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title: "AWS 组网靠「买」：谁是 Trn3 背后的卖水人？"
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url: "https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/44296262.md"
description: "自研 AI 芯片的牌桌上，AWS 最特别：芯片自己做，组网能买就买。"
datetime: "2026-10-13T03:09:42.000Z"
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author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin.md)"
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# AWS 组网靠「买」：谁是 Trn3 背后的卖水人？

上篇（见[链接](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/44283715?channel=OWNN00110)）海豚君拆解了 AWS 的两步 “省事棋”：Scale-Up 协议 NeuronLink 实为套壳 PCIe，图的是快速交付；Trn2 全铜 “拼” 出的 3D torus 止步 64 卡，AWS 由此从谷歌的直连派转向英伟达的交换派。

那么，主力机型 Trn3 如何用标品 “买” 出交换式组网？和 GB300 差在哪？AWS 链的钱又流向了谁？下篇继续拆解。

以下是正文：

**一、Trn3：「买」出来的交换式**

**1、与 GB300 类似的机架形态**

以主力机型 Trn3 NL72x2 为例，该方案基本照搬了英伟达 NVL72 的交换式架构，包括 72 卡一柜，柜内托盘 “三明治式” 的摆放等（计算托盘 - 交换托盘 - 计算托盘）。

![IMG_268](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/GKXoumBaB1NASfQfJF5ooMcRykkMovrP.jpg?x-oss-process=style/lg)

而之所以被称为 Trn3 NL72x2，是因为两个 72 卡的机架作为一个可交付的 SKU（即 144 卡的 Scale-Up 域），机架之间是通过有源铜缆（AEC）连接的。

跨柜使用 AEC 的原因是无源铜缆物理距离受限，而光模块又贵又易坏，相邻机柜之间的短距连接，AEC 确实是合适的选择。两柜之间，机柜内相对位置相同的芯片通过 AEC 两两直连，如下所示：

![IMG_269](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/EtiqHudbyG2BuXySgd7ZKGgR3RekqWiz.jpg?x-oss-process=style/lg)

![IMG_270](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/J1TPuVAUVq3DF566LHBvvG8XV1KmwcMj.jpg?x-oss-process=style/lg)

**自然的疑问是，为什么是 144 卡？核心点在于弥补 Trn3 弱势的算力、带宽性能。**如下表所示，Trn3 单卡 FP8 算力约为 GB300 的一半，两柜 144 颗 Trn3 在 FP8 算力与 HBM 容量上正好对标一柜 GB300 NVL72。

![IMG_271](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/jwbXy4T5x6W1h5epbGKH6ckR1dPPqW2M.jpg?x-oss-process=style/lg)

**介绍完以上架构设计与整体性能上的类同，更关键的问题是，该如何理解 Trn3 的组网及其差异？**

**2、如何理解 Trn3 的组网及其差异？**

我们一直强调 Trn3 是交换式的组网，也就意味着可以参考英伟达的组网来理解。要点是，GB300 的 Scale-Up（含托盘内/跨托盘）是 72 卡全互连的，通过机柜内交换托盘中的 NV Switch 芯片进行转发。域内通信仅 1 跳，延迟极低。具体可参见先前的深度。

![IMG_272](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/nbHXkBXLuLotitL4yAyK14wS7krUbYM9.jpg?x-oss-process=style/lg)

![IMG_273](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/4Pg5hKwez8WA1FvAFKNJWW75hWVAV8Cf.jpg?x-oss-process=style/lg)

AWS Trn3 Scale-Up 域内的互连同样需要交换芯片的转发，但目前仍不是全互连的，需要多跳，方案整体的延迟是落后的。那么，

**3、非全互连的交换式组网是如何实现的呢？**

计算托盘内部元件如下，需要关注的是红框内 Scale-Up 相关元件，此前深度中已有涉及。其中**最为核心的差异是，Trn3 计算托盘内有 8 颗 Scorpio-P 交换 ASIC**（见下图 PCIe Switch）**，而 GB300 内没有，其交换芯片都外置在交换托盘内。**

当然 Trn3 NL72x2 的机架内也有交换托盘，用的是 Scorpio-X 交换 ASIC。需要两款交换芯片的原因，将在下文组网部分一同展开。(注: Scorpio-P 和 Scorpio-X 均来自美股半导体公司 Astera Labs。)

![IMG_274](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/1m8ToP7Y21EK8YPg163qReg4oMCFK1N6.jpg?x-oss-process=style/lg)

从数据流动的视角来看，GB300 的全互连的 Scale-Up 路径可简化成：起始 GPU → 背板铜缆 → NVSwitch ASIC → 背板铜缆 → 目标 GPU。能做到全互连，关键在于一颗 NVSwitch 有 72 个端口，接满域内全部 72 颗 GPU。

