一、跨数据中心传输、光通讯成下一战场！
继 Scale-Up、Scale-Out 后，NVIDIA 新喊出的 Scale-Across 是什么？
在人工智能（AI）、机器学习的推动下，全球数据流量正以倍数增长，当前数据中心服务器与交换机之间的连接正从 200G、400G 快速迈向 800G、1.6T，未来甚至可能达到 3.2T 的时代。
市场调研机构 TrendForce 预计，2023 年全球 400G 及以上光收发模块出货量为 640 万个，2024 年约为 2040 万个，预计到 2025 年将超过 3190 万个，年增长率达 56.5%。其中，AI 服务器的需求持续推动 800G 及 1.6T 光收发模块增长，而传统服务器也随规格升级，带动 400G 光收发模块需求上升。
另据法人调查，2026 年 1.6T 光模块需求将大幅超出预期，总出货量预计高达 1100 万支，主要增长动力来自 NVIDIA 与 Google 的强劲采购，以及 Meta、微软、AWS 的部分需求贡献。
光通讯凭借高频宽、低损耗与长距离的特性，逐渐成为机柜内外互联的主要选择，使得光收发模块成为数据中心互联的关键组件。TrendForce 指出，未来 AI 服务器之间的数据传输，都需要大量高速光收发模块 —— 这些模块负责将电信号转换为光信号，通过光纤传输后，再将接收到的光信号转换回电信号。
（来源：思科）
二、光收发模块、光通讯和硅光子有何关系？
从下图前两个示意图可知，目前市面上的可插拔光收发器传输速率可达 800G；下一阶段的光引擎（Optical Engine，简称 OE）已可安装在 ASIC 芯片封装周边，这种形态被称为载板光学封装（On-Board Optics，简称 OBO），其传输能力可支持至 1.6T。
（来源：日月光）
当前业界正致力于推进 “CPO”（Co-packaged Optics，共封装光学）技术，即让光学元件与 ASIC 共同封装，通过该技术实现超过 3.2T、最高达 12.8T 的传输速度；而最终目标则是实现 “Optical I/O”（光学 I/O），达成类似全光网络的技术效果，推动传输速度突破 12.8T。
若仔细观察上图，会发现作为黄色方块的光通讯模块（此前多为可插拔形态）与 ASIC 的距离越来越近 —— 这一设计的核心目的是缩短电信号的传输路径，从而实现更高的频宽。而硅光子制程技术，正是将光学元件整合到芯片上的关键技术。
（来源：日月光）
三、光通讯需求暴增，业界聚焦三种扩展服务器架构
由于 AI 应用爆发式增长，对高速光通讯的需求急剧提升。目前服务器领域主要聚焦 Scale-Up（垂直扩展）、Scale-Out（水平扩展）两种扩展方向，分别对应不同的传输需求与技术挑战；而近期 NVIDIA 又新提出 “Scale-Across” 概念，为业界增添了一个新的思考维度。
Scale-Up（垂直扩展）
（来源：新思科技）
Scale-Up 主要用于机柜内高速互联（上图黄色部分），传输距离通常在 10 米以内。由于对延迟要求极高，其内部仍以 “铜互联”（Copper Interconnects）为主，以避免光电转换带来的延迟与能耗损耗。当前该领域的解决方案，主要以 NVIDIA 的 NVLink（封闭架构）及 AMD 等企业主导的 UALink（开放架构）为主。
有趣的是，NVIDIA 今年推出 NVLink Fusion，首次向外部芯片厂商开放 NVLink 技术，将 NVLink 的应用范围从单一服务器节点延伸至整个机柜级（Rack-Scale）架构，不排除这一举措是为了应对 UALink 的竞争压力。
另一个值得关注的动向是，原本主要专注于 Scale-Out 领域的博通，正尝试通过 “以太网”（Ethernet）进军 Scale-Up 市场。该公司近期推出多款可用于 Scale-Up、符合 SUE（Scale-Up Ethernet，纵向扩展以太网）标准的芯片，这部分的竞争态势可后续关注 NVIDIA 与博通的博弈。
Scale-Out（水平扩展）
Scale-Out 侧重于跨服务器的大规模并行运算（上图蓝色部分），核心目标是解决数据高吞吐量问题，并实现无限扩充。该领域以 “光通讯” 为主要技术支撑，核心网络互联技术依赖 InfiniBand 或以太网（Ethernet），也将直接带动光通讯模块市场增长。
InfiniBand 和 Ethernet 可分为两大阵营：前者更受 NVIDIA、微软等大厂青睐，后者则以博通、Google、AWS 为主要推动者。
