诺和诺德 (NVO)畅销的减肥药Ozempic和Wegovy被指出可能与一种罕见的视力丧失——非动脉瘤性前部缺血性视神经病变（NAION）风险增加有关。哈佛大学附属医院Massachusetts Eye and Ear（后文称：马萨诸塞州眼耳医院）医生们发现，使用这些药物的患者患上NAION的风险显著高于使用其他药物的患者。

美东时间7月3日，据研究显示，使用Ozempic和Wegovy进行减肥的患者，患上NAION的风险是使用其他减肥药物的七倍多；而用于糖尿病治疗时，这一风险也比其他治疗方法高出四倍。这一发现已于本周三在《美国医学会眼科杂志》（JAMA Ophthalmology）上发表。

然而，这项研究的范围有限，仅基于马萨诸塞州眼耳医院的患者记录，且涉及的眼病病例总数仅为37例，所以它的统计效力有限。因此，哈佛大学的研究人员和其他专家表示，目前的研究结果并不足以证明这些药物是导致眼部并发症的直接原因，需要在更多医院进行更大规模的验证。

英国伯明翰的神经眼科医生Susan Mollan表示：“我认为这个研究结果还不足以让患者停止用药。”她指出，目前尚不能证明药物使用与眼部并发症之间存在直接的因果关系，因为一些病例是在用药数月后才出现的。不过，医生有责任向患者充分说明可能存在的风险，尤其是有一定视力损失的患者。

诺和诺德公司及其竞争对手礼来公司的减肥药物非常受欢迎，导致市场供应短缺，两家公司正致力于解决这一问题。作为Ozempic和Wegovy的主要成分，司美格鲁肽已经经过了超过15年的研究，科学界普遍认为其安全性较高。但随着这些药物使用范围的扩大，研究人员也在密切关注是否会出现新的副作用。

周三，诺和诺德跳水跌近5%，刷新6月4日以来盘中低位，临近尾盘跌幅收窄至2.87%，报138.87美元。

目前该研究正拓宽研究范围，涵盖更多医院

在马萨诸塞州眼耳医院，一系列不寻常的病例引起了医生们的警觉，一些服用司美格鲁肽的患者出现了非动脉瘤性前部缺血性视神经病变（NAION），这是一种罕见且通常导致永久性部分视力丧失的病状。每年大约有1万至5万人中的1人受到影响，目前尚无标准治疗方法。

英属哥伦比亚大学的药物安全研究员Mahyar Etminan虽然并未参与这项研究，但他表示：

“我们必须更加审慎地审视这一潜在风险，如果这种严重的病状确实与药物有关，它将对我们评估药物的风险-效益比产生重大影响。”

Etminan进一步指出，对于那些没有其他病症，仅出于减肥目的而服用Wegovy的人来说，了解这一风险尤为重要。他强调，由于糖尿病本身就是导致眼部疾病的风险因素之一，因此Ozempic或Wegovy如何可能引发这种状况尚不明确。

这项研究涵盖了2017年12月Ozempic获批以来，在马萨诸塞州眼耳医院接受治疗的710名糖尿病患者和979名减肥药物使用者的记录。研究人员比较了首次使用Ozempic或Wegovy的患者与使用其他治疗方法的患者NAION的发病率。值得注意的是，这项研究并未包括礼来公司生产的Mounjaro和Zepbound这两种糖尿病和肥胖治疗药物。

去年夏天，三名患有NAION的患者在短时间内连续来到诊所，并且他们都在使用司美格鲁肽，这促使马萨诸塞州眼耳医院神经眼科服务的主任、哈佛医学院的Joseph Rizzo教授启动了这项研究。

目前，Rizzo教授的团队正计划与其它研究机构合作，开展一项更广泛的研究，涵盖更多医院。Rizzo教授表示：“我期望医生和患者都能了解这种潜在的关联，目前的研究结果并不能证明药物使用与眼病之间存在直接的因果联系。对于那些视力已经有所下降的患者来说，了解这种可能的风险至关重要，这有助于他们在开始治疗前做出明智的选择。相关 LLY VKTX ”

 

 

根据Loop Capital分析师Rob Sanderson的最新研究报告，Meta Platforms (META)值得买入，而投资者应该暂时观望谷歌-A (GOOGL)的股票。

Sanderson在周二的研究笔记中写道：“随着人工智能战略的发展和产品工作的引入，我们对Meta的前景越来越乐观，而对谷歌的前景仍存疑。”Sanderson对Meta评级为“买入”，目标价为550美元，对Alphabet评级为“持有”，目标价为170美元。

毫无疑问，生成性人工智能已经席卷了科技领域。投资者密切关注哪些公司在人工智能上的投入，以及这些公司正在进行的计划。哪家公司能最大化这些投资的竞争被一些人称为人工智能军备竞赛。在人工智能支出和项目方面，Meta和Alphabet是最受关注的股票之一。

Sanderson指出，“谷歌似乎在捍卫其主导的搜索地位方面已经忙得不可开交，传统搜索查询份额正在流失给必应(虽然幅度不大但在加速)，并且可能更多的关注度流失给ChatGPT、Perplexity和其他生成性人工智能替代品。”谷歌还将面临其他人工智能搜索选项的竞争，包括苹果iPhone更新后的Siri、亚马逊的Alexa和MetaAI。

谷歌多年来一直是搜索引擎之王。为了在更加竞争的环境中保持这一地位，公司推出了Gemini(曾名Bard)，其自有的生成性人工智能工具。但Sanderson和其他一些华尔街人士担心竞争将对谷歌的市场份额产生负面影响。

随着社交媒体平台Snapchat和TikTok等其他公司崛起，投资者同样关注Meta的竞争格局。但Sanderson写道：“Meta在社交媒体中的主导地位和规模已经维持了十多年。”

他称：“Meta已经证明自己是一个创新者和有效的快速追随者，在面对竞争和市场动态变化(如Stories、Reels、早期的人工智能投资)时迅速纠正产品开发的方向。我们认为公司更适合并经过实战考验，能够利用颠覆性技术并驾驭重大变革。”

截至周三收盘，Alphabet和Meta均小幅上涨。今年至今，Alphabet上涨了32%，而Meta上涨了44%。

 

 

 

今天是要给英伟达泼点冷水的，为什么英伟达短期内被认为“见顶”，而长期却被视为“见底”？特斯拉又手握怎样一张关键的“王牌”，使其在下一轮AI投资中占据战略优势？展望特斯拉下半年的表现，我们又能期待些什么？

首先来更新我们英伟达仓位情况，账户因长期重仓英伟达而回调了一点，但我内心并不焦虑，平常心看待市场波动，不加仓也不减仓，除非英伟达基本面出现重大变化。

为什么英伟达短期“见顶”

作为最懂英伟达的我们，先让大家看几张关键的图，让投资者清醒一下！

这张图表明英伟达一家的市值就比德国、英国、法国整个股市的市值都大！这揭示了全球资本流动的不平衡的潜在问题。大量资本涌入少数几家科技公司，导致这些公司的估值极高，而其他行业和地区可能面临资本短缺。这种不平衡可能影响全球经济的稳定性和持续发展。

