文｜锦缎

人类社会正在悄然从互联网时代切换到算力网时代。

鲜有人感知到的是，时代转折序曲中，遇到的第一批实体障碍，除了 GPU、HBM，还有交换机——此前市场鲜有关注的交换机，正在扼住 AI 算力的咽喉。

全面出击的英伟达 VS 蓄势反击的联盟，是 GPU、HBM 之后 AI 的第三场战争：一场科技史上围绕交换机的精彩对决即将上演。

思科后遗症

如果用人体结构来类比 AI 算力，可以做如下理解：AI 芯片（由 GPU+HBM+CoWoS 组成）是心脏，CUDA 等加速软件是大脑，光模块是关节，线缆光纤是血管，以交换机为代表的网络设备是咽喉。不同的设备合集，最终呈现的是整个服务器集群。

其中 AI 芯片、CUDA、光模块、线缆，都已经被翻来覆去的讨论过无数回，成为阳谋。但令人诧异的是，为什么交换机作为核心的组网设备之一，却一直备受冷落，只能充当 AI 暗器。

根据定义，交换机（Switch），工作于 OSI 网络模型中的数据链路层，智能地决定将数据帧从哪个端口转发出去，从而实现网络中的数据交换和流量管理。因此，交换机的核心作用是提高网络的性能和效率，并支持网络的扩展和管理。通俗理解，交换机就是 " 网络效应 " 的硬件载体。

而且从市场规模来看，交换机也相当之重要。根据 IDC《2023 年网络市场跟踪报告》的最新数据，2023 年全球网络设备市场规模为 714 亿美元，其中交换机超过 400 亿美元，是仅次于 AI 芯片、服务器的核心算力组件，规模甚至要远大于近期被火热讨论的光模块和高速存储 HBM。

黄教主其实在公开场合也表达过交换机的核心地位。老黄曾透露，在 AI 整个集群投资中，InfiniBand 网络（以下均简称 IB）约占总成本的 20%。这里简单科普一下，IB 网络是英伟达在子公司 Mellanox 的帮助下，自己搭建的用在服务器之间的算力通信网络，其中所使用的核心交换机为自产的 IB 交换机。

既然从技术角度来看如此重要、从市场规模看也不小，怎么交换机就始终不被大家重视呢？

笔者认为，最主要的原因在于交换机被成见式的认为是网络架构中配角的存在，毕竟 HBM、CoWoS 这些新名词一听就是十倍空间起跳的宏大故事。而一提交换机，大家条件反射式的想到：这不就是 2000 年互联网泡沫时的思科的产品么，还能炒吗？

20 多年前思科作为全球网络设备的绝对龙头，与现如今的英伟达享受的是一样的地位。在 2000 年，思科的网络交换机市场份额超过 6 成，路由器份额超过 8 成，可以说没有思科的网络设备，就不会有后来的互联网蓬勃发展，当年思科被誉为互联网卖铲人。

后来的故事大家想必每个人都知道了，随着互联网泡沫的破灭，思科的股价遭受了重创，从高点下跌了超过 70%。公司后来用了 20 年，才勉强填平当年估值带来的狂热泡沫。科技行业天然 " 喜新厌旧 "，交换机这个老面孔自然被绕着走，何况当年被深套的恐惧还深深刻在每个投资人的反射弧里。

但成见已经是过去式，当下时点，势必要重新审视对交换机、尤其是 AI 交换机的理解了。原因无他，各方面的信号已经非常明显，随便举出两例：

图：高速交换机龙头 Arista 股价开始加速上涨

第三堵墙

今天再度重新认识交换机必要性，就缘自交换产品的本身发生了重大变化，而且交换机在网络中的重要性也在明显提升，甚至已经成为 AI 基础设施中的三堵高墙之一。

1、AI 催生算力网革命

似乎网络架构已经停滞很久了。如果深究网络架构的变迁史，不难发现 OSI 网络模型上一次大的变革，还要追溯到十多年前云计算爆发时期的 " 网随云动 "。在停滞十多年后，我们观察到，AI 将催生互联网络设备的最新革命，将促使网络架构从互联网时代切换到算力网时代。

算力网该如何理解？首先说以前互联网中网络设备的核心任务，是完成即时通信，所以交换机本质上是一个通信设备；而现在 AI 算力中心中网络设备的构建逻辑，在于集中力量办大事，即集合越来越强大的算力，交换机不再仅仅是通信设备，而变成了算力设备本身。