而 Trn3 的 Scorpio-X（交换托盘）只有 18 个可用端口，只对应 18 个计算托盘，而一颗交换芯片在每个托盘只能接 1 颗 Trn3。

但单托盘有 4 颗 Trn3，就得搭 4 个独立的 “垂直天梯”（如下图）。这样搭下来，同个天梯上的 18 颗计算芯实现一跳互联；但每托盘是四颗芯片，就组成了四条天梯。Scorpio-X 端口数太少，天梯之间无直联通道。

![IMG_275](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/NdVQoKJiuGtPiPegiZx1DmkAGWtvSA7d.jpg?x-oss-process=style/lg)

而天梯之间要互联，就要降到托盘内的**8 颗 Scorpio-P（见前图）**，而之所以用 8 颗，是托盘间一条天梯内，每个计算芯连 10 颗交换芯，每交换芯配给计算芯 8 条通道，合计每计算芯 80 条通道。

而托盘内每颗交换芯只有 32 条通道，分给盘内 4 颗芯片，每颗只能分到 8 条。用 8 颗这样的 P 交换芯就能配 64 条通道。等于配上 8 颗 P 交换芯的组网，能保持 Tray 内的一跳，和同天梯内跨 Tray 一跳保持基本相同的通道速率。

![IMG_276](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/ym9PgaXNj3oquHEXoFYQPSXXQVj7uMJz.jpg?x-oss-process=style/lg)

小结一下，Trn3 NL72x2 域是**通过 AEC 跨柜构成**的，其柜内类似 GB300 交换式的通信由于交换托盘内的交换 ASIC 端口数少，**组网是多平面的**，因此在计算托盘与交换托盘内都存在交换芯片，尚未实现全互连。

**4、跨柜：交换芯 + 跨柜的拖累**

海豚君在谷歌的深度中已经指出了多跳带来的延迟影响，其在 v8i（面向推理场景）的组网也优化了跳数。那么在 Trn3 NL72x2 域内，跳数（延迟）如何呢？

如图，以机柜 A 托盘 1 的芯片 A1，跨越机柜 B，到达 C9：到托盘 9 的 A9 同在一个平面，经 Scorpio-X 直达，1 跳；到 C9 要先经 Scorpio-P 借道另一颗芯片换到 C 所在平面，3 跳；到机柜 B 的 C9′还要再多一次跨柜中转，4 跳。

![IMG_277](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/FKHjwk1Y3FAYaEqJ3KpEeP1VxVgJ5c8P.jpg?x-oss-process=style/lg)

**5、如何补课？等标品的端口数长上来**

**交换侧的多跳、多平面，都由于交换芯片的端口数过少。**AWS 的解法是 Trn3 生命周期内需迭代三代，但只替换交换托盘里的交换 ASIC（Scorpio-X），直到采用第三代 UALink 才降到柜内 1 跳。

**a. 一代，160 通道 Scorpio-X PCIe 6.0：**每柜 4 平面，柜内最长路径 3 跳、跨柜 4 跳；

**b. 二代，320 通道 Scorpio-X PCIe 6.0：**端口翻倍，平面由 4 个减为 2 个，托盘内相邻芯片仍经 Scorpio-P 互连；

**c. 三代，72+ 端口 UALink 交换机：每颗交换机可接柜内每一颗 Trn3**，柜内变全互连，实现 1 跳，但跨柜仍需两跳。跳数减少将拉低整体延迟**。**而计算托盘内的交换芯片不再是必经的中转，但仍然在成本侧。

![IMG_278](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/v2YHwCFPBm5xMewMzcAnCAHEFXK69hn6.jpg?x-oss-process=style/lg)

**二、小结：跑得快，但跑得远吗？**

结合上篇来看，AWS 的组网并不依靠自研求差异化和高性能，而是捡市面上立即可用的**标准件**，低成本组网，其实就是**图省事的火速投用**。

**Scale-Up 层：**

**-** 协议层面，基于 PCIe 的 NeuronLink 是图省事的做法，中长期看是会被取代的。

\- 组网上，由于 3D torus 的大规模组网对厂商软件以及网络基础设施的要求较高，AWS 被迫转向交换式连接。

但作为核心硬件的交换芯片采用的是标品，端口少，即便采取了交换式拓扑仍然需要多跳，**跳数改善要等高端口数的交换机出货**。

**Scale-Out 层：**每卡 Scale-Out 带宽仅 200Gb/s，近两代无提升；交换芯片同样外采。

换言之，AWS 的组网缺乏自主权，**其端口数、跳数、升级节奏都取决于供应商。**因此，单论组网，**AWS 既没有英伟达的性能，也没有谷歌的规模**，竞争力并不强。

中长期看，Trn3 仍在等着 UALink 交换机的出货，那么 Trn4 的组网相较于其它厂商的组网方案差距可能会进一步拉大。

![IMG_279](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/JkjF6xXwDhh7p538qaSUjAyPb3JUFCPu.jpg?x-oss-process=style/lg)

