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“GPU 匮乏”危机正在推动 Fabric 架构的全面改革

到2026年，推动大规模基础设施升级的主要催化剂是人们逐渐意识到，人工智能计算已从受限于计算能力转变为受限于网络。当企业从单台服务器扩展到数万个GPU的集群时，网络就成为了超级计算机的底层架构。.

一种被称为“GPU 饥饿”的严重运维负担正迫使超大规模数据中心运营商重新思考其互连策略。近期生产遥测数据（包括 Meta 发布的数据）显示，在运行大规模深度神经网络训练的未优化网络中，网络通信开销可能占到总训练迭代时间的 60%。此外，由于 AI 工作负载严重依赖同步的“All-Reduce”操作，整个 GPU 集群都会受到“尾延迟”的影响，导致数千个昂贵的 芯片 闲置，等待最慢的数据包到达。

2026 年的实际基准测试表明，次优的网络架构会导致下一代 GPU（例如 Nvidia B200 或 AMD MI300X）高达 30% 的计算周期处于闲置状态。由于大规模集群需要数十亿美元的资本支出，运营商正争相采购先进的互连技术，因为闲置计算的成本远远超过了高性能网络架构的溢价。.

AI以太网2026年突破：挑战InfiniBand在AI网络和互连市场超大规模网络中的主导地位

从历史上看，人工智能训练对无损和低延迟的要求使得英伟达的InfiniBand成为默认选择。然而，2026年标志着一个决定性的转折点，人工智能优化型以太网的需求已经与InfiniBand不相上下，在某些超大规模应用场景中甚至超越了InfiniBand。.

这种需求转变是由两大发展趋势推动的：

• xAI“巨像”验证： 以太网的终极概念验证来自埃隆·马斯克的xAI项目。他们的“巨像”超级计算机计划在2026年初扩展至前所未有的20万个互连的H100 GPU，并巧妙地绕过了InfiniBand。它采用了英伟达的Spectrum-X以太网（核心速度高达800Gbps），证明以太网能够在不降低作业完成时间（JCT）的情况下处理大规模计算。
• UEC 1.0 标准正式发布： 随着超以太网联盟 (UEC) 1.0 规范的发布，企业正在积极采用符合 UEC 标准的硬件。传统以太网存在“丢包”问题，并且严重依赖于僵化的路由机制。超以太网引入了人工智能原生机制，例如自适应负载均衡、乱序数据包传输和高级拥塞控制，从而避免了以往困扰以太网的队头阻塞问题。

由于以太网提供了更广泛的生态系统，避免了单一供应商锁定，并利用了庞大的现有网络工程师资源，因此企业对 AI 优化型以太网交换机的需求正在迅速增长。.

1.6T光学器件周期与“规模化”挑战

随着集群规模超过单个数据中心，机架间巨大的物理距离迫使连接硬件快速发展。当机架功率密度超过 100kW 至 150kW 时，铜缆（DAC）由于信号损耗而面临严重的物理限制。因此，光互连已成为基础设施扩展的绝对瓶颈。.

• 加速的带宽生命周期： 尽管800G光模块要到2024年末/2025年才成为主流标准，但2026年1.6太比特（1.6T）光收发器的大规模部署已然拉开帷幕。行业预测显示，1.6T光模块的需求超出预期，预计今年出货量将达到约1100万台。数据中心网络电气层如今需要随着带宽的升级而不断更换，这种升级周期远比传统企业网络更为激进。
• “轻量级相干光”在人工智能领域的崛起： 为了构建拥有超过 10 万个 GPU 的集群，超大规模数据中心运营商正在采用“跨域扩展”架构，将多个本地数据中心连接起来。然而，标准的强度调制/直接检测 (IMDD) 光学器件在如此长距离下，无法承受 1.6T 的传输速率。因此，市场对“相干光”的需求激增——这种技术过去仅用于长途电信，如今正被重新设计为经济高效、低功耗的“轻量级相干光”模块，专门用于连接人工智能数据中心园区。

在人工智能网络与互连市场中，纵向扩展计算和横向扩展架构之间的界限在哪里？

要驾驭下一代硬件的密集架构，就必须清晰区分原始处理路径和内存扩展层级。先进的纵向扩展互连技术，例如第五代 NVLink，能够提供无与伦比的双向带宽。它们构建了庞大的扁平域，将数十个 GPU 连接成一个单一的、统一的处理实体。. 

然而，整个市场不能仅仅依赖计算带宽。为了直接解决迫在眉睫的内存瓶颈问题，Compute Express Link (CXL) 已在横向扩展内存分层领域稳固确立了其地位。.

