，，，最大化网络带宽的使用率 。。。。。。

一起，，，Spectrum-X也具有了InfiniBand网络的功用阻隔手艺（Performance Isolation），，，该手艺包管在多租户的多使命情形中，，，差别租户的运用之间的网络流量互不搅扰，，，即便一个事务泛起了突发流量，，，也不会影响到其它事务，，，包管各个使命都能在最优情形中运转，，，完结Bare Metal的功用 。。。。。。

与InfiniBand差别的是，，，Spectrum-X面向的是AI云阛阓，，，它也统筹了以太网的无邪性和清静性，，，让古板的以太网用户能够在不改动运用习气的状态下，，，完结快速向AI数据中心网络的搬家 。。。。。。数据中心走向AI数据中心（AI工厂和AI云）现已是时势所趋，，，AI模子正在逐步替换古板的运用形式，，，Spectrum-X的泛起，，，完结了古板云根底设施走向AI的滑润晋级扩展，，，知足了更多云效劳供应商对大妄想天生式AI等运用需求 。。。。。。

事实上，，，现在在AI训练方面，，，英伟达网络已稳居主导职位：微软Azure、OpenAI和Meta等AI巨子早已选用InfiniBand来训练自己的狂言语模子，，，而Spectrum-X也在曩昔的一年迅速争取到了许多新老客户，，，完结了在网络开展史上有数的爆发性添加，，，成为了数据中心网络的王者 。。。。。。至此，，，NVIDIA经由NVLink网络为AI事务在纵向扩展（Scale Up）上供应了坚实的根底，，，经由Spectrum-X网络和InfiniBand网络供应了在横向扩展（Scale Out）的无限或许，，，经由与业界争先的种种GPU手艺的连系，，，终究完结了AI事务在核算和通讯上的闭环，，，为AI数据中心走向高功用和无限可扩展铺平了路途 。。。。。。

但AI开展显着不会拘泥于训练这一个领域，，，能够撑起英伟达4万亿市值的中心，，，始终是其对AI开展趋势的前瞻洞悉与先下手为强的战略眼光 。。。。。。

从训练，，，迈向推理

在今年3月举行的GTC大会上，，，英伟达释放出了一个主要的职业信号：随着AI工业在大妄想模子训练方面的需求添加逐步趋缓，，，加之DeepSeek等公司在推理手艺上的突破性立异，，，整个AI职业正迎来从训练年月向推理年月的要害转折点 。。。。。。

这一改变背面，，，瞄准的是一个妄想远超训练阛阓的全新蓝海——推理阛阓 。。。。。。若是说训练阶段是AI才华的“铸造”历程，，，那么推理阶段则是这些才华的“实战”，，，其阛阓潜力和商业价值将泛起指数级添加 。。。。。。

但新的问题连续不断 。。。。。。

一方面，，，随着推理模子杂乱度提高，，，原来只需在单GPU或许单节点处置惩罚的使命，，，起源向多GPU和多节点并行转移 。。。。。。推理已不再是古板意义上的“一问一答”，，，而是进入“Test-time Scaling”阶段——在每次乞求中模拟多条回覆途径，，，并选出最优解 。。。。。。这种推理逻辑实质上是一种实时的深度推演，，，需求在毫秒级完结许多token处置惩罚与上下文回溯 。。。。。。这也意味着推理系统对推迟、带宽、同步机制的要求大幅上升 。。。。。。

另一方面，，，其时推理使命日益体现出“P-D划分”的趋势，，，行将Prefiling与Decoding使命安排在差别硬件节点，，，以完结资源最优化使用，，，避免Prefiling与Decoding阶段泛起核算和通讯资源的抵触 。。。。。。但这也使得在Prefiling与Decoding之间的数据相同成为瓶颈 。。。。。。

除此之外，，，大模子推理（特殊是依据MoE的推理大模子）还高度依赖KVCache（键值缓存），，，其存储妄想往往随着输入token数目的添加而快速添加，，，这就导致了KVCache或许被存放于GPU显存，，，或许CPU内存，，，或许GPU效劳器外地SSD，，，或许远端的同享存储 。。。。。。由于KVCache需求在多GPU间一再同享与更新，，，这对网络提出“双向压力”：工具向需完结GPU间经由RDMA的要领高速同享KV，，，南北向则要求GPU与存储、CPU间能低推迟调理和高功用传输数据 。。。。。。

英伟达针对这部分推理中所遇到的现实难题供应了高效的处置惩罚计划：

在漫衍式推理上，，，英伟达现在已有的InfiniBand与Spectrum-X以太网架构，，，构建了具有RDMA、智能拥塞操控和QoS才华的网络层，，，为其供应所需的“高速公路” 。。。。。。

而在PD辨别的通讯瓶颈上，，，英伟达经由NVLink/NVSwitch构建了高速互连通道，，，并依附Grace CPU完结CPU与GPU之间的深度耦合，，，在一致的同享内存域下，，，极大削减主存数据转移与推迟，，，大幅提高推理功率 。。。。。。

