網路基礎設施成 AI 發展關鍵，博通推新晶片加入思科、輝達三雄戰局
外資野村證券報告指出，生成式 AI 與大型語言模型（LLM）的快速發展，全球資料中心正加速升級 AI 網路基礎設施。2025 年 6 月，博通 (Broadcom) 宣布推出 Tomahawk 6（TH6）交換晶片，開啟新一輪 AI 網路設備性能革命。
博通 TH6 採用 3 奈米製程，支援 200G SerDes，102.4Tbps 交換容量，為傳統以太網晶片的兩倍。此晶片不僅支援 Scale-Up（縱向擴展）與 Scale-Out（橫向擴展架構），更具備 Co-packaged Optics（CPO）整合光電模組的功能，可以顯著降低功耗與延遲，提升 AI 叢集的彈性與效率。
▲ 資料中心橫向擴展和縱向擴展。
AI 網路發展，Scale-Out 與 0 Scale-Up 形成雙軸驅動。Scale-Out 強調 AI 伺服器節點間的高速通訊，常以以太網或輝達主導的 InfiniBand 為核心架構。為挑戰 InfiniBand 的市場優勢，Ultra Ethernet Consortium 推動的 UEC 標準正迅速商用化。與此同時，Google自研的 Optical Circuit Switch（OCS）也展現 30% 以上的能源效率與頻寬優勢。
Scale-Up 層面，輝達持續發展 NVLink Fusion，結合 GPU 間高速點對點通訊，並開放合作夥伴如聯發科、Marvell、Astera Labs 等共研。博通則推出 Scale-Up Ethernet（SUE）， 同樣能達到單層網路中 1024 個 XPU 連接。AMD 則以 Infinity Fabric 打造高效內部通訊網路，適用於大模型運算與串流任務。
TH6 針對 AI 訓練與推論進行架構優化，Scale-Up 單晶片支援 512 個 XPU 連接，為同業 7 倍。其兩層 Clos 架構可支援 10 萬個 XPU 節點，並減少 67% 的模組數量與佈線複雜度，大幅降低功耗與成本。TH6 並支援 Cognitive Routing 2.0，整合全球負載平衡、動態壅塞控制與 AI 任務最佳路由。
面對博通競爭，Cisco 與輝達也加緊腳步。Cisco 的 SiliconOne G200 採 5 奈米製程，具備 51.2Tbps 交換能力。而輝達則推出 Spectrum X800 平台，並預計 2026 年釋出 Photonic CPO 版本，支援 RoCEv3 與 BlueField-3 超級 NIC 網路卸載。
▲ 大型資料中心中以太網路與 InfiniBand 的部署。
調查機構 LightCounting 預測，2023 至 2028 年間，CPO 交換機的年複合成長率 （CAGR） 將達 32%，優於以太網與 InfiniBand 交換機的 14% 與 24%。另外，至 2027 年的 800G 交換機將超越 400G，成為資料中心主流。甚至，IDC 的研究數據也顯示，中國交換器市場於 2024 年成長 5.9%，其中資料中心設備增幅高達 23.3%，突顯 AI 基礎設施建設的驅動力。
AI 應用方面，OpenAI 的 ChatGPT 的日活用戶（DAU）於 6 月突破 1.1 億人，持續領先全球。中國市場則由字節跳動旗下的「豆包」後來居上，DAU 於 6 月初達 3,700 萬，超越 DeepSeek。豆包每日使用時間達 10.8 分鐘，顯示其用戶黏著度與應用深度不斷提升。因此，為了維持其市場領導地位，OpenAI 亦於 6 月發布新一代模型 o3-pro，強調延伸推理與整合工具的能力，每百萬輸入/輸出 Token 分別定價為 20 與 80 美元。對應企業市場需求，OpenAI 也將基礎版 o3 價格調降 80%，積極推動 AI 模型大眾化應用。
▲ 資料中心乙太網路交換器按速度區分營收狀況。
除了技術發展，AI 產業投資與事件持續熱絡。輝達 VivaTech 發表 Cosmos Predict-2 自駕車模型與量子運算整合平台，並宣布與法國 Mistral AI 合作建置 AI 雲端工廠。AMD 則發表 Instinct MI350 GPU 系列，其 AI 運算能力較前代提升 4 倍，支援 5,200 億參數大模型。因此，面對未來的市場需求，預計 AI 交換機市場將朝向白牌 （White-box） 與高規晶片主導的方向發展。白牌設備如 Arista 與 Accton 持續擴大市占，2024 年 Arista 已超越 Cisco 成為高效能交換機市占第一。博通、Cisco、輝達三強則分別以 Tomahawk 6、SiliconOne G200 與 Spectrum X800 為旗艦，展開高階交換晶片競逐。
(首圖來源：shutterstock)