此外，德国、英国和法国这些传统经济强国的股市市值相对较低，反映了传统行业在新经济环境中的相对劣势。尽管这些国家拥有大量历史悠久且稳健的企业，但这些企业的增长潜力和投资吸引力相比科技巨头显得黯然失色。这种不平衡可能导致经济多样性减少，并增加对少数科技公司的依赖。

截至2024年上半年，英伟达在纳斯达克市值增长中的贡献率高达40%，显著超过其他3431家公司的合计贡献，这40%的增长凸显了市场对英伟达的显著依赖。

同样地，标普500指数的强劲回报也主要归因于少数科技和互联网巨头，其中英伟达占据了举足轻重的地位。

这种情况显示出市场对英伟达的高度依赖，增加了整体市场的系统性风险。一旦英伟达的业绩未达预期，可能引发市场的剧烈波动，进而对纳指和标普500产生重大影响。

截至2024年6月20日的最近四个财季中，英伟达的营收增长率高达208%，远远超过苹果的14%和微软的-1%。这表明英伟达的快速增长主要是由于其未来的潜力和市场预期推动。但是也表明市场可能对其未来的持续增长寄予过高的期望。如果未来的实际表现未能达到这些预期，股价就可能会出现大幅回调风险。

作为一家芯片设计公司，英伟达的业务模式高度依赖于整个半导体产业链的协同运作。具体而言，英伟达不仅需要依赖芯片制造商（如台积电等）进行芯片的生产，还需要依赖其他公司建设和维护数据中心，提供电力和冷却等基础设施。此外，英伟达还依赖算法和大模型的开发者来推动其硬件的应用，最终则需要依赖各类公司设计和开发基于其芯片的AI应用和解决方案。

在前期，英伟达的股价经历了快速上涨，这可以视为其在追赶整个产业链上的其他公司。此时，市场对英伟达的预期较高，认为其有能力在短期内实现显著的增长。然而，随着英伟达的市值和市场影响力逐渐赶上甚至超越这些合作伙伴，其股价的进一步上涨需要与整个产业链实现“齐头并进”的发展。也就是说，英伟达的增长速度需要与其依赖的各个环节保持同步，以确保供应链的稳定和整体生态系统的健康发展。

在这样的背景下，如果英伟达的股价继续以之前的速度快速上涨，就会显得与整个产业链的发展节奏脱节。这不仅可能导致供应链的紧张和不稳定，还会引发市场对其估值过高的担忧。因此，英伟达短期内股价“见顶”反映了市场对其与整个产业链协同发展的预期调整。要实现进一步的增长，英伟达需要在整个产业链的共同进步中找到新的突破点，并确保其业务模式的可持续性和稳定性。

英伟达的股价飙升与2012年初苹果的股息投机泡沫存在相似之处。2012年，苹果股价因市场对其恢复股息的预期而飙升，推动标普500指数上涨。随着投资者涌入，苹果在指数中的权重增加，最终在2012年3月达到顶峰。随后，许多股东在股价仍高时卖出，资金转向标普500指数的其他成分股，尽管苹果股价及其权重下降，但收益依然流入标普500指数。

2024年，英伟达的崛起主要受AI技术重塑经济的潜力驱动。自英伟达市值在2024年6月20日达到峰值以来，市场已经显现出类似的“传递效应”迹象。投资者在认识到英伟达在AI领域的重要性后，开始将资金从英伟达转向其他具有增长潜力的公司，这些公司同样受益于AI技术的普及和应用。

为什么英伟达长期“见底”

尽管英伟达在短期内可能面临增长瓶颈，但从长期来看，其在AI领域的领先地位和创新能力使其前景依然光明。AI技术有望在未来成为解决全球重大问题的关键力量，而英伟达将在其中发挥重要作用。

从经济角度看，美国在未来几年将面临多重支出压力。首先，美国国会预算办公室（CBO）预测高利率的持续性将导致利息支出大幅增加。这将对国家的财证健康构成严重威胁，并进一步加剧财证赤字的压力。

其次，随着婴儿潮一代逐渐步入退休阶段，老年社保和医疗支出预计将呈现爆发式增长。这一趋势将使得原本就紧张的财证状况雪上加霜。

此外，美国国会预算办公室可能低估了未来国防支出的增速，这将进一步加剧财证赤字的压力。在此背景下，如何保障财证赤字的可持续性成为了美国面临的重要国内议题。

短期内，解决财证赤字问题可能需要依靠证治手段，如增加税收和削减开支等。然而，长期来看，这些措施可能无法从根本上解决财证赤字问题。在这种情况下，AI和机器人技术可能提供了一条可行的解决途径。

AI和自动化技术有潜力显著提高生产力，降低运营成本，并优化资源配置。例如，AI可以通过优化供应链管理、提高制造效率和减少浪费来帮助企业降低成本。同时，机器人技术可以在医疗、农业、制造业等多个领域实现自动化，从而提高效率和产出。

作为AI和高性能计算领域的领导者，英伟达在推动这些技术的发展中扮演着关键角色。其先进的GPU技术和深度学习平台为开发和部署复杂的AI模型提供了强大的计算能力。此外，英伟达在数据中心、自动驾驶、医疗影像等多个领域的应用也展现出其技术的广泛适用性和市场潜力。

Al的“杀手级应用“，英伟达受益

AI技术正在迅速发展，并有望在各个领域带来变革。然而，目前大众应用还相对有限，ChatGPT等大型语言模型虽然可以节省搜索和阅读时间，但距离解决人口老龄化和劳动力短缺等重大问题还有距离。人形机器人被认为是AI的下一个“杀手级”应用。

黄仁勋预测，未来2到3年人形机器人技术将有明显突破，100年后，人形机器人将无所不在。随着技术的进步和成本的降低，人形机器人将走进千家万户。

想象一下，未来的人形机器人不仅如超人般神奇，能解决全球劳动力短缺的燃眉之急，更能全天候不知疲倦地工作，极大提升生产效率。它们将成为我们生活中不可或缺的小伙伴，无论是家务琐事、照顾老人，还是勇敢地探索太空与深海的未知领域，它们都能胜任。随着技术的飞速发展，人形机器人可能将如同手机般普及，成为我们工作和生活中的得力助手。

英伟达在这一领域将显著受益：

              高性能处理器和图形芯片：人形机器人需要强大的计算能力，英伟达作为全球领先的GPU制造商，其高性能处理器和图形芯片将成为人形机器人的核心组件，推动销售增长。

         AI平台和软件解决方案：英伟达不仅提供硬件，还开发了强大的AI平台和软件工具（如CUDA、TensorRT等），这些技术将大大提高人形机器人开发和运行的效率，成为其技术基础，带动相关业务发展。

              新市场领域：人形机器人市场的爆发为英伟达开辟了新的市场空间。根据高盛分析，2035年市场规模预计至少达60亿美元，最理想情况下可达1540亿美元，其他预测甚至更为乐观，预计可达16310亿美元。这将为英伟达带来新的收入来源。

特斯拉夏季四大催化剂

第一、下周二即将公布的特斯拉二季度交付数据

华尔街分析师普遍预计，特斯拉本季度将交付约45万辆电动汽车，这一数字略低于去年同期的466,140辆。在报告发布前的最后一周，分析师们对预期进行了调整，部分预测甚至低于45万辆。尽管如此，与上一季度相比，特斯拉的交付量预计仍将实现显著增加。