CXL 3.2、PCIe 7.0 和 AEC 正在改变可扩展 AI 连接市场

CXL 3.2 等技术可实现实时内存扩展，有效弥合了亚微秒级扩展延迟与本地 NUMA 节点之间的关键差距。这种架构上的转变是市场发展的一个关键转折点。主机互连也在同步向 PCIe 6.x 和 7.x 过渡，并采用 PAM4 信号，从而显著提升双向吞吐量，以应对海量工作负载。.

此外，为了克服被动铜缆在物理距离上的严重限制，超高速有源电缆（AEC）的集成使得在更远距离上实现无损数据传输成为可能。人工智能网络与互连市场的发展趋势表明，要实现最佳集群性能，需要巧妙地平衡各种技术。IT战略家必须将高带宽的芯片间纵向扩展链路与高度灵活的横向扩展环境无缝融合，确保多厂商硬件之间能够无缝通信，而不会限制关键数据管道的传输速度。.

为什么向硅光子学和共封装光学器件的转型是不可妥协的？

随着电气互连迅速接近其绝对物理极限，向光集成的迁移已成为现代数据中心最引人注目的技术飞跃。. 

AI 网络和互连市场正在积极地从传统的前面板可插拔收发器过渡到直接嵌入 3D 芯片环境中的共封装光学器件 (CPO) 和纳米激光光子中介层。.

硅光子学和人工智能封装技术释放下一代互连性能优势

通过将光学器件异质封装在 GPU 附近，基础设施工程师可以从结构上消除巨大的信号延迟，完全绕过传统的电气重新串行化开销。这种内部光学迁移彻底解决了物理走线限制的问题。. 

此外，采用密集波分复用 (DWDM) 激光器的晶圆级封装技术可实现多光谱数据的同步传输。值得注意的是，这些网络所支持的智能本身正在加速其设计；生成模型现在可以自主构建复杂的光子集成电路布局。对于人工智能网络和互连市场的利益相关者而言，采用先进的主动对准方法来应对间歇性物理故障（称为软链路抖动）至关重要。.

随着浸没式冷却可插拔光器件能够无缝模拟未来的液冷系统，其发展轨迹已然清晰可见。为了在人工智能网络与互连市场保持强大的竞争力，采用先进的衬底和高度集成的硅光子技术不再是遥不可及的未来奢侈品，而是维持计算能力代际增长的基础性要求。.

人工智能网络与互连市场如何克服能源壁垒和热瓶颈？

人工智能基础设施扩展面临的最大障碍并非硅芯片的供应，而是热力学现实。现代人工智能服务器机架的功率密度轻松超过 100 kW，传统的风冷方式已彻底过时。这场迫在眉睫的热危机正在深刻地重塑人工智能网络和互连市场，迫使架构彻底转向全液冷以太网交换。. 

通过将冷板直接集成到 ASIC 和收发器上，数据中心可以降低其电源使用效率 (PUE)，从而有效地绕过主动空气冷却的限制。.

液冷和能源效率推动人工智能基础设施经济向前发展

互连效率的行业标准指标正迅速从总功率（瓦特）转向皮焦耳/比特（pJ/bit）。部署 闭环液冷 设计不仅对运行稳定性至关重要，而且对于显著降低超大规模热管理中极高的用水量也至关重要。 

此外，通过OCP ORV3协议对盲插式液冷歧管进行战略性标准化，可确保这些高密度网络结构能够无缝维护。最终，可用电网功率和热效率限制了集群的最大规模。战略制定者必须将这些热动态视为核心经济变量，而不仅仅是设施问题。.

人工智能网络与互连市场：制约因素及影响分析（2026-2035）

竞争分析：目前主导人工智能网络与互连市场的五大厂商

1. NVIDIA：凭借其全栈生态系统，NVIDIA 独占鳌头。通过利用 InfiniBand（通过 Mellanox）、专有的 NVLink 和 Spectrum-X 以太网，NVIDIA 提供了大规模 AI 训练工作负载所需的关键、超低延迟的 GPU 间互连。
2. 博通：人工智能以太网交换领域的绝对领导者。其Tomahawk和Jericho交换机芯片架构为超大规模云数据中心提供强大动力。博通在PCIe连接和定制人工智能网络芯片领域也处于领先地位。
3. Arista Networks：高性能以太网领域的佼佼者。Arista 与云巨头深度集成，并拥有高度可扩展的可扩展操作系统 (EOS)，使其成为后端 AI 网络架构的首选。
4. Marvell Technology：光互连的基石。Marvell 在光电领域占据主导地位，尤其是在 PAM4 DSP 和光收发器方面，这些产品对于以极低的延迟高速传输海量 AI 数据集至关重要。
5. 思科系统：一家传统网络巨头成功转型至人工智能领域。思科依靠其统一的Silicon One架构，提供可扩展人工智能数据中心所需的高带宽、高能效以太网路由和交换功能。