想必有很多人在这儿会持反对态度。不用着急，请继续看后面的解释。

众所周知，这一轮 AI 能够成功是大力出奇迹的工程学突破，背后的指导法则是 "scaling law"，scaling law 描述的模型性能与模型规模之间的幂律关系，这一法则表明，当模型的规模（例如参数数量、数据集大小和计算资源）增加时，模型的性能将得到提高。

换句话说，为了得到 AI 大模型智能的涌现，scaling law 告诉你要不停的堆算力和数据。这也是为什么，在 2024 年 3 月初，黄仁勋斯坦福大学演讲时提到，在未来的 10 年里，英伟达会把深度学习的计算能力再提高 100 万倍。这并不是泡沫时期的大放卫星，而是 AI 智能涌现的必要条件。

算力要实现如此恐怖的提升幅度来满足 scaling law，从硬件的角度来分析，路上有三堵墙：

1）算力墙：核心围绕 GPU，也是大家在 AI 算力硬件中关注度最高的产品。破除算力墙最关键的技术手段是制程和芯片架构的升级。但制程带来的单芯片算力提升面对着黑洞般的 AI 需求，已显得苍白无力。毕竟现在的苹果最新的 3nm 的 A17 芯片，升级的效果已经微乎其微。实际上，英伟达的 GPU，采用的只是 4nm 制程，甚至下一代产品 B100，也不会升级到 3nm。每一代际算力倍增可能已经是单芯片算力提升的极限了。

2）存储墙：核心围绕 HBM。单芯片算力跟不上，可以靠 HBM 来大大缓解，在《AI 国力战争：GPU 是明线，HBM 是暗线》一文中有详细讨论，可以移步于此。HBM 反倒成为一个飞速进步的环节，海力士和美光最近股价飙升便是市场开始认知到这一方向的重要性。

3）通信墙：算力和 HBM 结合在一起解决单卡的问题，但单卡再强也远远跟不上下游的算力需求。进一步的解决方法是堆料，抛开复杂的技术名词，其实原理就是简单粗暴的大力出奇迹，把尽量多的优质的算力卡连起来组成算力集群，这与猎鹰火箭装 27 台发动机本质上是一个道理，其中的关键技术就在于数据中心的组网技术，因此，交换机的地位今时不同往日。

从最新的英伟达 GB200 计算集群网络架构中，我们能够非常清晰的看到多处堆料组网的技术：1）GPU 卡与 GPU 卡之间，基于 NVLink 协议的卡间互联，这部分配套的 switch 芯片，由于被英伟达垄断，没有太多产业链探讨的意义，因此不再展开。2）再往上一层，就是 IB 交换机，它连接起多个 GPU 卡群，构成一个完整的机柜 Rack。3）多个机柜再通过交换机互联，形成强力的 AI 算力中心。后面两个环节，都离不开 AI 交换机的支持。

这种架构就能非常清晰的看到，为了突破通信墙打造强大的算力基座，交换机不仅仅是充当算力网络中的通信设备，而自身也变成算力设备的本身。正是这一产业链环节定义的变化，给了整个交换机产业链拔估值的基础。

在这一轮算力网革命中，交换机正式与 GPU、HBM、先进封装、光模块一道，站到了产业链的 C 位。

2、初听不识曲中意，再听已是曲中人

其实，产业链的这一变化不是 2024 年英伟达通过 GB200 才向全世界摊牌的，最早的信号发端于 5 年前。

2019 年，英伟达豪掷 69 亿美元，击败英特尔和微软收购了彼时绝大部分都还比较陌生的 Mellanox。笔者当年也是不理解一个芯片厂玩什么交换机，只是觉得这对于财大气粗的英伟达来说，算一个不大不小的收购，自然也是没有仔细分析产业链上的协同效应。

但随着 AI 算力爆发，Mellanox 的重要性飙升，成为英伟达 IB 交换机、Spectrum-X 以太网交换的御用供应商，占据了 AI 网络设备中的最高份额。毫不夸张的说，现在 Arista 市值接近 1000 亿美元，Mellanox 可以轻松给到 3000 亿美元，较当年看似极其溢价的 69 亿美元升值 43 倍，远超这 5 年英伟达的市值上涨幅度。

