英伟达与博通在OCP APAC 2026峰会交锋：AI工厂网络谁主沉浮？

Nvidia网络业务高级副总裁Gilad Shainer在峰会上指出，随着GPU供应回归常态，互连层已取代算力本身，成为AI基础设施的“紧箍咒” 。Nvidia将网络硬件与GPU路线图紧密捆绑：2026年中发布的Vera Rubin平台，正是与Spectrum-X Ethernet Photonics网络方案携手亮相 。

性能宣称。 Nvidia表示，与传统可插拔光学方案相比，其CPO方案能效提升约3.5倍，可靠性提升约10倍 。SN6800的409.6 Tbps带宽来自单个机箱内的四颗Spectrum-6 ASIC，每颗ASIC驱动32个硅光子光学引擎 。Nvidia还宣称，其Spectrum-X平台相较标准以太网，在超过一万个GPU的集群中可达1.6倍的AI网络性能提升，且能维持高达95%的网络效率 。

成本分析。 Nvidia的集成化方案溢价显著：客户必须买入其全套生态系统（GPU、SuperNIC、交换机、线缆和软件），才能获得宣称的终极性能。不过Nvidia辩称，在极端规模下，其总体拥有成本（TCO）反而更低——因为CPO技术可使单端口功耗降低约65%，并大幅减少光学元件的故障率 。

战略赌注。 Nvidia押注超级算力客户愿意为极致性能和“一家通吃”的成熟方案支付溢价。其CPO交换机的制造供应链大量依赖台湾，Shainer在峰会上特别强调了这一点 。Nvidia对网络软件的管控非常严格，并将其与GPU路线图深度绑定 。

Broadcom的路线：开放以太网生态，商用芯片为王，赋能客户自主选择

Broadcom在峰会上展示了其所谓的“业界最完整的AI以太网组合”，覆盖Scale-Up、Scale-Out和Scale-Across三大互联场景 。其战略是向客户销售商用芯片，由超级算力客户将这些芯片集成至自研交换机中。

技术路径。 Broadcom 2026年的核心产品包含四款：

• Tomahawk 6 — 102.4 Tbps交换芯片，已进入量产，另有Tomahawk 6–Davisson CPO版本
• Tomahawk Ultra — 超低延迟交换芯片，针对于Scale-Up域，拥有250纳秒的线头延迟
• Jericho 4 — 一种面向跨数据中心AI互联的以太网架构路由器，旨在将超过一百万个XPU连接至多个数据中心
• Thor Ultra — 业界首款800G AI以太网NIC，专为AI后端网络设计，符合Ultra Ethernet Consortium (UEC) 1.0规范

Broadcom将上述产品定位为“可被超级算力客户集成到白牌交换机中的商用芯片”。该公司与OCP旗下的ESUN（以太网Scale-Up网络）倡议和SUE（Scale-Up以太网）框架保持一致，形成了对Nvidia专有NVLink和InfiniBand技术的开放标准抗衡力量 。

性能宣称。 Tomahawk 6在纯交换容量（102.4 Tbps）上与Nvidia的Spectrum-6不分伯仲。Tomahawk Ultra声称其Scale-Up域端口到端口延迟为250纳秒，在以太网领域处于领先水平 。Jericho 4专注于跨数据中心延迟和超大路由规模；单个系统可扩展至36,000个HyperPort，每个端口运行在3.2 Tb/s 。Thor Ultra提供800 Gb/s的NIC吞吐量，专为AI流量模式设计 。

成本分析。 Broadcom的价值主张更侧重经济性：采用商用芯片可降低单端口硅成本，多供应商竞争能带来更低价格，且避免供应商锁定。Meta、Google和微软等超级算力客户可围绕Broadcom的ASIC定制自研交换机，独立谈判定价，并在NIC和光学组件上混合使用不同供应商 。Broadcom也将CPO作为一种开放参考设计提供（Tomahawk 6–Davisson），而非其专有系统 。

战略赌注。 Broadcom押注超级算力客户——尤其是Meta、Google、OpenAI和Anthropic——会偏好一个开放、基于标准的以太网生态，而非Nvidia的封闭堆栈。其逻辑在于，在数GW级的集群规模下，超级算力客户渴望掌控自己的网络设计，分散硬件采购，并避免被单一供应商锁定 。Broadcom退出UALink联盟并转而加入OCP的ESUN倡议，也表明其支持开放治理的决心 。

核心差异对比

各大超级算力客户倾向何方？

从峰会信息和近期行业动态来看，初步可勾勒出以下阵营分布：

• Meta 一直是开放以太网AI网络的积极倡导者，历史上采用Broadcom芯片自研交换机。Broadcom靠拢SUE/ESUN标准，正好迎合了Meta的议程 。
• Google 同样倾向于自研网络，长期偏好基于商用芯片的开放标准。Google是基于Broadcom ASIC的200G/400G以太网的早期采用者。
• OpenAI与Anthropic 作为AI模型公司，而非基础设施运营商，其大部分网络部署依赖各自的云伙伴（OpenAI依赖微软Azure，Anthropic依赖谷歌云）。它们的网络选择实际上受云供应商决策的影响 。
• 微软 内部同时采用Nvidia的InfiniBand技术，并探索以太网替代方案。Azure栈目前主要运行在Nvidia GPU之上，但Broadcom的开放方案为其提供了另一条路径。

总结

Nvidia正在兜售一个交钥匙、追求极致性能的AI工厂网络。而Broadcom则在向超级算力客户销售能够“自己动手建造网络”的“工具包”。2026年OCP APAC峰会清楚地表明，AI网络市场已分裂为两大阵营。最终的赢家，不仅取决于技术规格的优劣，更取决于在千兆瓦级的集群规模下，超级算力客户究竟是更看重“极致集成”还是“自主选择”。