提及 InfiniBand，就不得不提该领域的领军企业 Mellanox—— 该公司于 2019 年被 NVIDIA 收购，是提供端到端 Ethernet 与 InfiniBand 智能互联解决方案的核心厂商。此前中国裁定 NVIDIA 违反反垄断法，正是针对这起收购案。另一个关注点是，尽管 NVIDIA 推出了多款 InfiniBand 产品，但也针对以太网推出了 NVIDIA Spectrum-X 等相关产品，呈现 “两大市场兼顾” 的布局策略。
作为另一大阵营，英特尔、AMD、博通等大厂已于 2023 年 7 月联合成立 “超以太网联盟”（Ultra Ethernet Consortium，简称 UEC），合作研发改进型以太网传输架构，成为挑战 InfiniBand 市场地位的重要力量。
TrendForce 分析师储于超认为，Scale-Out 所带动的光通讯模块市场，将是未来数据传输领域的核心战场。
Scale-Across（跨域扩展）
（来源：NVIDIA）
作为新兴解决方案，NVIDIA 近期提出 “Scale-Across” 概念，即跨数据中心的 “远距离连接”，传输距离可超过数公里，并推出以以太网为基础、可串联多座数据中心的 Spectrum-XGS 以太网方案。
Spectrum-XGS 以太网将成为 AI 运算中除 Scale-Up 和 Scale-Out 之外的第三大支柱，核心作用是扩展 Spectrum-X 以太网的极致性能与规模，实现多个分布式数据中心的互联。NVIDIA 介绍，NVIDIA Spectrum-X 以太网不仅能提供 Scale-Out 架构，连接整个服务器集群、实现多座分布式数据中心的互联，将大量数据集快速流式传输至 AI 模型，还可在数据中心内部协调 GPU 与 GPU 之间的通讯。
换句话说，该解决方案融合了 Scale-Out 与跨域扩展的特性，能根据跨域距离灵活调整负载平衡、动态优化算法，因此更贴合 “Scale-Across” 的概念定位。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“我们在 Scale-Up 与 Scale-Out 能力的基础上，进一步加入 Scale-Across，将跨城市、跨国家乃至跨洲际的数据中心连接起来，打造庞大的超级 AI 工厂。”
从当前产业发展趋势来看，Scale-Up 和 Scale-Out 已是必争之地，可清晰观察到 NVIDIA 与博通如何从对方领域争夺更多市场份额；而 NVIDIA 新提出的 Scale-Across，则聚焦于横跨数公里乃至数千公里的跨数据中心传输 —— 有趣的是，博通也已推出相关解决方案。
四、AI 芯片传输到 CPO 卡位战：NVIDIA、博通到底在竞争什么？
在上一篇了解光通讯与数据中心的三种扩展架构后，就能更清楚，当前市场不仅关注竞争对手 AMD 的动向，更将焦点集中在 AI 芯片龙头 NVIDIA 与全球通讯芯片巨头博通之间的竞争关系上。
事实上，如今 AI 产业的竞争，除了芯片层面的较量，更已延伸到系统级解决方案的比拼。
博通与 NVIDIA 的第一个交集，便是 “定制化 AI 芯片”（ASIC）。由于 NVIDIA GPU 价格高昂，包括 Google、Meta、亚马逊、微软等云服务供应商（CSP）都在自主研发专属 AI 芯片，而博通的 ASIC 研发能力，成为了这些企业的首要合作选择。
除了自研芯片的竞争，另一项更关键的技术领域是 “网络连接技术”，这也是博通与 NVIDIA 的第二个交集。
首先看 Scale-Up（纵向扩展）领域：在 NVLink 和 CUDA 这两大核心技术构筑的 “护城河” 保护下，博通经过长期筹备，终于在今年推出最新的网络交换机芯片 Tomahawk Ultra（战斧），有望切入 Scale-Up 市场，目标挑战 NVIDIA NVLink 的主导地位。
Tomahawk Ultra 是博通一直推进的 “纵向扩展以太网”（Scale-Up Ethernet，简称 SUE）计划的重要组成部分，这款产品也被视为 NVSwitch 的替代方案。博通表示，Tomahawk Ultra 单次可串联的芯片数量，是 NVLink Switch 的四倍，该芯片将交由台积电 5 纳米制程生产。
值得注意的是，尽管博通是 UALink 联盟成员之一，但同时也在积极推广基于以太网的 SUE 架构，因此市场格外关注博通与 UALink 之间的竞争合作关系，以及双方如何联手应对 NVLink 这一共同竞争对手。