老黄当时就对这笔收购非常得意，曾说这是两家全球领先高性能计算公司的结合，早在 5 年前就已经把 Mellanox 放在与英伟达同等重要的位置上，回头来看不得不感叹老黄的眼光确实毒辣。

Mellanox，凭什么能跟英伟达平起平坐？Mellanox 提供的主要产品是数据中心内的通信互联解决方案，而其中最为核心的又是基于 IB 协议开发的一些列网络设备产品，这儿有必要展开说一下 IB 协议。

1999 年，北美计算机巨头们牵头组织 IB 联盟，目的是为了取代 PCIe 总线协议，成为智能设备之间互联的新的协议标准，IB 内嵌了 RDMA（Remote Direct Memory Access）功能，能将服务器间内存、GPU 内存直连；比如在 AI 的 GPU 集群中，RDMA 技术能加速卡之间的交互，大大节省时延。

但 IB 后来声音日渐变小，而智能设备之间的互联，仍然是由性价比更高的 PCIe 协议牢牢占据了核心位置。这是由于 IB 协议需要专门的网卡和交换机来支持，导致了居高不下的硬件成本，因此在跟以太网的方案中竞争中败下阵来。头等舱是好，但没有几个人坐得起。

后来连 IB 首发者英特尔都选择了退出，最终只有 Mellanox 苦苦的在这条 " 错误 " 的路线上坚持。Mellanox 公司成立后不久，便加入了 IB 联盟并推出相关产品，到 2015 年，Mellanox 在全球 IB 市场上的占有率达到 80%，虽然领先但在这一小众市场不被人注意。2019 年被英伟达收入囊中，而这之后，IB 基本从一个公开协议变成了英伟达的私有协议，更不为人关注了。

直到 2023 年这个算力为王的时代，IB 协议才一飞冲天被广为人知。AI 大模型的横空出世，算力的缺口一下子被放大到无限大，而作为并行计算中关键加速器的 IB 协议，成了最优解决方案，这一协议的硬件载体，正是 IB 交换机。

在英伟达及旗下 Mellanox 的强势带领下，市场纷纷上调高速交换机的出货量，IDC 预计 2023-2024 年，市场高速交换机增速分别为 54% 和 60%，2024 年甚至还呈现加速的迹象。由于 Mellanox 是英伟达的子公司没法直接投资，美股投资人转而追捧最纯正的交换机标的 Arsita，毕竟它虽然不如 Mellanox 优秀，但也是各大云厂商高速交换机的最大供应商。

以点带面，通过高速交换机这个纽带，我们不难发现，信息革命已经从互联网进入到算力网的时代。如果在今年，你还只在聊互联网，显然已经被时代甩下了车；同样，如果聊算力还只在聊 GPU，显然三大重点你只抓住了一个。

" 失意者联盟 "

1、英伟达 +mellanox 在干什么：意欲吃干抹净

从交换机的产品谱系图，我们更能读懂英伟达的布局。这张图其实信息含量极大，建议反复观看。

首先说，英伟达的野心很大，它从来都不是只想做一个卖卡的芯片公司，而是想做 AI 时代的算力方案解决商。或者说英伟达商业模式的变化：从来不只是想卖铲子，是卖给你整个矿山，别再用 " 卖铲人 " 来形容英伟达了。

英伟达 2021-2025 年的产品路线图，昭昭然的将这个野心公示全球。其中标粗的是其核心的 GPU 产品，从 A100 迭代到 H100，然后再到今年的 B100，再到 2025 年的 X100，路线非常清晰，也是 AI 产业链关注的焦点。

但经常被忽略的是图表的下半部分，英伟达同时标注出了配套的交换机型号变化，分为两个 IB 和以太网两个系列方向：

所以，在老黄的构想里，如果一个超算中心是专门为 AI 建的，那就用最快的 IB 交换机方案；对于存量的以太网算力中心，如果客户扭扭捏捏，英伟达也能匹配提供以太网方案，就用 Spectrum-X 交换机。简单来说，就是面向现在和未来的生意英伟达给你包圆了。

从图中也能看到，英伟达不仅仅只是想同时卖芯片和交换机，它的野心远超于此。

如果客户同时选购了英伟达的芯片、交换机，就离采购英伟达 AI 算力集群方案不远了（图表的上半部分）。在整体方案中，英伟达给下游客户推自有 GPU+ 自有网络设备 + 自有 CUDA 搭建的整个 AI 算力集群。这就是 AI 工厂的模式，价值量将是只卖 GPU 卡的数倍以上。

