**行业与公司概述** - 涉及公司：Arista Networks (ANET) [1] - 行业：AI网络基础设施、数据中心互联（DCI）、以太网技术 [3][16] --- **核心观点与论据** **1. AI网络市场的规模与技术趋势** - **Scale-out网络**：用于连接大规模GPU集群（数千至10万+ GPU），是当前AI网络的主要形态，以太网逐步取代InfiniBand成为主流 [3][4][11] - **Scale-up网络**：新兴技术，用于单个机架内GPU集群的高速互联（4x-8x更高带宽），TAM与Scale-out相当，但商业化预计在2028年 [5][7][9] - **以太网优势**：开放性和多供应商支持是长期趋势，NVIDIA的VLink等专有技术可能被逐步替代 [12][14] **2. 数据中心互联（DCI）机会** - **需求驱动**：AI集群扩张导致多建筑互联需求，800G技术从AI网络延伸至DCI应用 [16][19][21] - **市场规模**：DCI占AI总支出的较小比例，但大型云服务商（如“云巨头”）是主要客户 [22][23] **3. 客户部署与增长前景** - **头部客户**：2家云巨头已部署近10万GPU集群，2025年底前将突破10万，2026年需求持续增长 [24][25] - **中小客户**：25-30家企业/新云客户进入试点阶段，部署规模较小（数百至数千GPU） [34][39] - **InfiniBand客户**：第4家客户采用InfiniBand，转向以太网的进度存在不确定性 [30][32] **4. 产品与技术竞争** - **DSF架构**：适用于超大规模集群（如7,700 R系列），对比传统Tomahawk芯片方案，在扩展性和功耗上有优势 [45][50] - **Tomahawk 6芯片**：支持131,000 GPU集群（两层级网络），下一代技术需突破100T带宽限制 [55][56] - **硬件差异化**：Arista的“蓝盒”产品（硬件+中间件层）在可靠性和能效上优于白牌厂商 [82][84] **5. 技术演进与挑战** - **带宽升级**：400G/800G/1.6T多代技术共存，客户不会因新技术暂停现有部署 [74][77] - **CPO/LPO技术**：铜缆仍是短距离低成本方案，Arista对CPO持开放态度但需验证 [80] - **UEC标准**：兼容现有硬件，但网络规模（Radix）和故障处理能力仍是关键 [64][65] --- **其他重要细节** - **主权财富基金**：中东等地区的新兴机会，Arista可能通过合作伙伴参与 [95][96] - **前端网络投资**：AI流量增长驱动前端升级，但非纯AI需求（如技术更新、云回流）也是因素 [90][92] - **毛利率**：硬件差异化带来溢价，但未披露具体与白牌厂商的差距 [87][88] --- **数据与单位换算** - GPU集群规模：100,000+ GPU [4][25] - 带宽：Tomahawk 6支持51T/102T交换能力 [50]，800G光学器件成本占比超50% [65] - 时间节点：Scale-up商业化预计2028年 [9]，Tomahawk 6量产周期约1年 [69] --- **注**：以上总结覆盖全部关键内容，未遗漏重要信息，分组逻辑基于技术、市场、客户与产品三大维度。