以太网交换机

AI训练集群需要数千甚至数万张GPU协同工作，GPU之间的数据交换（梯度同步、参数聚合）通过以太网交换机完成。交换机的延迟、带宽和拥塞控制能力直接影响训练效率。 因果链：AI集群规模扩大 → 需要更多高速交换机组建Spine-Leaf网络 → 400G/800G端口交换机需求爆发 → Arista等厂商收入大幅增长 → 博通Tomahawk/Jericho系列网络芯片成为核心 以太网交换机正在与InfiniBand竞争AI集群互连市场。以太网的优势在于生态开放、成本低、运维成熟，Meta和Google已全面采用以太网方案。

以太网交换机是AI基础设施中确定性较强的赛道。Arista在高端市场几乎没有对手，但估值已经充分反映增长预期。主要风险来自NVIDIA推动的InfiniBand在部分大客户（如xAI）的渗透，以及白盒交换机+SONiC的开源趋势。长期来看以太网的开放生态优势明显。

上游是网络芯片厂商，博通的Tomahawk/Jericho系列和Marvell的Teralynx系列是核心。每台交换机的光口需要配套高速光模块。 下游直接服务超大规模云和GPU云——交换机是数据中心网络的核心枢纽，连接服务器、存储和外部网络。