英伟达推出新以太网平台，会对产业进行哪些重构？
2025年8月23日凌晨，英伟达正式发布了Spectrum-XGS以太网解决方案，提出了一个全新的AI基础设施扩展路径——Scale-Across（跨区域互联，用网络把多地数据中心拼成一台逻辑上的超级GPU）。黄仁勋在发布会上表示，未来的 AI 工厂，不止要大，还要能把城市、国家乃至洲际的数据中心拼接起来。
这句话，标志着AI算力扩展逻辑的根本性转变。
从三层架构到“第四层网络”：Scale-Across的诞生
过去，AI集群的扩展主要依赖两种方式：
· Scale-Up：在单个机柜中堆叠更多GPU，提升单节点算力；
· Scale-Out：在单个数据中心中部署更多机柜，实现横向扩展。
但随着AI模型参数量突破万亿级，单点扩展已无法满足需求。电力、散热、土地等物理瓶颈限制了传统扩展路径的上限。
这时，英伟达提出了Scale-Across ——一种跨数据中心的算力融合方式。它不再局限于单点或单地理位置的扩展，而是通过高速互联，将多个数据中心级联成一个“超级GPU”。
这就像在传统三层架构之上，搭建出“第四层网络”，将分散的算力资源整合为一个统一体。
技术革新：会对产业进行哪些重构？
要实现Scale-Across，必须突破长距离、高速、低延迟的通信瓶颈。这背后，是三项关键技术的支撑：
1. 空芯光纤：降低时延与衰减的利器
传统单模光纤在长距离传输中存在时延和信号衰减问题。而空芯光纤通过在光纤中引入空气通道，使光信号在空气中传播，时延降低30%、衰减降低50%以上。
微软、谷歌等科技巨头已加速部署空芯光纤，年采购量有望从几万芯公里提升至几百万芯公里。长飞光纤、烽火通信、亨通光电等企业成为这一赛道的核心受益者。
2. 相干光模块：实现80km+传输的核心器件
跨数据中心的连接距离往往超过80公里，传统CPO（共封装光学）方案不适用于如此长距离。相干光模块通过相干光原理，提升信号识别能力，实现高速、远程传输。
德科立、中际旭创等厂商在该领域布局已久，随着Scale-Across需求爆发，产业链有望迎来新一轮增长。
3. Spectrum-XGS交换机：连接的智能中枢
英伟达的Spectrum-XGS以太网不仅是硬件，更是一个智能调度系统。其集合通信库性能提升近一倍，加速了多GPU和多节点的通信效率，实现了异地AI集群的可预测性能。
国内交换机厂商如星网锐捷、紫光股份也在积极布局高性能交换机领域，未来或将参与全球AI基础设施建设。
硬件配置与产业链联动：从网卡到光模块的全线升级
英伟达此次方案采用主机侧网卡ConnectX-8与加速网卡BlueField-3 SuperNIC，单卡速率达800Gb/s，配套1.6T光模块。由于跨数据中心传输距离长，可能采用ZR（80km+）模块。
以GB200 NVL72机柜为例，单柜功耗约120kW，若构建1GW级别AI超级工厂，需部署约8333个机柜，约合50万颗B200 GPU。这一规模远超传统数据中心，带动光模块、PCB、连接器等板块需求爆发。
· Scale-Up端：CPO技术加速落地，相关企业如仕佳光子、源杰科技、太辰光等值得关注；
· Scale-Out端：1.6T与3.2T光模块需求提升；
· Scale-Across端：DCI（数据中心互联）与OCS（光交换系统）成为核心增量，旭创、赛微电子、德科立、腾景科技等布局领先。
应用前景：超级工厂的算力协同与产业重构
Spectrum-XGS的推出，不仅是技术突破，更是产业格局的重塑。通过Scale-Across，英伟达将多个数据中心整合为一个统一计算体，实现“超级GPU”的概念。
有媒体指出，英伟达推出Spectrum-XGS以太网，把多个数据中心组合成十亿瓦级AI超级工厂。这意味着AI模型训练不再受限于地理位置，全球算力协同成为可能。
黄仁勋在发布会上强调：“我们正在构建的是一个全球性的AI超级工厂，它将成为未来智能社会的基础设施。”
市场判断：连接技术的终局是光，AI基础设施进入互联时代
从资本市场角度看，Scale-Across的提出将带动整个连接技术产业链的重估。光模块、光纤、交换机、PCB等板块将迎来新一轮景气周期。
更重要的是，连接技术的终局是光。随着AI模型复杂度提升，传统电连接已无法满足带宽与能耗要求，光连接将成为主流。
英伟达通过Spectrum-XGS构建的“第四层网络”，不仅提升了AI集群的上限，也为连接技术的产业化提供了明确方向。未来的AI，不再是孤岛式算力堆叠，而是星系级智能协同。Scale-Across，就是连接这些星系的高速公路。
在这场AI基础设施革命中，英伟达已率先启程。市场的下一个问题是：谁能跟上？