千亿级市场爆发在即：Scale Up交换芯片，是下一个风口吗？
一、引言：算力快了，通信却卡壳了
过去两年，大模型的体量涨得比股市还凶。GPT-4 还在千亿参数，GPT-5、Gemini Ultra 已经冲到万亿，产业里甚至有人喊：十万亿只是时间问题。GPU（图形处理器）一代比一代猛，但你要真把几千张卡塞进一个集群，就会发现——算力不是问题，通信才是问题。
现实很残酷：GPU再强，如果数据传不出去，就只能干等 。尤其是在推理阶段（模型运行阶段），模型用的是小批量、低精度、MoE（混合专家模型）这些策略，对单卡要求没那么高，但GPU之间要频繁对话，延迟一旦高了，集群效率直接腰斩。
于是，行业开始转向。从当初依赖以太网（通用网络协议）、InfiniBand（高性能互联）去连机柜（Scale Out，跨机柜互联），变成更强调在机柜内部极速直连（Scale Up，机柜内互联）。前者看上去靠谱“能连上”，后者则是真金白银“要快”。在大模型加速到极致的今天，速度是核心。Scale Up交换芯片，就这么从幕后走到台前 。
二、Scale Up 和 Scale Out：哪条路更值钱？
AI集群要想跑快，只有两种互联方式：Scale Out（跨机柜）和Scale Up（机柜内）。前者拼规模，后者拼效率。
听着差不多，但走的是完全不同的投资逻辑。问题来了——投资哪条赛道更有价值？
Scale Out ，走的是互联网模式。靠以太网、InfiniBand，把机柜一个接一个堆上去，想加多少就加多少，扩展性强、成本低。但问题很现实：门槛太低，厂商太多，大家都能干，结果就是价格战打到利润没剩。资本市场早对这种套路麻木了。
Scale Up ，则是另一条更硬核的路。它不是拼堆量，而是拼极限性能：在一个机柜里把 GPU 用高速直连方式绑在一起，带宽拉满、延迟压到最低。做得到的厂商少，一旦能实现，就是 AI 专用数据中心（大型 AI 计算机房）的标准配置，别人根本替代不了。
所以很明显：Scale Out 是存量竞争，Scale Up 是增量机会 。GPU 压力已经差不多到顶了，但 Scale Up 交换芯片才真正进入价值被市场发现的早期阶段。下一个 AI 扩容潮，真正能吃到溢价的，很可能就是它。
三、Scale Up交换芯片：核心价值在哪里？
很多人听说过 Scale Up，但真要问一句：“它到底牛在哪？”答案其实就三点：带宽极致、延迟极致、协议之争 。
第一，带宽要拉满。
带宽（数据传输能力）就是高速公路能跑多少车。现在一条 NVLink 5.0（英伟达私有互联协议）链路，单向速度能做到 1.8TB/s，这个量级是普通 PCIe 5.0（通用互联标准）十倍以上。为什么要这么夸张？因为大模型训练不是一块 GPU 算完再交接，而是成百上千卡同时运算，数据必须实时同步，带宽一旦不够，GPU 的算力直接浪费。
第二，延迟要压到极限。
延迟（数据到达的等待时间）就像人对话的反应时间，越短越顺畅。以太网延迟在微秒级，而 NVSwitch（英伟达交换芯片）能做到纳秒级。别小看这几个数量级的差距，大模型训练里通信次数以百万、千万计，哪怕延迟多一点点，算出来的效率都可能砍半。
第三，协议之争才刚开始。
这里是最有意思的部分。现在有几条路线：
- NVLink ：英伟达的封闭体系，性能最强，但别人进不来。
- UB ：华为昇腾的自有互联方案，最多能支持 384 颗芯片互联。
- PCIe ：通用标准，兼容性最好，速度比 NVLink 差一截。
- UALink ：AMD 联合 AWS、谷歌、思科等巨头搞的开放联盟，2025 年刚推出 1.0 版本，未来可能挑战英伟达。
谁赢了协议，谁就能掌握产业的定价权。这是芯片行业一贯的规律。回头看，当年 USB、PCIe 成为行业标准后，相关公司获得了巨大溢价。同样的剧情，很可能在 Scale Up 互联里再上演。
总结：Scale Up交换芯片，就是要把带宽做到极致、延迟压到极致，还要在协议之争里占据主导。谁能做到这三点，谁就是真正的赢家。
四、市场规模与增长前景：翻倍行情已经在路上
进入2025年下半年，Scale Up交换芯片的市场已经从“概念”走向“兑现”。券商和调研机构给出的最新测算，几乎都指向一个结论：未来三年是翻倍行情 。
全球市场 ：东吴证券预测，到2025年全球Scale Up交换芯片市场规模接近 500亿元 ，到2027年有望突破 1000亿元 ，三年时间翻倍。背后的核心驱动力是AI服务器的快速放量。TrendForce（集邦咨询，全球半导体调研机构）指出，2022–2029年全球AI服务器出货量的复合增速超过 27% ，这为互联芯片提供了长期刚性需求。
中国市场 ：国泰海通预计，2025–2027年，中国交换芯片市场规模将从 257亿元增长到475亿元 ，年增速维持在30–60%区间。相比全球，中国市场更具弹性，原因在于本土大模型的兴起和国产替代的政策驱动。
这意味着，从2025年开始，Scale Up交换芯片的增长进入加速期 。和GPU、光模块不同，这条赛道还没有被资金过度炒作，估值处在早期阶段。一旦市场共识形成，资本定价可能会出现“补涨效应”。