根据历史数据，特斯拉股票在交付报告发布后的波动幅度通常较大。期权市场数据显示，本次交付报告发布后，特斯拉股票预计将上涨或下跌5%。然而，过去四次交付报告发布后，特斯拉股票的平均波动幅度约为3%。

尽管特斯拉的交付数据略低于去年同期，但市场普遍认为，特斯拉在电动汽车领域的领先地位和品牌影响力依然稳固。一些人认为，特斯拉的汽车销售问题已众所周知，市场已经对此有所预期。因此，除非交付数据大幅低于预期，否则一旦数据公布，特斯拉股价反而可能会上涨。

第二、在7月晚些时候公布财报，财报将提供有关公司盈利能力和财务健康状况的重要信息。随着分析师预期的调整，市场对特斯拉盈利和收入的预期也在变化。

第三、特斯拉计划在8月初发布的自动驾驶汽车，即robotaxi。这一发布将标志着特斯拉在自动驾驶技术和人工智能领域的重大进展。花旗集团的数据显示，期权交易暗示投资者预计特斯拉股票到8月中旬将有约15%的波动。

最后，特斯拉的太阳能与储能业务这张关键“王牌”将成为特斯拉在下一轮AI投资中的关键“战略优势”。

据摩根士丹利分析师Adam Jonas的研报，预计到2030年，美国数据中心的用电量将相当于1.5亿辆电动汽车的用电量。特斯拉的储能产品（如Megapack和Powerwall）和光伏产品（如Solar Roof和Solar Panels）在满足这一电力需求方面具有独特优势，能够平衡电网负荷并提高能源利用效率。

摩根士丹利对特斯拉的能源业务给予了高度评价，预测其到2030年有望增加39.5亿美元的税后净营业利润，每股收益将超过1美元，并将特斯拉的目标价上调至310美元，维持“增持”评级。

特斯拉在汽车市场的竞争力与前景探讨

首先，从产品对比角度来看，特斯拉的旗舰车型在某些特性上严重偏科，而国产电车则普遍追求更均衡的性能。特别是在国内市场，国产电车对于用户体验的打磨更加细致，更能满足消费者的多样化需求。然而，特斯拉的旗舰车型如Model S和Model X更像是品牌图腾，展示其技术实力和品牌形象，因此即使价格高昂、特性偏科，也有忠实用户愿意购买和适应。

关于特斯拉是否会因其刚硬的调性而失去优势，需要从市场整体角度来考虑。尽管国产电车在某些方面具备优势，但特斯拉的销量仍在持续增长，表明其品牌影响力和产品实力仍被市场认可。然而，电动车市场内部竞争激烈，特斯拉的市场份额面临挑战。

电车不太可能完全取代油车，但在接下来的十年内，电车将占据相当大的市场份额。目前，包括插混在内的新能源车渗透率已超过50%。主流车企和新势力车企积极扩展产品矩阵，市场竞争日益激烈，消费者选择面更广。特斯拉不再一家独大，电车市场格局将变得更加多元化。

如同手机市场，特斯拉的忠实用户可能会坚持选择特斯拉，但其他用户将被国产厂家瓜分。特斯拉的未来可能像今天的苹果一样，在电动车市场中占据一席之地，但不再是唯一的主导者。

 

6月28日周五，美股市场结束了6月以及2024年二季度和上半年的交易，美股三大指数呈现出高开低走的态势。美国5月核心PCE数据显示通胀显著降温，这一趋势增强了市场对美联储今年可能降息的预期。

在收盘时，标普500和纳指均未能延续三日连涨势头，且脱离了一周以来的新高点。此前，两大指数曾一度逼近上周二所创下的历史最高水平。而道琼斯工业平均指数也结束了两日的连续上涨。

具体收盘数据显示，道指跌幅0.12%；纳指下跌跌幅0.71%；标普500跌幅0.41%；

在2024年上半年，随着AI热潮推动与投资者的追捧，以科技股为主的纳指一路领先，涨幅达到18.1%。标普500上涨了14.5%。而蓝筹股道指则以3.8%的涨幅落后。

在美股七巨头中，Meta上半年累涨42.74%，亚马逊上半年累涨27.19%，谷歌A上半年累涨30.55%，苹果上半年累涨9.68%，微软上半年累涨19.29%，英伟达上半年累涨149.50%，特斯拉上半年累跌20.36%表现最差。

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文章回顾：我是如何投资SpaceX的股票的？

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耐克创23年最大跌幅

今日，运动服装巨头耐克收盘重挫19.98%，创23年来最大单日跌幅，此次暴跌主要归因于公司第四财季的营收未达到预期目标，并随后下调了全年业绩预期。

自2020年1月John Donahoe接任耐克CEO以来，公司的股价表现一直不尽如人意，累计下跌了25%，远不及同期标普500指数和零售业ETF XRT的涨幅，后者分别上涨了69%和67%。面对耐克黯淡的业绩前景，华尔街的金融机构纷纷对耐克股票进行了降级处理。

摩根士丹利和Stifel的分析师更是直接质疑了耐克管理层的能力和战略，包括CEO Donahoe在内。他们认为，耐克正在失去其曾经坚不可摧的市场信誉。然而，耐克的创始人Phil Knight却公开表示，他对Donahoe充满信心，并全力支持他。

欧盟加强审查微软与OpenAI合作

据美股投资网得到的消息，微软向生成式人工智能公司OpenAI投资130亿美元的交易将受到欧盟反垄断监管机构的进一步审查。

这项调查的重点是OpenAI独家使用微软云技术的安排，欧盟反垄断监管机构希望了解此举是否可能对市场竞争产生负面影响。

欧盟反垄断专员Margrethe Vestager计划在本周五宣布，将进一步询问微软的竞争对手和客户，以全面了解微软与OpenAI之间的排他性条款。根据协议，微软的Azure云服务成为OpenAI的独家云提供商。这一安排引发了欧盟监管机构的关注，他们希望确保这种排他性合作不会削弱其他云服务提供商的市场竞争力。

值得注意的是，欧盟的这一举措并非孤立事件。OpenAI和微软之间的协议也受到美国和英国等地监管机构的审查。全球范围内，监管机构对大型科技公司日益加强的市场主导地位表示担忧。微软在这笔交易中投入了数十亿美元，以确保其在人工智能技术领域的领先地位，但这也使其面临更多的反垄断审查。

从专业角度分析，微软与OpenAI的独家云合作安排可能带来以下几个方面的问题：

市场集中度提升：如果OpenAI仅依赖微软的云服务，其他云服务提供商将失去与OpenAI合作的机会，这可能导致市场进一步集中，减少了竞争的多样性。

创新减缓：市场竞争的减少可能导致创新的放缓。云服务市场的激烈竞争通常会推动技术进步和服务改进，排他性合作可能会减弱这种动力。

客户选择受限：OpenAI的客户可能会因为排他性合作而失去选择其他云服务提供商的机会，这可能会影响他们获得最佳服务和价格的机会。

 

如何投资SpaceX的美股股票？

 

根据美股投资网的消息，SpaceX即将通过要约方式以每股112美元的价格出售内部股份，这一价格高于市场预期。此次股份出售将使马斯克的这家太空和卫星公司的价值接近2100亿美元，创下美国私营公司估值的新纪录。（这一估值仍低于社交视频巨头TikTok母公司字节跳动的2680亿美元）

 

知情人士说，这家全球价值第二高初创公司决定将当前要约价格，定得高于上个月讨论的2000亿美元估值。这种交易让员工和内部人士，如投资者，可以出售股份。

而Destiny Tech100（DXYZ）旨在打造一个由100家顶尖私人科技公司组成的投资组合。目前，该投资组合的持股公司包括SpaceX、OpenAI、Discord和Stripe等。

其中SpaceX占据了显著的比重，达到36.6%，这一比例意味着投资者购买DXYZ的股票，实质上也在间接持有SpaceX的股份.

