英伟达不只是图形和AI硬件领域的领导者。它如今还成了网络行业的巨头，数据中心以太网销售额超过任何其他厂商。

第二季度，英伟达网络业务营收突破175亿美元。作为参照，思科同期全部产品的营收为173亿美元。

一笔69亿美元的赌注

英伟达作为网络巨头的崛起看似突然，但黄仁勋早在2019年就以69亿美元收购了长期网络合作伙伴Mellanox，开始朝这一地位努力。

当时，Mellanox在以太网交换领域并不是个大名字。这家公司主要因ConnectX网卡和InfiniBand交换机而为人所知。除高性能计算（HPC）和超级计算集群，以及在微软的一次大规模部署之外，InfiniBand在超大规模数据中心并未广泛部署。

收购Mellanox让英伟达得以重新定位为系统构建商，而在分布式计算语境下，这个词的含义有所不同。英伟达明白，其数据中心客户并不想买GPU，甚至不想买服务器；他们要的是成组的系统集群。为此，英伟达需要互连技术，而Mellanox的InfiniBand正好契合需求。

执着的协同设计

多年来，黄仁勋一直在谈"协同设计"——即针对特定任务把组件和软件设计成协同工作，而不是追求成为最好的GPU、交换机或网卡。与Mellanox的合作就是这一思路的典型例子。

据Dell'Oro Group分析师Sameh Boujelbene称，英伟达把计算与网络集成起来的决定，成为该公司成功的关键。

她表示，客户选择英伟达，是因为其高度集成的计算与网络架构针对AI工作负载做了优化。这种集成让部署更容易，也加快了上市时间。

开创性AI与机器学习公司Recursion的CTO Ben Mabey表示，英伟达的集成方案说服了他。

Recursion成立于2013年，比ChatGPT让人工智能成为饭桌话题早了近十年。该公司试图把运行在GPU之上的机器学习应用于药物发现。

这项工作涉及处理海量数据集。Mabey表示，这些数据如今总量已超过50PB。

他表示，与需要搬运的数据量相比，他们的工作负载让大语言模型的训练显得很容易。

他还说，在生物领域乃至整个科学界，人们并未充分认识到数据究竟有多大。互联网很大，但总体来看，人们用于训练的文字其实占比相当小，相比之下，他们拥有的是这些图像的PB级数据。

Recursion的第一个集群叫BioHive Zero，是用原本用于游戏系统的GTX 1080显卡拼凑起来的。它用以太网连接GPU，并撞上了传统网络的天花板。

因此，第二个集群——一台搭载约300个加速器的A100机器——Recursion选用了英伟达的Quantum InfiniBand交换机和ConnectX网卡。

按Mabey的解释，从同一家供应商购买计算和互连，极大简化了优化和故障排查。当Recursion找英伟达帮忙调优系统时，对方能把整套系统当成一个整体来考虑，而不是分散的计算与网络资源。这种级别的集成，此前只有Cray或Atos（Eviden/Bull，下次改名不知会叫什么）这类精品超级计算机制造商才能提供。

Spectrum以太网打开更大市场

英伟达并非一直把网络营收作为财务中的单独科目列示。不过，根据CFO的表态加上一点粗略推算，我们可以把空白补上。

自2019年收购Mellanox、使公司得以作为系统构建商而非GPU厂商参与竞争以来，英伟达的网络营收呈爆发式增长。

自收购Mellanox以来，英伟达网络营收稳步增长，其间有两次突然跃升。

第一次发生在2023日历年（FY24），当时OpenAI以ChatGPT的发布开启了AI淘金热。

第二次横跨2024和2025年，英伟达开始销售Blackwell代GPU，随后开始大批量出货。

Boujelbene表示，她看到两个主要拐点，都与Blackwell平台放量同时发生：一是NVLink交换机的推出，二是Spectrum-X以太网交换机在AI后端网络中加速普及，后者由英伟达GPU集群部署增长以及英伟达交换机、网卡、光模块和线缆挂载率提升所驱动。

