CPO赛道对决! NVIDIA、博通到底在竞争什么?

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自technews

谁能率先突破传输效率与延迟的限制，谁就有机会在下一波AI竞赛中夺得先机。

在人工智能（AI）、机器学习的推动下，全球数据流量正成倍增长，目前数据中心服务器与交换机之间的连线正从200G、400G快速迈向800G、1.6T，甚至可能进入3.2T的时代。

市场调研机构TrendForce预测，2023年400G以上的光收发模组全球出货量为640万个，2024年约2,040万个，预计至2025年将超过3,190万个，年增长率达56.5%。其中，AI服务器的需求持续推升800G及1.6T的成长，而传统服务器也随着规格升级，带动400G光收发模组的需求。

另据机构调查，2026年1.6T光模组需求将大幅超出预期，总出货量预计高达1100万支，主要动力来自NVIDIA与Google的强劲采购，以及Meta、微软、AWS的部分需求。

光通信因为高带宽、低损耗与长距离特性，逐渐成为机柜内外互连的主要选择方案，使得光收发模组成为数据中心互连的关键。TrendForce指出，未来AI服务器之间的数据传输，都需要大量的高速光收发模组，这些模组负责将电信号转换为光信号，并通过光纤传输，以及将接收到的光信号转换回电信号。

光收发模组、光通信和硅光子有何关系？

根据下图的前两个示意图可知，目前市面上的可插拔光收发器传输速率可达 800G，下一阶段的光引擎（ Optical Engine ，简称OE） 已经可安装在ASIC芯片封装周围，这称为载板光学封装（ On- Board Optics ，简称OBO），其传输能力可支援至1.6T。

目前业界希望走向“CPO”（Co-packaged Optics，共封装光学），即光学元件与ASIC能共同封装，通过这项技术实现超过3.2T、最高达12.8T的传输速度；而最终目标则是达到“Optical I/O”（光学I/O），实现类似全光网络的技术，推动传输速度超过12.8T。

如果仔细观察上图，可以发现作为黄色方块的光通信模组（以前为可插拔形态）距离ASIC越来越近，这主要是为了缩短电信号的传输路径，从而实现更高的带宽。而硅光子制程技术，就是将光学元件整合到芯片上的技术。

光通信需求暴增，业界聚焦三种扩展服务器架构

由于AI应用大爆发，对于高速光通信的需求急剧提升，目前服务器主要聚焦Scale Up（垂直扩展）、Scale Out（水平扩展）两种扩展方向，分别对应不同的传输需求与技术挑战，而近期NVIDIA又新宣布“ScaleAcross”这个概念，为业界增添一个思考方向。

Scale-Up

Scale-Up主要作为机柜内高速互连（上图黄色部分），传输距离通常在10公尺以内，由于对延迟的要求极低，内部仍主要采用“铜互连”（Copper Interconnects），避免光电转换造成延迟与能耗。目前解决方案主要有NVIDIA的NVLink（封闭架构）及AMD等其他公司主导的UALink（开放架构）。

有趣的是，今年NVIDIA推出NVLink Fusion，首度开放NVLink技术给外部芯片厂商，将NVLink从单一服务器节点延伸至整个机柜级（Rack-Scale）架构，不排除是为了因应UALink的竞争。

另一个值得关注的是，原本主要专注于Scale-Out的博通，正尝试通过“以太网”（Ethernet）进军Scale-Up市场。该公司近期推出多款可用于Scale-Up、符合SUE（Scale-Up Ethernet）标准的芯片，后续可以关注NVIDIA与博通在这方面的竞争。

Scale-Out

Scale-Out则是横跨服务器的大规模并行运算（上图中蓝色部分），用于解决数据高吞吐量问题并实现无限扩充。这以“光通信”为主，主要的网络互联技术依靠InfiniBand或者以太网（Ethernet），也将带动光通信模组市场。

InfiniBand和Ethernet又可以分成两大阵营，前者较受NVIDIA 、微软等大厂的青睐，而后者则以博通、 Google 、 AWS为主。

谈到InfiniBand，不得不提领先厂商Mellanox，它在2019年被NVIDIA收购，是提供端到端Ethernet与InfiniBand智能互连解决方案的供应商。而中国近期裁定NVIDIA违反反垄断法，就是针对这起收购案。另一个关注点是，虽然NVIDIA推出许多InfiniBand产品，但也针对以太网推出相关产品如NVIDIA Spectrum-X，可以说是两种市场兼吃。

作为另一大阵营如英特尔、AMD、博通等大厂于2023年7月集结组成“超以太网联盟”（Ultra Ethernet Consortium ，简称UEC），合作发展改进的以太网传输堆栈架构，成为挑战InfiniBand的力量之一。

TrendForce分析师储于超认为，Scale Out所带动的光通信模组市场，正是未来数据传输的核心战场。

Scale-Across

作为新兴的解决方案，NVIDIA近期提出“Scale-Across”的概念，即跨数据中心的“远距连接”，距离能超过数公里，并推出以以太网为基础、串接多座数据中心的Spectrum-XGS以太网。

Spectrum-XGS以太网将作为AI运算中Scale-Up和Scale-Out以外的第三大支柱，主要用来扩展Spectrum-X以太网的极致效能与规模，可连接多个分散式数据中心。NVIDIA介绍，NVIDIA Spectrum-X以太网除了提供Scale-Out的架构，连接整个集群、将多个分散式数据中心进行互连，快速将大量数据集串流至AI模型，还可在数据中心内协调GPU与GPU之间的通信。

换言之，这个解决方案结合Scale-Out与跨域扩展，能根据跨域距离灵活调整负载平衡、动态调整算法，因此概念更类似“Scale-Across”。

NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋表示，“我们在Scale-Up与Scale-Out能力之上，进一步加入Scale-Across，把跨城市、跨国家乃至跨洲际的数据中心联结起来，打造庞大的超级AI工厂。”