 

此外，OpenAI占3.6%，Stripe占2.4%。

 

OpenAI凭借ChatGPT带动人工智能浪潮，3月已实现约10亿美元年化收入；

而Stripe作为全球支付的龙头，Paypal的最大竞争对手。通过投资DXYZ，我们投资者能够间接分享到这两家公司的增长红利。

 

今日早盘，我们发现DXYZ出现异动，我们果断提示VIP社区在12.6美元入手

 

现在DXYZ价格已经来到了15.42美元，我们浮盈超22%！

 

另外，软件服务公司Salesforce (CRM) 5月底的时候发布最新财报后股价已经下跌近20%，我们月初6月3日发现炒底机会已到，于是提示VIP会员235美元入场。

今天CRM股价表现强势，大涨6%，盘中价格一度攀升至258.51美元，我们获利10%。

 

 

消息面上CRM今日召开了年度股东大会。投资者就高管薪酬、董事会改选、恢复员工激励计划以及维权投资者提案进行投票。此次股东大会还可能为该公司管理层提供一个机会，以向投资者保证该公司有望在AI时代获益。

 

为了锁定收益，并避免市场波动可能带来的风险，我们迅速提示会员在249.89美元价位设置止损点，以确保现有利润得到保护，防止利润回吐。

 

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6月25日，周二的美股市场走势呈现出明显的分化。道指在开盘后呈现低开低走的态势，盘中一度下挫超过410点，跌幅达到1%，并失守了3.9万点的整数关口。

然而，标普500和纳指则呈现出不同的走势。在英伟达等芯片股的强势反弹推动下，这两个指数均高开高走。纳指和芯片股指数均实现了超过1%的涨幅。

至收盘时，标普500脱离了此前的一周低位，而纳指则摆脱了为期两周的新低。与此同时，道指则结束了连续五日的上涨，并从近五周的高位回落。

具体收盘涨幅如下：标普500指数涨幅0.39%，道指跌幅0.76%，纳指涨幅达到1.26%。

我们美股投资网上周对ARM公司进行了深入的调研。通过对其护城河、增长来源、未来潜力以及风险因素的全面分析，我们得出了ARM公司具有长期上涨动力的结论。

在报告中，我们详细探讨了ARM公司独特的业务模式和技术优势，这些构成了其坚固的护城河。我们分析了ARM如何通过提供领先的芯片设计方案和授权模式，与全球众多知名厂商建立合作关系，从而持续推动其在芯片市场的领先地位。

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英伟达大涨近7%

在经历连续三日的暴跌后，英伟达股价累计跌幅达到16%，在盘前交易中精准触及短线机构设定的关键防守点位——最低点至115美元。这一触发点激活了买入机会，极大地提振了市场情绪。同时，一部分先前盈利的空头交易者选择主动平仓，或因市场变化被迫平仓，为市场带来了额外的买盘动力。

最终，英伟达股价上涨6.76%，精准接近超短期机构的持仓成本线。

根据美股大数据stockwe.com的AI大模型选股，我们观察到今日英伟达的等级在开盘前30分钟内迅速攀升至34级，这一等级显著超过了模型重点关注的28级门槛。

美股投资网深入分析认为，认为这次抛售并未真正反映技术或整体市场前景的恶化，因为其他关键的需求信号依然保持着积极的态势。相反，这次股价的反弹不仅反映了市场对英伟达短期信心的恢复，还体现了机构在关键技术水平上的有力支撑。投资者的积极买入行为和空头交易者的平仓操作共同推动了股价的回升，进一步证明了市场对该股未来表现的乐观预期。

分析师观点：

文艺复兴宏观研究分析师Kevin Dempter从技术角度指出，形成了看跌吞噬形态，暗示投资者情绪可能剧烈波动。他预测英伟达的股票将进一步获利回吐，可能回到月初110美元左右的交易水平。

麦格理全球利率和货币策略师Thierry Wizman认为，AI的故事仍处于初级阶段，其前景广阔。他强调，即使未来三年美国经济总体下滑，AI领域公司的收入增长仍具韧性，因为投资将持续流入该领域。因此，从盈利角度看，AI股票具有安全性。

路博迈高级投资组合经理Steve Eisman，一位以在金融危机前做空次级抵押贷款而闻名的投资者，表示英伟达三天市值跌去4300亿美元并非大事。他持有大量英伟达股票，并视其为长期投资，坚信在未来几年内仍将具有投资价值。

美国投资公司Spear Invest的创始人兼首席投资官Ivana Delevska对英伟达持乐观态度，认为其业绩前景坚实。她指出，只要英伟达能够维持其盈利增长，即使股价上涨，也不必过分担忧。她相信英伟达有相当坚实的盈利支持。

 

获德国大众投资令RIVN盘后涨超50%

"特斯拉劲敌"Rivian（RIVN）在美股盘后一度暴涨超50%，因德国汽车巨头大众汽车集团宣布计划向其投资高达50亿美元，共同成立合资企业，共享电动汽车架构与软件技术。

根据美股大数据平台Stockwe.com的"火力全开日内看涨"模型（模型1稳），在今日一开盘不到十分钟内就给出5星买入评级，价格为11.26美元。按照当前价格17.93计算，涨幅为59%！

根据双方协议，大众汽车集团将首先向RIVN进行10亿美元的初始投资，并计划在未来追加高达40亿美元的投资，预计总交易规模将达到50亿美元。这笔投资将分为两大部分进行：

共同控制的软件公司：大众汽车集团将使用其中的20亿美元与RIVN共同成立一家合资公司，专注于软件定义汽车技术平台的开发。这一平台将基于RIVN业界领先的软件和电气架构，为两家公司提供一流的技术支持，以生产各自的车辆。分析人士认为，这一合作将结合双方的互补优势，有助于降低每辆车的成本，并强化大众汽车集团在软件领域的实力，解决其过去的质量控制问题。

RIVN股份购买：除了共同成立的软件公司外，大众汽车集团还计划在未来几年内投资30亿美元购买RIVN的股份。这一投资将通过无担保可转换债券和分批购买RIVN普通股的方式进行。具体而言，大众汽车集团将首先通过一份无担保可转换债券向RIVN注入10亿美元，然后在2025年和2026年分别购买RIVN的10亿美元普通股。