大约就在此时，用户开始在英伟达集群中大规模部署以太网交换机。埃隆·马斯克的Colossus超级计算机是最早的例子之一。

正如当时报道的那样，这座由20万颗H100和H200芯片构成的集群，其前半部分于2024年上线，当时是使用英伟达Spectrum-X以太网交换机部署过的最大集群之一。

Meta也在自己的训练集群中大量使用英伟达的Spectrum交换机，包括其位于俄亥俄州新奥尔巴尼的百万GPU Prometheus站点。

英伟达Spectrum-X产品表现如此之好，有几个原因。

首先，通过Spectrum以太网交换机、superNIC以及一些巧妙的软件优化相结合，英伟达得以复现许多让InfiniBand极具吸引力的特性，同时还受益于显著更高的radix和互操作性。

包括英伟达自家产品在内的以太网交换机，历来能提供更多端口。radix越高，在给定端口速率下支撑一个集群所需的交换机就越少。

这一点常被误解为InfiniBand无法扩展到一定规模以上的集群，但事实未必如此。不过，对于超过一定GPU数量的集群，以太网往往更经济，因为它所需设备更少，同时能达到相近的利用率。

话虽如此，英伟达的Spectrum-X并非独一无二。博通、思科、AMD等厂商通过在智能网卡和交换机上的各种投入，也已实现与InfiniBand相近的利用率。

正如Mabey和Boujelbene前面所说，英伟达的主要差异化优势在于计算与网络之间的集成程度。

下一个前沿：NVLink Fusion与scale-up网络

随后Blackwell上市，带来更大的规模能力，并推动英伟达网络营收激增。

在Blackwell之前，英伟达的NVLink和NVSwitch互连技术基本局限于最多八颗GPU的单机系统。随着GB200 NVL72的推出，这些NVSwitch被拆分为专用设备。（是的，我们还记得GH200 NVL256和NVL32，但据我们所知，这些产品从未以任何有意义的规模出货，甚至可能根本没出过货。）

每售出一套NVL72机架系统，英伟达同时卖出9个NVSwitch托盘，使该系统中的72颗GPU能作为一颗巨大的GPU运行。这实际上保证了网络营收的稳定增长：即使客户不买英伟达的横向扩展交换机，只要他们想要NVL72机架，就自动买了NVSwitch。

Boujelbene表示，他们估计NVSwitch目前约占英伟达网络营收的三分之一，而不到两年前这一比例几乎为零。这凸显出NVLink交换成为英伟达网络业务主要增长引擎的速度有多快。

英伟达现在正通过一项新的授权计划，进一步扩大其网络业务。

直到不久前，英伟达的NVSwitch技术还只限于自家加速器。但随着去年年初NVLink Fusion的推出，英伟达把这项互连技术开放给第三方授权。

包括Marvell、高通、Arm、富士通、联发科和d-Matrix在内的许多芯片设计公司，已宣布计划使用NVLink Fusion开发CPU和XPU。这项互连技术的采用为NVSwitch带来额外销售机会，因为使用NVLink Fusion的芯片仍需依靠NVSwitch进行芯片间通信，而别处买不到——英伟达尚未对外授权NVSwitch。

Boujelbene表示，NVLink Fusion让英伟达得以把网络触角从自家GPU延伸到快速增长的定制加速器市场。她认为这是一步战略棋，即便在不用英伟达GPU的集群中，也能抢占更大份额的AI网络支出。

英伟达的网络野心不止于此。

Boujelbene补充说，随着网络需求不断演进以跟上日益苛刻的AI工作负载，英伟达持续在新兴网络领域寻找机会。最新的例子是scale-in网络，它专为应对智能体AI的新需求而设计；而CPO等创新将有助于克服日益增长的带宽、功耗和可扩展性挑战。