最终是KVCache存储结构所面临的双向应战，，，英伟达引入了BlueField SuperNIC（Super Network Interface Card）与BlueField DPU（Data Processing Unit）的双引擎协同架构 。。。。。。前者作为一种专为AI负载妄想的高功用智能网卡，，，在KVCache场景中可加速GPU节点间的KV同享操作，，，包管跨节点ߍ监狱战狱动漫在线观看人间沙雕动漫在线观看;8;鱼视频动漫在线观看token处置惩罚时延最低、带宽最大化；；此后者则是在CPU与GPU之间建设了一条智能的“数据高速公路”，，，将古板由CPU承当的KVCache转移、调理、造访操控等使命转移到DPU上推行，，，有用下降推迟、释放CPU资源，，，并提高全体IO吞吐功率 。。。。。。

以上几大问题是推理所遇到的网络问题，，，而在大型推理集群中，，，尚有着差别的难点 。。。。。。

许多人原来以为推理是单节点即可完结的轻量使命，，，但现实彻底相反，，，越来越多企业将训练集群直接转用于推理，，，尤其在Agentic Reasoning（自主智能体推理）场景中，，，每个Agent都需求自力数据库与长上下文处置惩罚才华，，，算力与网络资源泯灭更胜训练 。。。。。。

为应对这一趋势，，，英伟达推出了AI Fabric网络架构，，，经由NIXL（NVIDIA Inference Xfer Library）和Dynamo推理结构的相助，，，可支持动态途径挑选与GPU品级资源调理，，，使得推理系统在大妄想安排下仍然具有无邪性与实时性，，，处置惩罚了大型推理集群的资源编列瓶颈 。。。。。。

互连装备的功耗与牢靠性则是另一个企业头疼的浩劫题，，，随着推理所需GPU的数目迅速添加，，，网络互连成为整个系统能耗的要害组成，，，古板的电衔接（如铜缆）受限于衔接距离的影响，，，现已成为了扩展瓶颈，，，光互连成为了AI数据中心的干流 。。。。。。

为此，，，英伟达推出了CPO（Co-Packaged Optics，，，光电一体化封装）手艺，，，将光模�？？？？？榧扇胂嗤酒庾爸�，，，有用下降功耗并提高可靠性 。。。。。。据相识，，，与古板光模�？？？？？榻狭�，，，CPO可带来30%-50%的网络能耗节约，，，相当于在超大妄想数据中心中释放出数十兆瓦电力用于GPU核算 。。。。。。

值得一提的是，，，CPO还带来了运维层面的优点——光模�？？？？？槭肯骷酢⑹忠詹灏文？？？？？？槭币⒌墓收下氏陆怠⒓す馄飨骷跛谋�，，，这都在提高全体系统耐性的一起，，，支持更高密度安排 。。。。。。

能够看到，，，英伟达网络正以训练年月的手艺沉淀，，，为推理年月修建全新底座：从BlueField SuperNIC、BlueField DPU，，，到Spectrum-X, AI Fabric、CPO光电一体化网络相同机，，，再到全栈优化的软件生态，，，其推理根底设施地图现已成型 。。。。。。

掌握网络，，，即是掌握未来

2020年9月那场与梅特卡夫的相同中，，，黄仁勋还说了这样一句话，，，客户不眷注你选用什么手艺，，，更眷注怎么处置惩罚他们的问题 。。。。。。

在他的眼里，，，英伟达的真实突破，，，不但在于GPU的功用优势，，，而在于它早早把GPU重新界说为一种渠道级组件——就像DRAM、CPU相同，，，可被嵌入随处置惩罚计划中，，，面向详细问题构建彻底系统，，，数据中心成为了核算机，，，而网络决议了数据中心的功用、扩展性和功率 。。。。。。这种系统头脑，，，是英伟达从图形处置惩罚走向AI数据中心供货商的中心底层动力 。。。。。。

在最先，，，没有人信任GPU有云云宽阔的未来 。。。。。。“专心于CPU无法处置惩罚的问题？？？？？？那阛阓要么基础不保存，，，由于没有处置惩罚计划，，，要么阛阓十分小，，，并且是一个超等核算机的阛阓，，，都不或许乐成 。。。。。。”黄仁勋追念昔时质疑者时曾这样说 。。。。。。但英伟达的洞悉更深一层：真实的阛阓往往降生于需求没有成型时 。。。。。。

这一逻辑，，，正仿制在今日的AI网络渠道之上 。。。。。。就像昔时的3D游戏离不开以太网，，，今日的推理模子、Agent智能体、天生式AI也相同离不开高速、牢靠、智能化的网络——遵从的，，，仍然是梅特卡夫纪律：衔接越多，，，渠道价值越大 。。。。。。

未来，，，随着大型推理集群的加速安排，，，AI渠道的“下场战场”不再是某一颗芯片的功用之争，，，而是整个系统、生态、网络的协同功率之争 。。。。。。在这个新的战场上，，，英伟达不但现已上场——它正在引领偏向 。。。。。。

本文来自微信公共号“半导体职业视察”（ID：icbank），，，作者：邵逸琦，，，36氪经授权宣布 。。。。。。

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