为了抵御博通的强势冲击，NVIDIA 今年也推出了 NVFusion 解决方案，开放给联发科、Marvell、Astera Labs 等合作伙伴共同研发，并借助 NVLink 生态系统打造定制化 AI 芯片。外界认为，这是 NVIDIA 为巩固自身生态而采取的半开放式合作策略，也为更多合作伙伴提供了定制化空间与机会。
在 Scale-Out（横向扩展）领域，市场主要由深耕以太网多年的博通垄断，其近期推出的最新产品包括 Tomahawk 6、Jericho4，意在抢占 Scale-Out 及更远传输距离的市场商机。
而 NVIDIA 则推出了多款 Quantum InfiniBand 交换机产品，以及 Spectrum 以太网交换平台，进一步丰富 Scale-Out 领域的产品矩阵。尽管 InfiniBand 属于开放架构，但由于其产品生态主要由 NVIDIA 收购的 Mellanox 掌控，一定程度上限制了客户的选择灵活性。
▲ 根据博通图片，三款产品分别覆盖两种不同的服务器扩展架构 。（来源：科技新报）
针对更长距离的跨数据中心扩展场景（Scale-Across），目前尚无法确定博通与 NVIDIA 谁将占据领先地位，但 NVIDIA 已率先针对这一需求推出 Spectrum-XGS 解决方案。该方案通过全新网络算法，实现站点间更长距离的数据高效传输，同时也可作为现有 Scale-Up 和 Scale-Out 架构的补充方案。
博通的 Jericho4 同样符合 Scale-Across 的应用场景。博通指出，Tomahawk 系列芯片可实现单一数据中心内机柜的串联，连接距离通常不超过 1 公里（约 0.6 英里）；而 Jericho4 设备则能支持超过 100 公里的跨机房连接，同时维持无损 RoCE 传输，其数据处理能力约为上一代产品的四倍。
五、那么 NVIDIA 和博通的 CPO 解决方案有何差异？
随着网络传输领域的竞争不断升级，光网络赛道的较量预计将愈发激烈。对此，NVIDIA 与博通均在针对 CPO 光通讯技术探索新方向，而台积电、格罗方德等企业也在积极研发适用于 CPO 的制程与解决方案。
NVIDIA 的策略以系统架构为核心出发点，将光学互联视为系统级芯片（SoC）的一部分，而非外挂式模块。在今年的 GTC 大会上，NVIDIA 正式发布 Quantum-X Photonics InfiniBand 交换机与 Spectrum-X Photonics Ethernet 交换机，其中前者计划于年底推出，后者则预计在 2026 年问世。
这两大平台均采用台积电 COUPE 平台，通过 SoIC-X 封装技术，将 65 纳米的光子集成电路（PIC）与电子集成电路（EIC）进行整合。NVIDIA 这一策略的核心目标，是强调自身平台的整合优势，进而提升整体性能与规模扩展能力。
博通的策略则聚焦于提供全方位解决方案，重点推进供应链的规模化运作，为第三方客户提供完整的模块化方案，助力客户实现技术落地应用。博通方面表示，公司在 CPO 领域的竞争力，源于其在半导体与光学技术整合方面的深厚积累。
目前，博通已推出第三代 200G / 通道 CPO 产品抢占市场。据博通介绍，其 CPO 产品采用 3D 芯片堆叠架构，其中 PIC 同样采用 65 纳米制程，EIC 则采用 7 纳米制程。
从下图可知，光收发模块由激光光源（Laser Diode）、光调制器（Modulator）、光传感器（Photo Detector）等关键元件组成。其中，激光光源负责产生光信号，光调制器负责将电信号 / 数字信号转换为光信号 —— 由于涉及电光转换过程，光调制器也被视为决定单通道传输速度的核心元件。
在关键的光调制器选择上，NVIDIA 采用 MRM（微环调制器，Micro-Ring Modulator）。不过，由于 MRM 尺寸较小，容易受到误差与温度变化的影响，这也成为其规模化应用过程中需要克服的挑战之一。
而博通则选择技术更为成熟的 MZM 调制器（马赫–曾德尔调制器，Mach-Zehnder Modulator），同时也在布局 MRM 技术。目前，博通的 MRM 技术已完成 3 纳米制程试产，并通过芯片堆叠方式，持续保持在 CPO 领域的领先进展。
（来源：Redefine Innovation）
当前，在 AI 推理需求持续扩张的趋势下，市场焦点已逐渐从 “算力竞赛” 转向 “数据传输速度比拼”。无论是博通主打网络与交换技术，还是 NVIDIA 推动端到端解决方案，最终谁能率先突破传输效率与延迟的技术瓶颈，谁就有望在下一轮 AI 竞争中占据先机。
来源：科技新报
