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交换机市场历史性变革:把握AI算力竞争的“下半场”
每当市场开始怀疑AI行业前景时，“AI总龙头”英伟达总是会应声登场。
近日，美联储宣布加息对抗通胀，鉴于美联储对全球资金流动性的风向标作用，此举再度引发业界对AI泡沫的担忧，并将目光看向了英伟达。英伟达也不孚重望：首席执行官黄仁勋宣布，随着AI为不同行业和不同经济体带来巨大的价值贡献，各国都希望投资AI基础设施，“预计明年英伟达销售的芯片数量将是今年的两倍。”
英伟达的表态让市场吃下了一颗定心丸。其中GPU是市场关注的焦点，交换芯片的价值也逐渐浮出水面。凭借不断迭代升级的Spectrum-X解决方案，英伟达已成为数据中心以太网交换机市场的核心玩家，基于Spectrum-X生态与“博通+Arista”组合展开了正面对决。
AI集群瓶颈：从计算到互联网络
英伟达GPU的巨大成功，源于AI基础设施对高性能计算的渴求。在AI产业发展的早期阶段，行业竞争焦点聚焦于算力，很长的一段时间里，似乎只要堆叠足够多的高端GPU，就能实现大模型高效训练。英伟达的GPU，因而成为整个AI世界不可或缺的底层基座。
但是，随着大模型参数规模从百亿到千亿、万亿，再到五万亿乃至十万亿，模型架构从稠密架构迭代至MoE混合专家架构，AI集群规模从数百卡飙升至万卡、十万卡集群，整个AI训练体系正在发生一场根本性、不可逆的迁移：系统瓶颈从单一的计算算力，全面转向集群互联网络。
这一变革并非意味着GPU不再重要，而是因为算力硬件的迭代速度，远远超越了集群数据互联、传输调度的演进速度。在当下的超级AI工厂中，GPU从持续满载运算的核心单元，频繁陷入“算得快、等得久”的空转状态，网络通信的延迟、拥塞、调度缺陷，成为限制集群算力利用率、决定模型训练速度与收敛效果的核心短板。据悉，业界10万卡集群的MFU（模型浮点算力利用率）往往不足30%。
“算力网络”的概念应运而生，Scale up（单机柜/单节点内的GPU互联）、Scale out（机柜间横向互联）、Scale Across（跨数据中心/AI集群互联）等概念兴起，CPO/NPO/LPO等光互连封装技术不断演进，国产超节点也在WAIC 2026上大放异彩，展示了面向超大规模AI集群部署的技术飞跃。
英伟达VS博通：网络架构的竞争
面向算力网络互联瓶颈，英伟达做了大量布局，其Spectrum-X网络平台已经演进到Spectrum-4。英伟达表示，将Spectrum-4以太网交换机和Spectrum-X SuperNIC相结合，可为AI训练和推理以及各种行业应用提供无与伦比的性能。
业界观点认为，英伟达采用了将Spectrum交换机与BlueField DPU、LinkX线缆及CUDA软件栈捆绑销售的一体化AI平台策略，使得网络成为整个GPU集群建设中的重要组成部分。IDC最新发布的2026年第二季度数据中心以太网交换机市场报告显示，英伟达第二季度营收达25亿美元（约合人民币167.5亿元），单季营收暴涨181.1%，市场份额达20.4%。此外，英伟达还率先宣布CPO交换机量产商用，推动CPO成为主流光互连技术，持续引领数据中心交换机市场的格局演变。
博通也不甘落后。该公司明确，以太网正在成为大规模AI基础设施的首选互联技术，Tomahawk和Jericho系列则是其核心网络产品。据了解，Tomahawk系列持续以每代翻倍的速度提升带宽，最新Tomahawk 6达到102.4 Tbps，面向更大规模AI集群。
Arista作为核心合作伙伴，其7800系列通用AI Spine、7280 Leaf交换机，基于博通Tomahawk6芯片，配备EOS软件+Etherlink AI Fabric，实现极简网络拓扑，可支持上万至十万级XPU集群，助力博通方案大规模落地。
除了交换机，还有华为、曙光的超节点，也在光互连层面出现重要突破。例如华为最新发布的昇腾960超节点，推出业界首个量产NPO光引擎Hi-ONE，将36个200G通道集成于一个模块，单引擎传输容量高达7.2T，助力AI集群从规模转化为有效算力。
本土交换机厂商迎来变革性机遇
从两年前不足4%到如今的21.5%，英伟达迅速瓦解了博通在数据中心交换机市场的领导者地位。IDC在报告中评价，这是其追踪到的最重大供应商格局变化之一。
对于本土交换机厂商而言，全新的市场格局无疑将带来变革性的机遇：谁能成为英伟达Spectrum-X生态的重要玩家，谁就有机会成为“下一个Arista”。
相比于Arista与博通深度捆绑，英伟达Spectrum-X生态赋予了交换机厂商巨大的想象空间。毕竟，英伟达主要提供芯片，在国内落地需要本土交换机厂商提供系统集成、软件适配和本地化服务。
已有不少本土交换机厂商入局。例如紫光股份，旗下紫光晓通是英伟达Spectrum系列交换机的国内重要合作渠道，同时旗下新华三集团自研51.2T硅光高速交换机，一方面承接国内云厂商采购需求，另一方面实现国产高端交换机技术对标。
再如联想集团，具备整机一体化交付与算力网络协同能力，其AI服务器、DGX集群、ThinkAgile超融合基础设施全线兼容Spectrum系列交换机，可实现GPU、DPU、网卡、交换机的预集成、预调优，打通英伟达端到端AI网络全链路。
老牌厂商之外，初创公司也不断涌现。成立于2025年的新锐厂商杭州超会联（Supranett），正在走出Arista当年的成功路径。Arista的成功路径是“深度绑定博通+自研操作系统+聚焦云厂商客户”，而超会联采取的策略是“深度绑定英伟达Spectrum +自研supranos系统+智慧运维平台”，路径极为相似。
从产品方案能力层面来看，超会联基于英伟达Spectrum-4第五代ASIC芯片，自研数据中心RoCE交换机CE11-128N，采用4纳米封装工艺制造，拥有51.2Tbps交换容量（双向102.4Tbps），128×400G全线速高密度端口，支持RDMA零拷贝、PFC/ECN无损传输，可直连英伟达ConnectX-7/BlueField-3生态。也就是说，基于英伟达Spectrum-X生态，将芯片、设备、软件和工程能力整合成可以真正落地的AI网络方案。
行业观察：把握AI算力的“下半场”
GPU的竞争还在持续，包括中国本土也诞生了多家GPU供应商，某些产品在某些方面能够比肩英伟达的GPU性能。同时我们也要意识到，随着AI从模型训练走向智能体和真实工作流，AI算力的竞争已经进入“下半场”。只有打造具有竞争力的集群互联网络，尤其是突破网络性能瓶颈，才能在未来的AI算力基建中占据先机。
对于超会联等初创公司而言，如同Arista在20年前异军突起，挑战了思科、瞻博网络等老牌巨头，与博通相互成就，成为数据中心交换机市场的领导者，当前随着英伟达Spectrum生态崛起，新的市场机遇正在孕育。要成为英伟达生态里的“中国Arista”，各家初创公司还需要在产品层面不断创新，在大规模AI集群商用之际占据先机。
参考中国厂商在大模型、GPU等领域的追赶与成功，加之中国在网络领域的深厚积累，我们完全可以期待，中国初创公司在SONiC交换机领域走出一片自己的天地。