未来三年，Scale Up交换芯片是AI硬件里少有的高增长+高确定性的赛道 。
五、产业格局与协议之争：谁握标准，谁吃利润
Scale Up交换芯片的核心，其实就是一场“协议之争”。芯片行业的规律很简单：谁的协议成了标准，谁就拿走大头利润。USB、PCIe当年的故事还历历在目，今天这一幕，正在AI互联里重演。
1. 英伟达：封闭体系的“绝对王者”
英伟达的NVLink（私有互联协议）+NVSwitch（交换芯片）已经形成闭环，外人进不去。GB200一代，一个NVLink域最多能带动 576颗GPU 互联，单链路带宽1.8TB/s，延迟压到纳秒级。这是什么概念？几乎是把所有GPU紧紧锁在英伟达的互联体系里。
这套体系的问题在于封闭 ：想要用NVLink，你只能跟着英伟达走，芯片、服务器、生态全被锁定。但也正因如此，英伟达牢牢掌握了定价权。换句话说，哪怕GPU利润被挤压，互联这块仍然是它的“利润保险箱”。
2. UALink：开放阵营的“挑战者”
2025年第一季度，AMD、AWS、谷歌、思科等九家巨头成立了UALink（开放互联联盟），正式发布1.0标准，喊出的口号就是“打破英伟达垄断”。它的卖点在于开放 ：不同厂商的GPU、加速器都能接入，避免被NVLink一家绑死。
问题也很现实：性能短期还追不上NVLink。要想大规模替代，需要时间和迭代。但别小看这点，历史上凡是开放标准，往往能逐渐吞噬封闭生态。就像当年以太网最后干掉了很多专有协议一样。资本市场看UALink，不是看它今天有多强，而是看未来它能否成为“第二条跑道”。
3. 国内厂商：追赶战和窗口期
对国内厂商而言，机会点在于“国产替代+本地需求”。
盛科通信 已经能做800G端口、25.6T交换容量的高规格芯片，并在2025年实现小批量交付，这是国内第一次站到高端门槛线上。
澜起科技 深耕PCIe/CXL（通用互联/内存扩展协议），它不是正面PK英伟达，而是占住了通用标准的关键接口，这在全球供应链里不可或缺。
中兴通讯 走的是“系统级整合”，在自家AI超节点服务器里内置交换模块，兼容英伟达和国内GPU，侧重应用落地。
国内短期很难在性能上硬刚NVLink，但中端市场+政策支持给了它们“窗口期”。换句话说，它们不一定要马上追平英伟达，只要能在产业规模化时接住国产需求，就有增长空间。
4. 结论：一场长期拉锯
英伟达的优势 ：性能领先+生态封闭，短期无可撼动。
UALink的价值 ：开放联盟，性能赶上后有望形成对冲。
国内的机会 ：替代和补位，不靠技术一刀切，而是靠市场和政策推动。
总结：协议之争决定格局，格局决定利润 。GPU的战场已经打过一遍，而互联的战场才刚刚开始。未来3–5年，真正值得观察的不是哪家公司出货多，而是谁能在标准里站稳脚跟。
六、风险与趋势：高增长背后的隐忧与机会
任何一个高速增长的赛道，都不会是一马平川。Scale Up交换芯片看似风口正盛，但风险点和趋势演变，投资者必须心里有数。
1. 技术迭代的风险
互联的竞争，本质就是“谁跑得更快”。SerDes（高速信号收发器）已经从112G向224G迈进，PCIe协议也在向Gen6、Gen7迭代。问题在于：一旦厂商技术跟不上，落后就是淘汰 。芯片行业没有温情，性能掉队意味着直接出局。
2. 生态割裂的风险
现在市场格局是“封闭对开放”：NVLink一家独大，UALink联盟刚起步，PCIe/CXL继续维持通用生态。标准之争短期内不会有胜负，但长期可能造成互联生态割裂 ，不同阵营难以兼容，给用户带来额外成本。对于投资者而言，这种生态分裂往往意味着短期混乱、长期集中。
3. 供应链的不确定性
Scale Up交换芯片的设计门槛高、工艺复杂，往往要依赖台积电、三星等顶级代工厂，以及高端封装、光模块等上下游配合。任何环节受阻，都可能成为瓶颈。加上地缘政治的不确定性，全球半导体供应链一旦出现摩擦，影响会直接传导到产业链。
4. 长期趋势的确定性
风险之上，趋势更值得看重：
带宽持续提升 ：224G SerDes的加速落地，将把机柜内通信再推一个量级。
开放标准推进 ：UALink这样的联盟，不会立刻挑战英伟达，但长期可能成为全球算力的“第二条高速公路”。
国产替代提速 ：在中国市场，政策和本地需求保证了交换芯片的必然成长。性能不一定马上对标NVLink，但只要国产GPU需求在，国产互联就有机会。
总结： 短期看，Scale Up交换芯片会经历“技术迭代+标准之争”的阵痛；长期看，带宽升级、开放标准、国产替代三股力量，会把它推向一个新的产业周期。
七、下一个被资本重估的赛道
GPU依旧是AI算力的发动机，光模块也仍是数据中心扩容不可缺少的基础。但随着模型规模持续上探，互联效率 正成为新的决定因素。Scale Up交换芯片的价值，就是在GPU与光模块之间，扮演那个让算力真正跑满的关键角色。
未来三年，全球和中国市场规模都在翻倍，协议之争刚刚展开，国产替代加速推进。它的确定性在于增长，它的不确定性在于格局。而正是这种“高成长+强博弈”的组合，往往能带来新的资本关注度。
AI产业链不是单点行情，而是一条接力赛。GPU点燃了算力需求，光模块打开了数据通路，而Scale Up交换芯片，正在成为支撑下半场的关键环节。