如果从目前产业走向来看，Scale-Up和Scale-Out都是必争之地，可以看出NVIDIA和博通如何从对方手中夺取多一分领地。而NVIDIA新喊出的Scale-Across则是聚焦横跨数公里乃至于数千公里的跨数据中心传输，有趣的是，博通也有推出相关的解决方案。

事实上，现在AI产业的竞争除了芯片间的竞争外，更是扩大到系统间解决方案的竞争。

博通与NVIDIA的第一个交集就是“定制化AI芯片”（ASIC）。由于NVIDIA GPU价格高昂，包括Google、Meta、亚马逊、微软等云端服务供应商（CSP）都在开发自家AI芯片，而博通的ASIC能力成为这些公司的首要选择。

除了自研芯片的竞争外，另一个更关键技术是“网络连接技术”，这也是博通与 NVIDIA 的第二个交集。

首先是在Scale-Up部分，在NVLink和CUDA这两大护城河守护下，博通酝酿了多时，终于在今年推出最新的网络交换机芯片Tomahawk Ultra（战斧），有机会切入Scale-Up市场，目标挑战NVIDIA NVLink的主导地位。

Tomahawk Ultra是博通一直推动的“纵向扩展以太网”（Scale-Up Ethernet，简称SUE）计划的一部分，这个产品也被视为NVSwitch的替代方案。博通表示，Tomahawk Ultra一次可串联的芯片数量是NVLink Switch的四倍，将交由台积电5纳米制程。

值得注意的是，博通虽然身为UALink联盟成员之一，但它也积极推广基于以太网SUE架构，因此市场也相当关注博通与UALink的竞合关系，以及如何共同应对NVLink这个大敌。

为了抵御博通强袭，NVIDIA今年也推出 NVFusion 解决方案，开放合作伙伴如联发科、Marvell、Astera Labs等共研，并通过NVLink生态系打造客制化的AI芯片。外界认为，这是为了巩固生态系而进行的半开放式合作，也给更多合作伙伴一些客制化空间与机会。

Scale-Out方面，主要由在以太网领域深耕已久的博通占据主导，近期最新推出的产品包括Tomahawk 6、Jericho4，以抢占Scale-Out和更远传输距离的商机。

而NVIDIA则推出许多Quantum InfiniBand交换机产品，以及Spectrum以太网交换平台，加强更多面向的Scale-Out产品。虽然InfiniBand属于开放架构，但因产品生态环境主要仍由NVIDIA收购的Mellanox所主导，限制了客户的选择灵活性。

根据博通的相关数据，三款产品各自横跨两种不同的服务器扩展架构。

针对更长距离的跨数据中心扩展的Scale-Across，目前还不确定博通和NVIDIA谁会领先，不过NVIDIA针对这一概念率先推出Spectrum-XGS，该解决方案通过新的网络算法，来实现站点之间更远距离的数据有效移动，也可以作为现有Scale-Up和Scale-Out架构的补充方案。

至于博通的Jericho4也符合Scale-Across的概念。博通指出，Tomahawk系列芯片能串联单一数据中心内的机柜，连接距离通常不超过一公里（约0.6英里），而Jericho4设备则能处理超过100公里的跨机房连接，维持无损RoCE传输，其数据处理能力约为前一代产品的四倍。

那么NVIDIA 和博通的CPO 解决方案？

随着网络传输战场持续，相信在光网络的竞争将会更加激烈，对此NVIDIA和博通都针对CPO光通讯找寻新解方，而台积电、格罗方德也积极开发用于CPO的制程与解决方案。

NVIDIA的策略是以系统架构为出发点，并将光学互连视为SoC的一部分，而非外挂式模组，并于今年 GTC正式发表Quantum-X Photonics InfiniBand交换器和Spectrum-X Photonics Ethernet交换器，前者将于年底推出，后者则于2026年问世。

两个平台均采用台积电COUPE平台，通过SoIC-X封装技术将65纳米的光子积体电路（PIC）与电子积体电路（EIC）整合。而这个策略出发点，是为了强调自家平台整合，加强整体效益与规模扩展。

博通的策略则专注于提供全方位解决方案，聚焦在供应链的规模化运作，供应第三方客户完整的模组化方案，帮助客户应用落地。博通也表示，公司之所以在CPO领域成功，是建立在深厚的半导体与光学技术整合能力之上。

博通目前推出第三代200G / lane CPO抢市。博通也表示，其 CPO产品采用3D芯片堆叠架构， PIC同样使用65纳米， EIC则采用7纳米制程。

由下图可知，光收发模组由以下关键元件组成，如雷射光源（Laser Diode ）、光调变器（ Modulator ）、光感测器（ Photo Detector ）等。其中，雷射光源负责产生光信号，光调变器负责将电信号/数位信号转成光信号，因为涉及电光转换，也可以说是决定单通道传输速度的关键。

在关键的光调变器上，NVIDIA选择MRM （微环调变器， Micro-Ring Modulator ）。由于MRM尺寸较小，容易受误差及温度影响，也将是导入MRM的挑战之一。

至于博通，则选择使用技术较成熟的MZM调变器（马赫–曾德尔调变器， Mach-Zehnder Modulator ），同时布局 MRM 技术，目前已经通过3 纳米制程试产，并以芯片堆叠方式，持续领导CPO 进展。

目前在AI推论持续扩张浪潮下，市场焦点已逐渐从“算力竞赛”转向“数据传输速度”，无论是博通主打的网络与交换技术、NVIDIA推动的端到端解决方案，谁能率先突破传输效率与延迟的限制，谁就有机会在下一波AI竞赛中夺得先机。

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