RIVN表示，受益于与大众汽车集团的合作，未来新车的售价将比目前7万美元起的价格更为亲民。这一合作标志着RIVN在电动汽车领域的竞争力得到了进一步的提升，同时也为大众汽车集团带来了进军软件定义汽车市场的新机遇。

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Datacenter is the new compute unit.这是英伟达对于计算系统拓展的愿景：未来数据中心将取代单个芯片，成为计算系统的基本单元，而数据中心也会像芯片一样持续迭代计算能力，不断优化性能和能效。

如同芯片依赖架构和制程工艺创新从而实现性能升级一样，高速、高带宽、低延迟的互联解决方案对于数据中心规模化计算也十分关键。

与此同时，算力规模已成为模型 Scaling 的主要瓶颈，比如 NV 在 GTC 上也只能最多将 3.2 万张 H100 组成集群，以满足 GPT-5 的训练需求。为了实现 GPT-6 ，探索10 倍级下一代数据中心成为共识。下一代超大规模集群也让"互联"升级成为一个相当现实的需求，因此，我们认为从下一代模型的计算需求出发，互联也一定是投资的关键主题。

硬件是拾象 AGIX Index（Bloomberg Ticker：SOLEAGIX）的重要组成板块，在 AGI 大基建时期的当下，硬件环节的公司既是推动 AGI timeline 的关键力量，也一定能够 catch 到最多价值。本篇内容是我们对数据中心互联的主题研究，通过对各个互联环节的细颗粒度拆解，来厘清互联的现状、趋势和关键机会。

以下为本文目录，建议结合要点进行针对性阅读。
01 关键结论
02 为什么关注互联
03 互联环节的技术趋势
04 下一代互联关键：Chip-to-Chip
05 服务器层级的互联
06 NV 的垄断优势将在互联环节延续
07 重要公司

01.

关键结论

1. 互联环节是计算中心除了计算芯片之外的第二大 Capex，并且随着 datacenter 规模的提升，互联成本的占比也会增加。以 Meta 的 24k-GPU 计算集群为例，Compute 部分成本为 68.2%，而互联占到了 23.9%，而在 100k-GPU 的情况下，互联则占到了 26.1%，计算芯片的占比为 66.3%。

2. Nvidia 在互联环节同样享有强势位置。在下一代超大规模计算中心建设中，Nvidia 不仅会享受到 GPU 需求爆发的受益，也会因为对 NVLink 的提前布局捕获互联环节的果实。NV 不仅能和 TSMC 共同实现最快的 Die-to-Die 互联，还拥有最全面的互联产业的覆盖，不仅在 Switch 层面既能用 NV Quantum-X800 将集群规模扩大到数十万以上，从而让 InfiniBand 架构在与 RoCE 的竞争中有明显优势，也能靠 Spectrum 产品线凭借针对 LLM 的 NCCL 算法库，统治 RoCE Switch 市场。

3. Die-to-Die 和 Chip-to-Chip 是下一代互联升级过程中的关键技术创新，也是创业公司的主要机会。我们已经看到 Ayar Labs、Xconn 等公司拿出了成熟的设计方案、甚至已经进入流片环节，对于大公司而言，这类公司也是它们的潜在收购标的。而在其他互联环节，更多则是常规技术路径升级，存量头部公司拥有极大优势，适合通过二级投资来捕获行业增长的 beta。

4. Google 和 Broadcom 的联盟最有机会挑战 Nvidia 。Nvdia 在单卡性能、系统构建和生态兼容性上都有明显优势，GB200 的出现极大削弱了其他玩家单点突破的可能，只有拥有完整的大内存系统才能形成竞争。在只有 Fat-tree 互联架构难以继续扩展，且 NV 探索的 Dragonfly 架构受阻的情况下，Google 和 Broadcom 的组合才有可能凭借多年在 Torus 的积累反超 NV。对于一级市场而言，由于大多数一级计算芯片公司在互联和系统构建上研发较弱，而一级的互联芯片公司也很难找到计算芯片来落地，导致一级 LLM 芯片投资愈发困难。

5. 对于二级公司， 除了 Nvidia、Google 和 Broadcom 三家明显优胜者外，值得关注的公司还有：

• 光模块环节：Coherent、Innolight、Marvell
• 交换机环节：Arista
• 线材：Amphenol（铜）、Credo（铜）、Coherent（光）

在一级市场上，主要有 Enfabrica 和 Xconn，做光模块的 Ayar Labs 和 Celestial AI 等公司值得关注。

备注：本文内容涉及很多专有名词，不易读懂和理解，可以添加我们美股投资网AI分析师详细提问。

02.

为什么关注互联

互联是数据中心除了计算芯片之外的第二大 Capex，我们以 Meta 的 24k-GPU 计算集群为例进行估算，Compute 部分成本为 68.2%，而互联占到了 23.9%，剩余部分则是存储、电力等。

要实现下一代 10X 算力的计算集群规模扩容，目前有两条路径：

1）在现有的 Fat-Tree 互联架构下扩容单交换机接口数，
2）探索新的互联架构，例如 Dragonfly 架构。

在目前的 Fat-tree 网络架构下，RDMA 组网的集群最大 GPU 数取决于旗舰 Switch 的接口数。现阶段，旗舰交换机有 64 个接口，不考虑延迟和阻塞问题的情况下，三层 Fat-Tree 架构将最多支持 (32x32x64=)65536 个 GPU 组成计算集群，不过因为 Oversubscription Ratio（过度订阅比，即某个网络链路的带宽与所连接终端设备带宽的比值）的原因，目前 Nvidia 也只能做到 3.2 万个 GPU 进行稳定运行 LLM 训练。

NV Quantum-X800 的推出一定程度上缓解了扩容焦虑，作为 B200 同代产品， NV Quantum-X800 提供了 144 个800G 接口，这意味着，基于 NV Quantum-X800 的两层网络最大组网 GPU 将会是：72x144=10656，三层网络最大组网 GPU 数为：72x72x144=767232，但是 RoCE 阵营预计在接下来两三年内仍局限于 64 个接口，IB 在训练场景的优势和份额将会扩大。

在切换网络架构上，Dragonfly 被认为是 Fat-free 的下一代架构。Dragonfly 定义了层次化的网络结构，能够灵活扩展节点数，并保证通讯的低延迟。

和 Fat-Tree 比，Dragonfly 的架构也会更适合 MoE 架构，因为 Dragonfly 架构下局部节点的通讯效率更高，也因此能带来更高的算力利用率，同时，在相同节点数的网络中，Dragonfly 需要更少的互联设备，从而带来成本和能耗上的优势。

不过，Dragonfly 的架构还处于探索阶段，美股投资网消息称，NVIDIA 正在探索 Dragonfly 架构下所需的网络配件。预计2027 年以后才会有产品推出。

因此，为了适配下一代模型训练，扩容仍是数据中心的升级方向。在这一背景下，首先，更多 GPU、更远距离通信的特性对互联性能提出了更高要求，其次，因为计算架构的原因，互联设备的需求增速高于集群规模的增速的， GPU 增加一系列带来的收发器、Switch 等互联设备的需求。如下图：

如果我们以 Meta 24k-GPU 计算中心的 Capex 推演，在 100k-GPU 数据中心中，互联的 Capex 占比变成了 26.1%，提升了 2%+。

03.

