Nvidia 已不再仅仅是图形和人工智能硬件的领导者，其正迅速成长为网络行业的巨头。数据显示，Nvidia 在数据中心以太网领域的销售额已超过其他任何供应商。
第二季度财报显示，Nvidia 的网络收入超过 175 亿美元，略高于同期思科 173 亿美元的产品收入。这一地位的确立并非一蹴而就，而是源于黄仁勋自 2019 年起的战略布局，标志性事件是以 69 亿美元收购长期合作伙伴 Mellanox。
在收购初期，Mellanox 在以太网交换市场并非主导者，其主要优势在于 ConnectX NIC 和 InfiniBand 交换机。当时，InfiniBand 主要应用于高性能计算（HPC）、超级计算集群以及 Microsoft 的大规模部署，而在超大规模数据中心中尚未广泛普及。
Mellanox 的加入促使 Nvidia 重新定位为系统构建者。Nvidia 洞察到，数据中心客户购买的不仅是 GPU 或服务器，而是完整的系统集群。为了实现这一目标，高效的互连技术至关重要，而 Mellanox 的 InfiniBand 恰好填补了这一需求。
深度协同设计与集成优势
黄仁勋多年来一直倡导“共同设计”理念，即组件和软件应针对特定工作负载组合进行优化，而非单纯追求单一硬件（如 GPU、交换机或 NIC）的性能极致。与 Mellanox 的合作正是这一策略的典型体现。
DellOro Group 分析师 Sameh Boujelbene 指出，Nvidia 将计算与网络整合的战略是其成功的关键。“客户选择 Nvidia，是因为其紧密集成的计算和网络架构能够优化 AI 工作负载。”她向 The Register 表示，这种整合不仅简化了部署流程，还加速了产品上市时间。
人工智能初创公司 Recursion 的首席技术官 Ben Mabey 证实了这一点。Recursion 成立于 2013 年，致力于利用 GPU 上的机器学习解决药物发现问题。该公司目前处理的数据总量超过 50 PB。
“考虑到我们的工作量，与需要移动的海量数据相比，LLM 的训练似乎相对轻松。”Mabey 解释道，“在生物科学领域，人们往往低估数据的实际规模。虽然互联网很大，但从全局来看，用于训练 LLM 的文本数据实际上很小。”
Recursion 的第一个集群名为 BioHive Zero，由原本用于游戏的 GTX 1080 显卡组成，通过以太网连接，很快触及传统网络的极限。因此，在其第二个基于 A100 芯片、拥有约 300 个加速器的集群中，Recursion 采用了 Nvidia Quantum InfiniBand 交换机和 ConnectX NIC。
从同一供应商购买计算和互连设备，极大地简化了优化和故障排除过程。当 Recursion 寻求 Nvidia 的技术支持时，对方可以将整个环境视为一个单一系统进行调试，而非离散的计算和网络资源。此前，只有 Cray 或 Atos 等超级计算机制造商能提供同等水平的整合服务。
市场扩张与关键转折点
尽管 Nvidia 过去未在财务报告中单独列出网络收入，但结合首席财务官的评论及行业数据，可以看出自收购 Mellanox 以来，其网络收入稳步增长，并经历了两次显著跃升。
第一次跃升发生在 2023 财年（FY24），受 OpenAI 推出 ChatGPT 引发的 AI 热潮驱动。第二次则发生在 2024 至 2025 年间，随着 Blackwell 一代 GPU 开始大规模出货。
Boujelbene 分析称：“我观察到两个主要转折点，均与 Blackwell 平台的崛起相关：一是 NVLink 交换机的引入，二是 Spectrum-X 以太网交换机在 AI 后端网络中的加速采用。这得益于 Nvidia GPU 集群部署的增长，以及交换机、NIC、光模块和电缆连接率的提升。”
与此同时，用户开始在 Nvidia 集群中大量部署以太网交换机。埃隆·马斯克的 Colossus 超级计算机是早期案例之一。据早前报道，该集群前半部分于 2024 年上线，包含基于 H100 和 H200 芯片的 20 万颗 GPU，是当时采用 Nvidia Spectrum-X 以太网交换机部署的最大规模集群之一。
Meta 也在其训练集群中广泛使用 Nvidia Spectrum 交换机，包括位于俄亥俄州新奥尔巴尼的百万 GPU Prometheus 站点。
Spectrum-X 产品的成功源于多方面因素。首先，通过频谱以太网交换机、超级 NIC 及软件优化，Nvidia 复现了 InfiniBand 的诸多优势，同时受益于更高的端口密度（Radix）和互操作性。历史上，以太网交换机提供的端口数量多于 InfiniBand，更高的 Radix 意味着在相同端口速度下支持大型集群所需的交换机数量更少。
这常被误解为 InfiniBand 无法扩展到特定规模的集群之外。实际上，对于超过一定数量的 GPU 集群，以太网通常更具经济性，因为它以更少的设备实现了类似的利用率。尽管 Broadcom、Cisco 和 AMD 等公司也通过投资智能 NIC 和交换机实现了类似 InfiniBand 的性能，但 Nvidia 的核心差异化竞争力仍在于计算与网络的高度集成。
Blackwell 时代的新边界
Blackwell 架构的进入市场带来了更大的规模效应，进一步推动了 Nvidia 网络收入的激增。
在 Blackwell 之前，Nvidia 的 NVLink 和 NVSwitch 互连技术主要局限于单台系统中的最多 8 个 GPU。随着 GB200 NVL72 机架系统的推出，NVSwitch 被分解为专用设备。（注：虽曾提及 GH200 NVL256 和 NVL32，但目前尚无证据表明这些型号有实质性出货量。）
每销售一套 NVL72 机架系统，Nvidia 同时售出九个 NVSwitch 托盘，使系统中的六十个 GPU 能够作为一个巨大的统一 GPU 运行。这一捆绑策略确保了稳定的网络收入增长：即使客户不单独购买扩展交换机，只要采购 NVL72 机架，就必然包含 NVSwitch。
据估计，NVSwitch 目前约占 Nvidia 网络收入的三分之一，凸显了其作为网络业务主要增长引擎的地位。
Nvidia 正通过新的授权计划拓展网络业务版图。此前，NVSwitch 技术仅适用于 Nvidia 自家加速器。去年年初推出的 NVLink Fusion 将互连技术向第三方开放授权。Marvell、Qualcomm、Arm、Fujitsu、MediaTek 和 d-Matrix 等芯片设计公司已宣布计划使用 NVLink Fusion 开发 CPU 和 XPU。
由于使用 NVLink Fusion 的芯片仍需依赖 NVSwitch 进行芯片间通信，且 Nvidia 尚未授权 NVSwitch 本身，这将带来额外的 NVSwitch 销售机会。Boujelbene 认为：“NVLink Fusion 允许 Nvidia 将其网络足迹扩展到自有 GPU 之外的快速增长定制加速器市场。这是一种战略举措，旨在即使在非 Nvidia GPU 集群中也能获取更大的 AI 网络支出份额。”
Nvidia 的网络野心并未止步于此。随着网络需求的演变，Nvidia 继续在新兴领域寻求机会，例如旨在满足代理式 AI 新要求的扩展网络，以及通过 CPO（共封装光学）等创新来克服带宽、功耗和可扩展性挑战的技术方案。