人工智能网络与互连市场细分分析

按面料层级划分：机架内扩展（Scale-Up）占据市场 

向巨型集群架构的转变巩固了机架内（Scale-Up）拓扑结构的市场主导地位。通过将海量多GPU节点直接集成到单个 机架，超大规模数据中心最大限度地减少了东西向流量固有的延迟瓶颈。这种超高密度架构依赖于LLM（内存层管理）的指数级参数扩展，这要求计算集群之间近乎瞬时的内存一致性。 

因此，运营商优先考虑机架内带宽优化，而非传统的脊叶式网络架构，以确保在密集训练阶段能够快速访问数据。由此产生的密度模式决定了人工智能网络和互连市场将优先采用短距离配置，以维持峰值吞吐量。.

• 机架内 GPU 到 GPU 的带宽现在稳定超过 900 GB/s。.
• 机架内互连占集群总资本支出的 65% 以上。.
• 定制的 PCIe Gen 6 扩展域可大幅降低系统尾延迟。.
• 超级节点的采用完全依赖于优化的机架内交换结构。.

按技术划分：以太网/超以太网引领市场

在厂商互操作性和标准化的推动下，以太网和超以太网联盟 (UEC) 标准牢牢占据了人工智能网络和互连市场的主导地位。过去，专有架构垄断了计算市场，但以太网的最新增强功能通过先进的多路径路由减少了数据包丢失。这种成熟使得在百亿亿次级数据中心实现无缝扩展成为可能，而无需支付高昂的厂商锁定费用。. 

此外，UEC 的进步引入了专为 RoCEv2 设计的优化传输配置文件，确保了无损、高吞吐量的流水线，这对同步工作负载至关重要。随着云巨头积极转型其后端架构，AI 网络和互连市场越来越依赖于以太网的广泛应用和无可比拟的规模经济。.

• RoCEv2 部署在后端架构中占据了前所未有的 72% 的份额。.
• 符合超以太网标准的硬件流水线可将作业完成时间缩短 18%。.
• 博通和思科的部署严重偏向以太网拓扑结构。.
• 标准化的以太网光模块可降低每个端口的部署成本 150 美元。.

按组件划分：开关硅和系统主导市场

确定性数据包路由的必要性确保了交换芯片和系统在人工智能网络与互连市场的核心地位。在每个人工智能工厂的核心，专用的网络ASIC架构决定了可实现的最大集群基数和聚合网络吞吐量。向51.2 Tbps交换平台的快速转型凸显了一个基本现实：如果没有同等规模的交换芯片，强大的计算能力将无法得到充分发挥。. 

将共封装光器件(CPO) 直接集成到交换机逻辑板中的创新技术进一步提升了系统价值，充分利用了基础设施预算的峰值。通过构建物理层路由，交换机系统无疑将主导更广泛的人工智能网络和互连市场的增长轨迹。

• 新一代 51.2 Tbps 交换芯片可降低 40% 的功耗。.
• 交换机占所有组件级硬件投资的近 55%。.
• 交换机专用集成电路中嵌入的高级遥测技术可立即防止微突发拥塞。.
• 一体化交换机系统集成了板载光电器件，以优化空间占用。.

按数据速率划分：800G 占据市场主导地位 

生成式人工智能对 I/O 密度的不断提升，最终确立了 800G 在 2025 年人工智能网络和互连市场中的主导地位。随着单 GPU 吞吐量极限的飙升，架构师们强制要求使用 800G 光收发器，以防止数据匮乏。这一飞跃直接满足了分布式 MoE 模型的大规模有效载荷需求。200G SerDes 技术的商业化加速了其快速普及，将光通道数量减半，并显著提高了能源效率。. 

800G配置的大规模部署是实现百亿亿次浮点运算级计算环境的核心推动力。在超大规模采购的积极推动下，人工智能网络与互连市场将800G视为基本必需品。.

• 全球800G光收发器出货量超过1200万台。.
• 使用 200G SerDes 电气通道可降低模块功耗 25%。.
• 超大规模数据中心将 80% 的光预算专门分配给 800G。.
• 过渡到 800G 架构可将集群作业执行速度提高 30%。.

人工智能网络与互连市场区域分析

北美：掌控市场

北美在人工智能网络与互连市场占据绝对主导地位，这主要得益于超大规模云服务商前所未有的资本支出。美国是这一市场的核心，其基础设施投资占区域总投资的85%以上，顶级云服务提供商正迅速部署拥有10万个GPU的训练集群。这种激进的扩展需要先进的800G光纤流水线和超低延迟的后端架构来支持多模态生成式人工智能工作负载。. 