互联环节的技术趋势

带来计算中心互联升级的还有技术侧的变化。提升互联与宽带的升级的关键技术有 CXL（Compute Express Link）、和 CPO（Coherent Processor Optic） ，二者交汇有望成为下一代计算中心的主要变革。

1. HBM 为 GPU和 ASIC 提供高带宽内存，高带宽能够支持模型训练和推理中的大规模并行计算，HBM 虽然提供了高带宽，但当前的内存容量有限；

2. CXL 可以将大容量 DRAM 资源共享给加速器，从而扩展 HBM 的有效容量。

3. CPO 作为光互连技术能够提供更高带宽、更低延迟的CPU-加速器、加速器-内存链路。

HBM、CXL 和 CPO 单点技术的突破都在为下一代计算中心和互联升级，当三者能够有机结合时，数据中心架构会被重构。

CXL

CXL 由 Intel 和 AMD 在 2019 年提出，它是对上一代计算机硬件传输协议 PCIe 的升级，能够让各个计算机部件（计算芯片、内存、硬盘和互联设备等）之间进行高速数据传输，让它们更好的协同工作。

CXL 之于 PCIe 的升级主要体现在：不仅可以提供 PCIe 的传输功能，还支持组网，从而增强了各个设备间的内存共享和互操作性，还降低了设备间的响应延迟、提升了数据传输带宽，更重要的是，CXL 协议下允许对服务器的每一个部件都分解并池化，CXL 所具备的内存池化能力也是 CXL 替代 PCIe 过程中最值得期待的变革性应用。

在服务器的通讯主要依赖于 PCIe Switch。GPU 能从 CPU 获取指令和内存数据，并通过 NIC 与其他 GPU 进行协作，随着 GPU 数量的增长，对 PCIeCXL 的需求也会相应递增，

在常见的服务器中，这样的通讯主要依赖 PCIe Switch，GPU 能从从 CPU 获取指令和内存数据，从 NIC 和数万张 GPU 进行协作。PCIe/CXL Switch 将在未来 3-5 年内以 30% 左右的 CAGR 从 8 亿美元扩展到 32 亿美元左右，目前中高端市场由博通全面垄断，由前博通部门主管所创立的 Xconn 计划在 25 年开始大规模量产，Xconn 在实现领先的性能的同时又能提供一定的性价比优势，作为创业团队也会在 CXL 环节威胁博通的市场地位。

CPO

CPO（Coherent Processor Optic）是一种基于光学互联技术的高速芯片间互联接口规范，CPO 的核心是通过硅光子学技术将传统互联接口集成到光学芯片上，用硅片来构建光子收发器里的所有组件，不仅从原材料角度对传统设计中的不同元件材料进行替代、整合，制作上也复用了成熟的 CPU 制造工艺，这些都有效降低了光模块（Optical Module）的成本。

凭借能耗和可扩展性优势，光学元件（Optics）已经在 Sever-to-Server 的互联上得到应用，例如 Meta 的 VP of Infra 就透露过， Meta 内部的 AI 训练服务器集群已基本采用 Optics，在 NVIDIA 的设计中，有望在 NVLink 6.0-7.0 时实现从电信号向光信号的转化。

美股投资网认为，伴随对计算提升，Chip-to-Chip 互联环节同样存在光学元件替换传统铜线通讯的需求，但对 Optics 的体积和成本提出了更进一步的要求，硅光子学的成熟成功解决了这部分问题，预计会成为 Chip-to-Chip 互联的主流解决方案。

04.

下一代互联关键：Chip-to-Chip

芯片层的互联涵盖了 Die-to-Die 和 Chip-to-Chip 两部分，其中，Die 间互联解决的是单颗芯片内不同 Die 之间的互联，例如，是计算芯片公司主要的迭代路径。Chip-to-Chip 则解决的是单个服务器节点内的不同独立芯片之间互联需求。

Die-to-Die

Die-to-Die 能够让不同的单独的硅芯片直接连接起来，从而在这些硅片之间它们快速共享数据、提升计算性能、降低延迟。Die 间互联已经成为计算芯片公司主要的迭代路径。

现阶段， Die-to-Die 互联主要依赖 TSMC 迭代 CoWos 来升级 2.5D 封装。TSMC COWOS 的目前年收入大概在 40 亿美元，市场预期 CoWos 未来会保持 50% 以上的 CAGR，预计未来会是很大的赛道。不过也有市场观点认为，TSMC 不太可能在落后制程上做过多 Capex 投入，这可能会带来 CoWos 长期产能不足的风险。

而在 3D 封装层面，目前 TSMC 和 Intel 只提供了概念性的技术展示，除了巨头外，我们也关注到例如 Whalechip 这样的早期团队在做类似尝试，并且技术方案更为激进。TSMC 的 3D 封装最多做到 2 层，但 Whalechip 可以做到 3 层，所以在目前巨头没有明显客户、技术和产能的明显优势下，类似于 Whalechip 这样的初创公司有机会通过自己的产品声量获得一定市场份额、甚至成为巨头公司的收购标的。

Chip-to-Chip

Chip 间互联主要涵盖的是 CPU、GPU 和 Network Interface Card（NIC）之间的互联，现阶段，片间互联环节的主流技术路径包括了 PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）、NVLink-C2C和Google的TPU ICI（Inter-Chip Interconnect）。

美股大数据 StockWe.com 获悉，LLM 热潮带来对算力需求的升级，算力的可扩展性（Scalability）也成为芯片公司的重要竞争指标，NVIDIA 凭借 NVLink 在模型训练市场占据了领先优势，也驱动计算中心的互联架构的变化。

• NVLink

由于 NVIDIA 不满于 PCIe 的弱性能和过慢的迭代速度，自己研发了 NVLink-C2C 来性能互联。

NVLink 协议之所能比传统 Ethernet 协议更快，根本原因是砍掉了 Server-to-Server 架构下的复杂网络功能，例如端到端重试、自适应路由和数据包重新排序等，并将 CUDA 和 NVLink 协议结合，从而实现了极高带宽和能耗的互联性能。例如 B100 采用的 NVLink C2C 速率已能做到 1.8TB/s，是 PCIEv5 128GB/s 的 14 倍左右。

Nvidia 在在这个环节的超前布局也迫使博通的 PCIE Switch 和谷歌 TPU ICI 去追求更极致的性能，甚至采用或收购初创公司的前沿技术实现追赶。

• Google ICI

Google TPU 则采用了和 Braodcom 合研的 ICI 系统，可以看到，同张主板上的 4 片 TPU 通过光缆进行互联，TPU v5p 的互联速率高达 600GB/s，是 PCIEv5 128GB/s 的 5 倍左右。

Broadcom 所提供业界领先的 HBM PHY 和 SerDes IP 是 Google 选择 Braodcom 的重要原因，但 TPUv6 预计将采用独立的互联芯片，类似于 Ayar Labs 所提供的技术方案，以追求更极致的互联性能，但其目前正在考量多个替代方案的性能和兼容性。

05.

