🔥【开源通信】交换芯片”配角变主角”：交换芯片与GPU配比或大幅提升
🐯超节点或驱动交换芯片与GPU配比大幅提升。从交换机价值量来看，大规模算力集群的部署需要更高速率、更多端口的交换机构建交换网络，高速交换机在其中价值增量明显，以英伟达NVL72为例，VR200配置相较于上代GB300交换芯片价值量贡献有所提升，绝对值提升122%。
🐯从交换机用量来看，一方面网络架构Scale out加速，组网架构从2层向3层、4层持续演进，交换机需求随之快速增长；另一方面AI训练集群带来GPU互联需求，相较于传统服务器，AI服务器组网新增后端网络组网（Back End）额外增加了每台服务器的网络端口数量，进一步拉动交换机需求增长。
🐯从交换芯片和GPU配比来看，传统2层Fat-Tree架构64端口交换机与GPU配比约为3:64，而英伟达NVL72包含72颗GPU和18个交换托盘，GB NVL72柜内交换托盘各配备2颗交换芯片，交换芯片与GPU配比达1:4，最新VR NVL72柜内交换托盘配备交换芯片数翻倍，交换芯片与GPU配比进一步提升至1:2，随着Scale out和Scale up双线演进，交换网络在计算集群中所占权重或逐步提升。
🐯交换网络从算力配套设施配角，跃升为集群核心主角。随着AI模型参数扩张，算力需求已从单纯GPU堆叠，转向全维度系统架构重构。受单芯片物理功耗密度、互连带宽及内存容量瓶颈制约，算力增长边际效益持续递减，交换网络成为制约算力的天花板，当前系统级协同架构（如高带宽域互联）是突破单芯片性能上限的主要技术路径。
🐯在国产算力卡单卡性能仍弱于海外先进卡的背景下，国产超节点的需求持续涌现：华为910C的CM384超节点便以5.3倍于英伟达GB200 NVL72的卡数，实现了1.7倍于NVL72的算力性能；曙光的ScaleX640通过640张GPU堆叠，亦能实现超600 PFLOPS算力，比肩国际先进集群水平。随着算力瓶颈从单卡算力向交换网络转移，交换机正逐渐成为决定超节点成败的核心环节。
🐯超节点放量在即，重视”交换网络四剑客”投资机会2025年下半年起，各CSP厂商、算力芯片厂商和ICT厂商等不同主体陆续推出超节点样品，随着国产芯片开始量产，2026年或成为国产超节点放量元年，头部互联网厂商有望规模应用，并同步拉动交换网络需求。
🌹【交换网络四剑客】推荐标的：盛科通信、紫光股份、锐捷网络、中兴
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