因此，国内硅业巨头确保美国继续保持尖端开关芯片和系统开发的中心地位。. 

此外，加拿大通过扩展本地化的人工智能推理数据中心和扶持专业光子学研究中心，为区域增长做出了重大贡献。北美这些设施中下一代超以太网技术的商业化巩固了其技术护城河。通过对百亿亿次级计算拓扑和共封装光器件（CPO）部署的大量投资，该地区建立了不可逾越的领先优势。. 

最终，基础人工智能模型开发人员和定制芯片工程团队的密集聚集，确保北美将持续主导全球人工智能网络和互连市场的架构演进。.

亚太地区：增长最快的地区

亚太地区是人工智能网络与互连市场增长最快的地区，这主要得益于各国积极推进人工智能战略和大规模超大规模数据中心的扩张。中国在这一加速增长的绝对规模中占据主导地位，利用其自主研发的芯片生产线，构建了庞大的国家级人工智能训练设施，同时优化了国内以太网供应链。. 

与此同时，台湾仍然是物理层不可或缺的关键环节，全球90%以上的高级光收发器和网络专用集成电路（ASIC）均产自台湾。这种强大的供应链优势显著降低了区域部署的摩擦和硬件成本。日本和韩国则通过将先进的800G基础设施整合到其国内 6G 电信研究中心，进一步加速了6G的普及，有效地将电信与人工智能边缘计算融合在一起。 

此外，印度蕴藏着巨大的发展潜力，当地数据中心运营商预计到2026年将投资近20亿美元，建设符合RoCEv2标准的优化设施，以满足企业人工智能领域日益增长的需求。随着区域企业迅速从以CPU为中心向GPU密集型架构转型，对机架内拓扑结构的需求也呈爆炸式增长。制造业优势、政府巨额补贴以及本地化数据需求的空前协同效应，确保亚太地区在人工智能网络与互连市场保持强劲的增长势头。.

人工智能网络与互连市场近期五大发展趋势

1. Palomino Laboratories（8 月 11 日）： 推出全新客户平台，重点展示 0-50 米 AI 互连技术，包括用于 AI 和 HPC 数据中心的铜速增强芯片组、MicroVCSEL 光学 IC 和硅/氮化镓 MicroLED IC。 
2. Upscale AI（6月22日）： 新增 1.9亿美元 ，总融资额达5亿美元，用于扩展开放标准的AI网络系统。该公司专注于构建异构、可互操作的横向扩展集群。 
3. HPE（6 月 16 日）： 扩大了 自动驾驶网络 ，推出了 AI 优化的 Juniper QFX 交换机，包括用于推理和与其 AI 数据中心解决方案更深入集成的 QFX5140。 
4. Celestica（4月29日）： 其 DS6000系列1.6TbE 交换机现已开放订购。该系列交换机基于博通Tomahawk 6平台，提供高达102.4Tbps的传输速率、64个1.6TbE端口，并支持铜缆/光纤互连，适用于AI后端网络。 
5. Ciena（2 月 25 日）： 发布了 Vesta 200 6.4T CPX，这是一款可插拔的共封装光器件解决方案，专为 AI 的扩展和横向扩展而设计，声称功耗降低高达 70%。

人工智能网络与互连市场中的顶尖公司

• 英伟达
• 博通
• Arista Networks
• 思科
• 漫威科技
• Astera Labs
• Credo Technology
• 相干
• 窗部
• 西耶纳
• 瞻博网络
• Celestica
• 阿克顿科技
• 安费诺
• 诺基亚
• 其他主要参与者

市场细分概述

按面料层

• 机架内/机架级扩展
• 横向扩展/集群
• 跨站点/站点间规模

通过技术

• 以太网/超以太网
• InfiniBand
• NVLink 和 UALink
• 光路交换

按组件

• 开关硅和系统
• 网卡/DPU/超级网卡
• 光收发器
• 定时器和电缆
• 网络软件与遥测

按数据速率

• 400克
• 800克
• 1.6吨及以上

最终用户

• 超大规模数据中心
• 新云提供商
• 企业
• 研究与高性能计算中心

按地区

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 西欧
    • 英国
    • 德国
    • 法国
    • 意大利
    • 西班牙
    • 西欧其他地区
  • 东欧
    • 波兰
    • 俄罗斯
    • 东欧其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚和新西兰
  • 韩国
  • 东盟
  • 亚太其他地区
• 中东和非洲 (MEA)
  • 沙特阿拉伯
  • 南非
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区
• 南美洲
  • 阿根廷
  • 巴西
  • 南美洲其他地区