更为重要的是，如果整个图实现，这一轮的 AI 大潮将被英伟达实现新版的软硬件解构，软件企业如云厂商负责疯狂氪金和试错商业模式，硬件企业英伟达负责建 AI 全算力和旱涝保收。

有必要提的一句题外话是，这张图也能看出英伟达并不准备染指 HBM 和先进制程，台积电和海力士目前来看还是非常安全的。

图：英伟达产品路线图

2、英伟达恐惧症：反击者联盟

别看各大厂的老板，求着老黄买卡是对英伟达态度非常好；但实际上，对英伟达恐惧在硅谷正与日俱增，大佬们都在牌桌底下热议如何摆脱。面对英伟达如此凌厉的明牌攻势，此前一盘散沙的非英伟达阵营也展示出了空前的团结。

GPU 芯片和 CUDA 网络，似乎壁垒过高，尽管比如谷歌已经死磕 TPU 多年，但收效甚微，更多人是选择了躺平接受了英伟达在 GPU 上垄断的现实，所以英伟达的 GPU 才能毛利率高达 90% 以上，堪称有史以来最暴力的硬件。

而交换协议和交换机，由于技术壁垒相对低，且处于产业变革的早期，成为众人攻破英伟达堡垒最优的一致选择。

至此，交换机这一长久以来不被重视的网络设备，一下子跃升为 AI 算力基础中的暗战高地。为了追赶英伟达 IB 方案，2023 年 7 月，" 超以太网联盟 "（Ultra Ethernet Consortium）正式成立，这一联盟迅速成为各个大厂的救命稻草。英特尔、微软、Meta、博通、AMD、思科、Arista、Eviden、HP 等陆续加入。

超以太联盟成立后，便马上推出了 RoCEv2（RDMA over Converged Ethernet）方案，在软件层吸收了前文提到的关键技术 RDMA，剑指的方向非常明确，那就是力争对标 IB 性能。

以太网的后发优势目前看有两个：

在超以太联盟中的 GPU 全球老二 AMD，把这两点说得更加清晰：以太网将成为 AMD 构建算力集群的基础协议，因为以太网拥有更好的性能、更强大的大规模集群能力，以及最为核心的开放性，希望与头部交换机厂商一起，降低组网成本，打造更具性价比的网络。

也正是基于这两点原因，不少人对于超以太网联盟还是很有信心的。到底是以太网胜出，还是 IB 一统天下，最终答案只能留给时间来验证。但不管怎么样，英伟达与超以太联盟的这轮对垒应该是非常精彩的，必将成为科技史上日后被人反复提及的经典桥段。

但笔者倾向于认为超以太网的胜算还是被高估了。因为 Scaling Law 的指导之下，AI 算力网络比拼是速度不是价格，人多如果不是最优方案，那可能也只是乌合之众。这就像自行车肯定是更经济的出行方式、骑的人也多，但是没有人会用它来上高速，留给以太网联盟的时间其实不多。

3、国产还落后以太网联盟半个身位

本来行文至此就可以收笔了，但估计还有不少人关注国产算力网络中交换机的进展，在此再赘述一二。

在互联网时代的算力基础设施投资中，得益于运营商的超前投资，我国的基础网络速度、渗透率在全球都处于领先地位，这也在后面直接催生了中国的移动互联网繁荣，中国的互联网公司，也因此具备全球竞争力。

不少人认为，我们在 AI 时代，也可以依葫芦画瓢，上演后来者居上的戏码。

但不得不直面的遗憾现实是，而在算力网络时代，我们的算力基础设施处于全面落后状态。我们不仅仅在 GPU、HBM、先进封装方面有不少课要补，代表着算力集群能力的交换机我们也并没有什么优势可言。一方面我们并没有 IB 交换机，只能做以太网交换机，而且以太网交换机的代际更迭上也落后于海外 1 代，也就是落后超以太网联盟半个身位。

好在和其他网络设备一样，中国在交换机上其实一直具备很强的竞争力，这还要得益于华为 20 多年前的努力，以及孵化了后来的新华三。时至今日，国内的 AI 算力网络中的交换机仍然沿袭了骨干网和数据中心网络中的格局，新华三和华为依旧是主要的玩家。

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。虽然在 AI 交换机上我们落后了不少，但依靠历史积累和集体的力量，如果从现在开始追赶，这一场对弈，我们未必不能上桌。