服务器层级的互联

和芯片环节的互联相比，服务器级别的互联更多是在存量方案上的升级。

Tray-to-Tray

Tray 间互联指的是完成同一个机架内多台服务器的互联，在这一环节，主要用的产品有 Leaf Switch 和 NIC（Network Interface Card，网络接口卡）。

在 Datacenter 规模扩大过程中，服务器数量的增加一定会带来 NIC 的增长，作为连接计算设备的 NIC 成为刚需，每台服务器都需要一个或多个 NIC，Leaf Switch 的需求则来自超大 datacenter 内更高的带宽和更低的延迟通信需求。

• Tray-to-Tray NIC

每个机架（Rack）通常会配备 2-8 个 RDMA 网卡，帮助 GPU 高效接入到数万卡集群参与大规模并行计算任务。NVIDIA Mellanox 的 ConnextX-800G 是目前性能最好的网卡，能够支持 800Gbps的数据传输速率，因为和 Ethernet 相比， Infiniband 能提供更低的延迟和更高的数据吞吐量，更适配于海量数据传输的高性能计算和数据中心场景。

在超大规模的计算集群中，每个 Rack 都可以看作一个中小规模的 GPU 集群，这些 GPU 之间也需要通过高速互联技术进行数据交换。为了追求极限性能，NVIDIA 为 500 张 GPU 以下规模的中小集群研发的 NVLink 就可以运用到 Rack 内的互联上。

NVLink 是专门用于 GPU 链接的高宽带互联，支持高达1.8TB/s的传输速率。和传统的PCIe接口相比，NVLink 可以实现更高的带宽和更低的延迟。

为了追求极限性能，NVIDIA 为 500 张 GPU 以下规模的中小集群研发了 NVLink，能实现 1.8TB/s 的互联。在超大规模的计算集群中，每个 Rack 都可以看作一个中小规模的 GPU 集群，这些 GPU 之间也需要通过高速互联技术进行数据交换，二NVLink在单个服务器主板上连接多个GPU，从而在机架内实现高效互联。

通过下图我们可以看到，每块服务器主板上有两个 NVLink 接口（红圈位置）：

在 Cable 的选择上，因为 Rack 中 GPU 之间的通讯距离并不远，所以通常会采用成本更低的铜缆作为 ，而这些铜缆也会自带接口，因此并不需要光收发器（通常一个 800G 的光收发器需要 $1800），所以 CSP 们会尽可能的使用铜缆，因为成本明显更低。

Digital-to-Analog Converter

Active Electrical Cable with Copper conductors

• Leaf Switch

Leaf Switch是一种机架（Rack）级交换机，主要用于将同一机架内的多台服务器通过高速网络互联起来。它可以与服务器的 NIC 对接，从而组成机架内部的高速网络。

在 RoCE和 IB 的组网技术路径下，Leaf Switch 是必不可少的关键组件。

• NVSwithch

为了增强中小规模 GPU 集群内部的高速互联，Nvidia 也推出了NVSwitch交换芯片。NVSwitch 可以被集成在高端GPU 内部，作为单个服务器节点内部配备多个 GPU 时的高速互联方案，实现同一服务器（Server）节点内所有 GPU 之间的超宽直连。

每台配备 8 个 GPU 的 Server 节点，通过NVSwitch可实现高达 14.4TB/s 的 GPU内部总互联带宽。而在标准机架内，通常可以部署 72 个 GPU，为了将这 72 个 GPU 高效互联，就需要在机架中心部署 9 台NVSwitch，并通过密密麻麻的NVLink铜线缆将它们连接起来,构建起类似于"GPU集群内网络"的拓扑。

但 NVSwitch 提供的还只是 GPU 的 server内部直连，但在更高层级上，为了完成整个机架内所有节点之间的高性能互联，仍需要 Leaf Switch 来完成。因此，NVSwitch 和 Leaf Switch 的组合是异构计算环境中端到端的高性能网络的刚需。

Rack-to-Rack

不同 Rack 之间的互联现阶段基本只能依赖光收发器和光缆进行传输。通常距离越长的发信器价格和功耗越高，所以会尽可能选取合适的设备。

机架（Rack）间互联是通过 Spine Switch 将 Leaf Switch 链接来完成的。在顶级 AI 训练集群中为了确保互联性能，Spine Switch 和 Leaf Switch 都会使用同款旗舰机型。通常情况下，RDMA 网络中 Spine switch 和 Leaf switch 支持的接口数量对集群的最大 GPU 数量规模有着直接的关系和制约作用。因此，Spine 和 Leaf switch 技术的迭代和性能提升，对于建构件下一下一代超大规模 GPU 集群变得很关键。

在传统的 RoCE/IB 架构下，在每个机架最上方都会有一台叫做 ToR （Top of Rack） 交换机，可以将机架内的服务器进行互联。

同时，随着计算中心规模的扩大，各个 Rack 间物理距离也在不断拉长，当 rack 之间的距离超过电缆的有效传输距离时，Rack-to-Rack 的远距离高速互联就需要利用光纤来实现。因此，在下一代大规模数据中心的搭建中，光收发器和足够长的光缆将成为必不可少的组件。

• Rack-to-Rack Switch

因为 Spine Switch（二层网络架构中是 Core Switch）需要负责连接下层Leaf Switch，Spine 和 Core Switch 就需要提供更多端口数量来保证支持连接多个 Leaf Switch，从尺寸和端口密度来看，Spine 和 Core 交换机也就比 Leaf Switch 更大。

• 通常情况下，RDMA 组网的集群最大 GPU 数和集群中旗舰 Switch 的接口数相关。

H100 同代的 NV Quantum-2 Switch 是 Nvidia 面向 Leaf Switch 推出的旗舰机型，有 64 个400G 接口，它首先能支持 32 张 GPU 以 400G 组成第一层网络，剩下的 32 个接口将以 400G 去与 Spine Switch 互联。

为了尽可能组成最大的集群，每个 Leaf Switch 只会和一个 Spine Switch 做一次连接，也就是说单台 Spine Switch 最多能和 64 台 Spine Switch 互联，也就是两层网络最大能由（32x64=） 2048 台 GPU 组成，三层网络能由 （32x32x64=）65536 台 GPU 组成。

B100 同代的 NV Quantum-X800 有 144 个 800G 的接口，两层网络最大能由（72x144=）10656 张 GPU 组成，三层网络能由（72x72x144）=767232 张 GPU 组成。

上面计算得出的是理想状态下 GPU 集群最大规模，而在实际操作中，为避免互联过于拥挤导致高频阻塞，还需要考虑到 Oversubscription Ratio（过度订阅比，即某个网络链路的带宽与所连接终端设备带宽的比值），行业常用的 Oversubscription Ratio 是 3：1 或是 4：1。

例如，对于连接了 32 个GPU节点的Leaf Switch ，为满足 4:1 的 Oversubscription Ratio 就需要使用 8 到 10 个 400Gbps 端口与每台 Spine Swithc相连，从确保足够的带宽、避免网络拥堵。

