人工智能基础设施互连架构 - 互连架构是支撑大规模训练和运行数万亿参数模型的关键，涵盖封装内部裸片通信、系统内芯片连接及系统间网络 [1] - 英伟达凭借互连架构技术成为行业巨头，而博通通过商用芯片模式覆盖从以太网架构到芯片封装的全链条技术 [1] - 谷歌TPU大量采用博通知识产权，苹果传闻使用博通方案研发AI服务器芯片 [1] 博通的以太网交换技术 - 博通Tomahawk系列交换机支持高基数连接，TH6芯片达1024Tbps，可减少大规模GPU集群所需交换机数量（如12.8万加速器集群仅需750台TH6） [3] - 以太网技术允许客户选择多供应商方案，英伟达、Marvell和思科也将推出竞争产品 [4] - 博通将Tomahawk 6定位为机架级架构捷径，支持8-576个GPU的扩展连接 [6] 面向扩展的以太网（SUE）与竞争技术 - 博通退出UALink联盟，转向推广SUE栈，与现有交换机兼容 [6] - 以太网已用于英特尔Gaudi系统和AMD未来机架级系统，UALink协议尚处早期阶段 [7] - 专用协议如UALink精简但以太网已成熟可用，支持跨机架扩展 [7] 共封装光学器件（CPO）技术 - 博通CPO技术效率达可插拔器件的35倍，显著降低功耗 [9][10] - 第三代CPO将与Tomahawk 6搭配，提供512个200Gbps光纤端口，2028年计划支持400Gbps通道 [11] - 英伟达在Spectrum和Quantum交换机采用光子技术，但NVLink仍依赖铜缆 [11] 芯片封装与多裸片架构 - 博通3.5D XDSiP技术提供多裸片处理器蓝图，优化混合铜键合（HCB）提升互连速度 [14][15] - 该技术开放授权，类似AMD MI300X设计但优化接口，首批产品预计2026年投产 [15] - 多裸片架构通过不同制程节点（如5nm GPU+6nm I/O）优化成本与效率 [14] 光学集成与加速器连接 - 博通展示64Tb/s光学以太网小芯片，支持512个GPU通过64台512Tbps交换机组成单一扩展系统 [12] - 铜缆传输距离有限，光学器件是跨机架扩展的关键，博通研究加速器直接集成光学方案 [11][12]

以太网交换机ASIC市场动态 - 大型AI厂商正寻求将以太网升级为替代InfiniBand的技术，目标是实现100万个GPU端点的超大规模AI集群[1] - 博通推出102.4 Tb/秒的Tomahawk 6 ASIC，并规划204.8 Tb/秒和409.6 Tb/秒的后续产品[2] - 思科、英伟达、Marvell、Xsight Labs和华为等厂商正在追赶博通的技术步伐[3] - 华为面临美国出口管制限制，其7纳米工艺制程发展受阻，正努力向5纳米迈进[3] Tomahawk系列技术演进 - Tomahawk 5采用5纳米工艺，提供51.2 Tb/秒总带宽，支持64个800Gb/秒端口[7] - Tomahawk 6采用3纳米工艺，提供102.4 Tb/秒带宽，支持128个800Gb/秒端口或64个1.6Tb/秒端口[10][11] - 每代ASIC带宽翻倍可减少网络层级，Tomahawk 6相比前代可减少33%交换机数量和47%光器件数量[14][15] - 共封装光学技术将帮助降低未来网络的成本和功耗[2] AI驱动下的网络架构变革 - AI训练和推理需求推动Tomahawk 6设计，要求更高带宽、更低延迟和更高基数[6] - 使用Tomahawk 6构建两层网络可比传统三层网络减少70%的电力消耗[15] - 单个Tomahawk 6可支持512个XPU共享内存映像，超大规模集群可达131,072个GPU[12][14] - 行业正加速向200Gb/秒、400Gb/秒以太网迁移，远超企业市场历史演进速度[2] 市场竞争格局 - 博通凭借3纳米工艺和先发优势占据技术领先地位[3][10] - 超大规模厂商迫切要求提前获得Tomahawk 7和Tomahawk 8产品[8] - OEM厂商预计2026年Q1可提供Tomahawk 6产品，行业正全力加速部署进程[15]