Nvidia 正在向光子学投入数十亿美元，这是一项利用光来传输数据的技术。自三月以来，公司已向光学元件和硅光子学合作伙伴承诺至少65亿美元，表明 AI 扩展的下一个阶段可能同样依赖于连接性，而不仅仅是 GPU。
亮点
- Nvidia 已向 Lumentum、Coherent 和 Marvell 承诺各20亿美元，并据报向 Corning 投资5亿美元。
- 公司还参与了 Ayar Labs 5亿美元 E 轮融资，旨在扩展 AI 系统的共封装光学。
- 光子学有望缓解大型 GPU 集群带来的能耗和带宽压力。
- 当前的主要考验是供应商能否足够快地扩大量产以满足数据中心需求。
本文翻译自原文。点击此处阅读由我们的通讯员撰写的原文.
围绕光构建的供应链
据CNBC报道，这一举措始于三月，当时 Nvidia 宣布分别向 Lumentum 和 Coherent 投资20亿美元。这两项交易均包括多年期、非独家协议、采购承诺以及未来获得先进激光或光网络能力的机会。其明确目标是扩大下一代 AI 基础设施的制造和研发。
同月晚些时候，Nvidia表示，已向 Marvell 投资20亿美元，作为与 NVLink Fusion、定制 AI 基础设施和硅光子学相关合作的一部分。今年五月，Nvidia 与 Corning 宣布达成长期合作协议，Corning 将把美国光连接制造能力提升十倍，国内光纤产量提升50%以上，在北卡罗来纳州和德克萨斯州新建三家工厂，并创造3,000多个就业岗位。道琼斯通过 Morningstar 报道称，Nvidia 作为该合作的一部分，向 Corning 投资5亿美元。
市场持续将 Nvidia 定价为AI 基础设施热潮的核心公司。其股票近期在纳斯达克以214.25美元交易，上涨0.78%，盘中区间为209.75至215.43美元，市值约5.23万亿美元。
AI 瓶颈已超越芯片
这一押注反映了 AI 基础设施经济学的变化。大型 AI 系统需要数千颗 GPU 协同工作，这些芯片必须与内存、交换机、服务器及其他数据中心持续交换数据。铜线因其成熟可靠仍被广泛使用，但光连接可在更大系统中以更低能耗实现高速数据传输。
Nvidia 已将光子学纳入自身网络发展路线图。公司表示，其 Spectrum-X 和 Quantum-X 硅光子交换机旨在跨站点连接数百万颗 GPU，每端口速率达1.6 Tbps，能效提升3.5倍，网络弹性提升10倍，相较传统方式大幅优化大规模部署。
连接性成为战略约束
Nvidia 业务规模解释了其紧迫性。在2027财年第一季度，Nvidia 报告创纪录的816亿美元营收，同比增长85%，其中数据中心营收为752亿美元。其股票近期以214.25美元交易，公司市值约5.23万亿美元。
对 Nvidia 而言，光子学不是边缘投资，而是降低 AI 系统遭遇能耗、散热和数据传输瓶颈风险的关键路径。
在早前的报道中，我们曾指出Nvidia 芯片案让亚洲出口管制受到关注。
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