不过，由于 GPU 价格昂贵，工程师们通常也会在软件层面安排好数据流的延迟问题，尽可能地扩大集群规模，并保证每张卡的效率。

• Google OCS

除了传统的电子交换方式，谷歌和博通也为TPU 互连网络研发了基于 OCS (光电路交换)的新型光互连架构。

OCS 是利用微机电系统(MEMS)技术制造的可动态调节角度的微小镜子阵列，通过调节每个微镜的角度来切换光信号的传输路径，进而实现光信号的交换和互连。这种设计不仅具有带宽巨大的优势，而且允许TPU互连网络在Fat Tree和Torus等不同拓扑结构间灵活切换,降低了网络迭代和运行成本。目前，OCS可支持8960个TPU单元以600Gbps的速率实现全互连。作为对比，基于IB(InfiniBand)的电子互连最多可支持 3,2768 个 GPU 以 100Gbps的速率互连，而基于 NVLink 的 GPU 直连方案则能支持最多 576 个 GPU 以 1800Gbps 的高速率互连。

• 关键组件：NIC、Transceiver、Cable

下面分别是 NIC、Transceivers、AEC 和 AOC。Rack-to-Rack 因为距离限制通常会使用光缆，但也有不少公司为了成本考量使用 AEC。

目前并没有这些不同距离设备的详细拆分，但是预计主要集中在 DR 以下。

Cluster-to-Cluster

集群（Cluster） 间的互联实现主要需要使用极远距离的 Transceivers， 对其他环节的设备的影响并不大。

跨集群训练需要 Intercluster logical interfaces（LIF），其中，上市公司 NETAPP 很擅长这个，但是它们开发的是存储的跨云读写，并不确定对 GenAI 的影响。

06.

NV 的垄断优势将在互联环节延续

根据 LightCounting 统计，LLM 在 2023 年的普及让 IB Switch 的份额得到了跃升，并有机会在未来 5 年内和 RoCE 平分 AI Server 市场。考虑到 RoCE 下的 Ethernet Switch 需求中还包含着大量传统数据中心业务，所以在纯 LLM workload 下，IB 的份额优势相当明显。

从目前 Nvida 所规划的技术路线上看，我更倾向于认为 NVLink+IB 的技术优势和市场份额在未来 2-3 年内持续扩大。

首先，IB Switch 的接口数比 RoCE 有明显优势，这也意味着在训练集群拓展上有更大规模优势。如前文所述，考虑到新一代 IB switch 将接口数从 64 个提升至 144 个，训练集群的规模能扩大 10 倍左右，而由于 RoCE 阵营在两三年内并无法做到类似的技术，所以 GPT-6 等下一代模型的训练预计都将使用 IB Switch。

使用 NVLink 的推理集群在推理旗舰模型时有明显的性能和性价比优势，RoCE 则不太会被用在推理集群中。在推理集群中，NVLink 和 NVSwitch 的组合凭借比 RoCE 和 IB 强十几倍的通讯速率，将 72 张 GPU 的内存互联起来，这样的大内存系统能允许更多的模型/数据/用户请求并行运算，从而达到数十倍的吞吐量、能耗比和性价比，这是 IB/RoCE 都无法企及的。我们预计未来的推理需求将由类似 GB200 的大内存集群用来满足旗舰模型，由大内存单卡（如 B200 或 ASIC）来推理开源模型，并不太会拉动 IB 和 RoCE 的需求。

NVLink 和 IB/RoCE 的协同通讯（Rail-optimzed Network）将巩固 NV 生态的性能优势。Rail-optimzed Network 指的是当一 GPU 的通讯渠道拥堵时，可以将信息通过 NVLink/NVSwitch 传至同一服务器内的空闲 GPU，再传送给目标 GPU。这样的网络架构将让 NV 的交换机始终比同代的交换机保持性能优势，也有助于 NV GPU 比同代 ASIC 保持互联性能上的领先。

总的来说，尽管市场预计 Nvidia 未来几年在推理芯片的市占比将逐步下滑，主要是因为未来单卡便可独立推理中小模型，但是这并不影响互联环节的竞争格局，因为未来将只有高端模型的推理需要互联，而 NVLink 目前只有 TPU ICI 这个对手，考虑到目前 LLM 基于 TPU 所做的生态和优化远不及 NV，我们认为 NV 的垄断优势将延续。

07.

重要公司

Private Companies

• Ayar Labs

海外独角兽曾经对 Ayar Labs 进行过深入分析，作为片间通讯光模块（CPO）的代表公司，Ayar Labs 通过和 Switch Chip 或 GPU 一起封装，从而解决片间通讯的带宽、延迟、距离和能耗问题。

Google TPU v6 也在尝试类似的技术，并正在测试多家 Vendors 和他们主计算片的兼容性，由于主片由博通设计，所以可知这些 Vendors 中并不包含博通；此外，博通的 Tomahawk 5 交换芯片已采用了 CPO 技术，在延迟和能耗表现上有明显提升。

• Celestial AI

Celestial AI 和 Ayar Labs 一样都是做片间通讯的光模块产品，但不同于 Ayar Labs 选择和 Switch Chip 或 GPU 共同封装，Celestial AI 选择的方案是放置于 HBM 旁，让 GPU/ASIC 能远距离进行 HBM 读写。Celestial AI 已经获得了 AMD 的投资，但和 Ayar Labs 比，Celestial AI 的产品成熟度还较低。

• Enfabrica

Enfabrica 是将 RoCE 和 CXL 结合，推出针对的 LLM 的交换机，既能为 AI Server 扩充内存容量并提升内存利用率，又能优化 CXL 和 RoCE 网卡的通讯效率，降低延迟。这将同时冲击博通的 RoCE 和 PCIe Switch Chip 产品线，因为客户可能会更倾向安装简化的网络设备。

• Xconn

Xconn 定位于做最高端的 CXL Switch Chip，目前已设计出全球首款 PCIE5.0 和 CXL 2.0 Switch Chip，这两款并有着最优秀的总交换带宽、延迟表现和能耗比表现，预计能构建最大容量的内存池，为数据中心降本增效。Xconn 的产品比博通的旗舰芯片高 50% 的总互联带宽，更低的延迟和能耗表现，有机会抢夺博通在 CXL Swith Chip 的市场。

Public Companies

对于二级公司，除了 Nvidia、Google 和 Broadcom 在这三家有明显优势的公司外，值得关注的公司还有：

• Coherent（COHR）
主做光模块和光器件的公司，其子公司 Finisar 为 NV 光模块的最大供应商，几十年来都是全球最大、技术最领先的光器件供应商。

• Marvell （MRVL）
作为是一家全能的半导体公司，Marvell 不仅有行业绝对领先的光器件 DSP，在光模块领域也达成了不错的销售规模，更是接下了 AWS AI ASIC ( Trainium 和 Inferentia ) 和 Google ARM CPU 的设计订单。

• 中际旭创 （688389:CH）
中国市场迅速崛起的光模块公司，根据 Lightcounting 排名，中际旭创和 Coherent 并列排名第一，是 NV 光模块的第二大供应商，凭借国内的需求优势，让其业绩不逊于 Coherent。

• Arista Networks （ANET）
一家行业领先的交换机公司，它用博通的交换机芯片为客户的各个使用场景（云计算、高频交易或 AI）设计并组装企业数据中心的交换机，再配其自主研发的操作系统 EOS，能够为大型科技公司、金融机构、云服务提供商提供针对性的云网络搭建。

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