预计英伟达将在2025年出货超过500万块Blackwell GPU。但在这些GPU能够训练下一代GPT、Gemini或Llama模型之前，它们必须先被连接成网络——而这正迅速成为思科、Arista、HPE乃至英伟达自身等以太网交换机厂商的巨大商机。

本周三，在思科2025财年第四季度财报电话会议上，首席执行官查克·罗宾斯（Chuck Robbins）向分析师们自豪地表示，公司在第四季度从超大规模客户（web-scale customers）收到的AI基础设施订单超过8亿美元，整个2025财年则达到20亿美元。他补充道：“这超过了我们最初在2024财年第四季度设定的10亿美元目标的两倍以上。”

这种增长背后的经济逻辑其实相当简单：每售出一块B200或GB200 GPU，以太网交换机厂商就有机会卖出大约三到五个交换机端口。

具体数字会因端口速度、网络韧性以及整体集群规模而有所不同。在使用现代51.2Tb/s交换机和400GbE链路的情况下，最多8,192块GPU的集群仅需叶脊（leaf-spine）两层架构，最高约需192台交换机。

但当集群规模超过此数时，交换机数量将急剧增加，因为AI后端网络现在需要采用三层胖树（three-tier fat tree）拓扑结构以实现全非阻塞连接。对于一个拥有12.8万块GPU的集群，大约需要5,000台交换机；如果被迫使用较旧的25.5Tb/s网络设备，则可能需要高达10,000台。

在大多数情况下，交换机数量还会更高，因为除了连接所有节点的后端网络外，还需要一个较小的前端网络来传输数据。

此外，还需要大量的光模块和直连铜缆（DAC）来连接这些网络。对于一个12.8万块GPU的集群，仅前后端网络之间就可能需要超过一百万个可插拔光模块。

罗宾斯表示，光模块在思科第四季度8亿美元AI网络收入中约占三分之一。

难怪英伟达如此热衷于将光子开关推向市场，因为这将大幅减少连接这些设备所需的光收发器数量。

在AI网络领域，只要设备能正常工作，超大规模企业对设备供应商或来源并不特别挑剔。请记住，以太网是一项标准，理论上你可以随意混搭不同厂商的设备。

尽管如此，AI网络市场的增长速度几乎与英伟达和AMD生产GPU的速度一样快。

目前，思科20亿美元的AI基础设施收入主要来自超大规模客户，但罗宾斯对在更传统企业中的机会持乐观态度。他表示，在企业市场，思科更有能力向客户推销增值服务、服务合同和软件订阅，这比面向数据中心提供商时更具优势。

罗宾斯在本周的电话会议上表示：“特别是在企业市场，尽管仍处于早期阶段，但AI订单正在攀升，我们已拥有数亿美元的不断增长的潜在订单管道，这些客户正寻求思科提供简单、可扩展且安全的解决方案。”

罗宾斯还热衷于开拓新兴的“新云”细分市场，他表示思科已有多个大型AI网络项目在洽谈中。

对于长期竞争对手Arista而言，增长趋势更加清晰。本月早些时候，该公司预测全年收入将达到87.5亿美元，其中AI相关销售预计约占17%。

Arista首席执行官杰什里·乌拉（Jayshree Ulla）表示：“随着大语言模型持续扩展到分布式训练和推理应用场景，我们预计后端和前端网络将趋于融合。这将使未来精确区分前后端变得越来越困难，但我们预计2025年AI网络总收入将超过15亿美元，并在今后多年持续增长。”

瞻博网络（Juniper Networks）无疑也正受益于AI基础设施需求的增长，尽管由于其与HPE的合并，其具体增长程度较难评估。

此外，AI基础设施领域还有英伟达。该公司的GPU不仅推动了以太网交换机的销售，如今它自身也成为AI网络领域的重要参与者，这在很大程度上得益于其2019年以69亿美元收购Mellanox的举措。

仅在第一季度，英伟达首席财务官科莱特·克雷斯（Colette Kress）就报告称，网络销售额环比增长64%，达到约50亿美元。需要明确的是，并非所有这些收入都来自以太网交换。除了其Spectrum-X以太网套件外，英伟达还大量销售InfiniBand交换机和ConnectX网卡（NIC）。

但除非AI泡沫破裂，否则网络设备供应商们将有足够的资金可分。Dell'Oro集团预测，到2030年，AI网络将推动近800亿美元的网络设备销售。