隨著人工智能技術的飛速發展，Nvidia預計將在2025年大規模出貨其最新的Blackwell GPU，數量高達500萬塊。然而，這些高性能圖形處理器在成為下一代GPT、Gemini或Llama等模型的訓練利器之前，必須先聯網。這一需求，正悄然為思科、Arista、HPE等以太網交換機供應商以及Nvidia本身開辟出一項龐大的商業機遇。

思科CEO查克·羅賓斯在近期的一次財報電話會議上透露，公司第四季度來自網絡規模客戶的AI基礎設施訂單激增，總額超過8億美元，整個2025財年更是達到了20億美元，遠超最初設定的10億美元目標。這一數字的翻倍增長，直接反映了AI對網絡基礎設施需求的迅猛提升。

背后的經濟邏輯并不復雜。每當售出一塊200或200 GB的GPU，以太網交換機供應商便能借此機會銷售大約3至5個交換機端口。端口數量受多種因素影響，包括端口速度、彈性和集群規模。以最大可容納8,192個GPU的集群為例，采用現代51.2Tb/s交換機和400GbE鏈路時，僅需一個葉子層和旋轉層，但高端配置可能需要多達192個交換機。

對于更大規模的集群，如包含128,000個GPU的系統，交換機數量將急劇增加，需要采用三層胖樹拓撲以確保AI后端網絡的完全無阻塞連接。這種情況下，大約需要5,000臺交換機，若使用較舊的25.5Tb/s網絡設備，則需求翻倍至10,000臺。除了連接所有節點的后端網絡，還需要一個前端網絡來處理數據移動，這進一步推高了交換機需求。

光纖和直連銅纜也是不可或缺的組成部分。一個128,000個GPU的集群，其前端和后端網絡之間可能需要超過一百萬個可插拔光纖連接。羅賓斯指出，光學產品約占其第四季度8億美元AI網絡收入的三分之一，凸顯了光纖技術的關鍵作用。

面對這一趨勢，Nvidia正積極推廣光子交換機，以大幅減少所需光收發器的數量。在超大規模企業領域，設備供應商的選擇并不受限制，只要滿足性能要求即可。以太網作為標準技術，理論上允許用戶自由組合不同品牌和型號的設備。

Arista的增長勢頭同樣顯著。該公司預測全年營收將達到87.5億美元，其中AI相關銷售額占比約17%。Arista CEO Jayshree Ullal表示，隨著大型語言模型不斷擴展到分布式訓練和推理用例，后端和前端將逐漸融合，使得未來準確區分這兩部分變得越來越困難。但她預計，到2025年，AI網絡總收入將超過15億美元，并將在未來持續增長。

瞻博網絡和HPE也在積極應對AI基礎設施需求的增長。盡管在HPE合并案的背景下，瞻博網絡的具體需求程度難以評估，但其在AI領域的參與度不容忽視。而Nvidia，作為GPU領域的領頭羊，不僅推動了以太網交換機的銷售，還通過2019年對Mellanox的69億美元收購，成為AI網絡領域的重要玩家。在第一季度，Nvidia的網絡銷售額環比增長64%，達到約50億美元。

Dell'Oro集團預測，到2030年，AI網絡將推動近800億美元的網絡銷售額。這一預測無疑為網絡供應商注入了強大的信心，只要AI泡沫不破裂，他們將迎來一個充滿機遇的黃金時代。