**三、AWS 链的机会在哪里？**

**如上所述，AWS 不是奔着打赢英伟达、AMD、谷歌去的。**接下来我们来探究下其产业链的机会在何处。

**1、组网真的便宜吗？**

AWS 组网硬件多为采买标品，或许不必为定制化支付溢价。

NL72x2 的单域（即双机架）组网成本测算如下：

![IMG_280](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/MfTx2L6ZUZxf4gdLTESBbg9mpk5gBKEg.jpg?x-oss-process=style/lg)

**初看单卡组网成本，AWS 的策略是成功的，机柜形态基本对标 GB300，单卡组网成本却更低。**省下的钱主要来自 Scale-Out 侧光模块的节省：主要是省去了网卡与 ToR 层的光模块。Trn3 的 Scale-Out 流量先经 AEC 铜缆接到柜顶部的两台 ToR 交换机，因此光模块只出现在 ToR 层及以上的链路。

**若折算到同等算力，结论与上文一致，Trn3 的组网性价比不高，竞争力并不强。**

![IMG_281](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/iuGWgX2biA6j7FYREmWGU61UjcjLHvTQ.jpg?x-oss-process=style/lg)

![IMG_282](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/hVYjsx55BniPQXotM45x2PJEyoiUpXSb.jpg?x-oss-process=style/lg)

![IMG_283](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/Npw1umANDxmwjFDcBsQ15YATAA1hy4WZ.jpg?x-oss-process=style/lg)

**2、如何看待产业链机会？**

AWS 对标品的采买，除了压低组网成本，也意味着供应链高度多元，**因此，链条上价值量以及确定性就极其关键。**

![IMG_284](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/sfQwMHqX7gBAbQFyMNdfEAhxpHgQUxhP.jpg?x-oss-process=style/lg)

**单机柜的价值量上**，**铜连接最大，其后依次为交换、光连接、PCB、PCIe Retimer。**

![IMG_285](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/2rbeKkM3RhAsNk387Cxx5XMNiosoTp1x.jpg?x-oss-process=style/lg)

**确定性上我们从方案迭代角度考虑：**

**我们认为确定性最强的是 PCB。**因为无论 Trn4 走哪条路，板材都需要升级：

\- 若继续走 PCIe，代际迭代会同时抬高板材、Retimer 与 SerDes 的要求，Gen7 对板材压力更大。**但其中只有板材是刚性的：**Retimer 并非必需品，SerDes 强的方案（如英伟达）可以不用，PCB 板材增强后亦可能移除部分 Retimer。

\- 若转向 NVLink（Trn4）或 UALink，单通道速率达到 200G，信号需要 M9 乃至更高等级材料，确定性更强。

**其次是光连接和铜连接。**

**-** 大规模组网需求下，Scale-Out 使光连接的确定性与价值量双双抬升。

\- 铜连接仍将以柜内连接为主要场景，AWS 在跨柜组网上是 AEC 的忠实采用方，但无法排除 AWS 趋向行业方案、跨柜走光的可能性。

![IMG_286](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/hfzXMCqkbn5uYCTHY233muJvvUnEAKET.jpg?x-oss-process=style/lg)

**再次是交换。**Trn3 生命周期内以采购标品为主，核心供应商是 $Astera Labs.US ，但在下一代交换芯片（交换托盘内）上，可能会转向$高通.US ，详细点评请[参见](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/43821429?channel=OWNN00110)。

而在 Trn4 代际，若走 NVLink Fusion，交换芯片可能依赖 NVSwitch；若走 UALink，也可能让位于 AMD（芯片在 Marvell 与 ALAB 共同研发中）。

**最后是 PCIe Retimer。**价值量不高，且存在板材对它的替代，是当前必需、但可能被优化掉的环节。

关于光连接，交换以及 PCB 的产业链详细逻辑可回溯此前的深度。

**3、铜连接没机会了吗？**

高速铜缆可分为 DAC、ACC 和 AEC。相比 DAC，ACC 通过在线缆的接收端加入 Redriver 来延长铜缆的传输距离；AEC 在线缆两端引入 Retimer 对电信号进行重定时，补偿铜缆损耗的能力更强，传输距离进一步延长，正如表中所示，AEC 的传输上限长达 30m。

![IMG_287](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/4raspP7st5FYGYp1GEhmLfHja6K5Cime.jpg?x-oss-process=style/lg)

**下图的信号眼图解释 Redriver 和 Retimer 的区别：**「眼睛」张得越开、越干净，接收端越容易分清 0 和 1。信号经走线衰减后，眼睛几近闭合（左）；Redriver 放大衰减的信号，眼睛重新张开，但噪声也被一并放大（中）。

Retimer 重定时的做法是：把信号收下、重新判断后再发一遍，输出一份全新的干净信号（右）。

![IMG_288](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/D8YxDpik1AzZVpUipSaUKJmFUqvgv9UB.jpg?x-oss-process=style/lg)

行业而言，Scale-Out 以光为主，机柜内部的 Scale-Up 仍以稳定、高效、便宜的 DAC 为主，铜的基本盘仍在。但这块基本盘也并不稳定：英伟达 Kyber 机架以 PCB 中板取代柜内铜缆，对铜缆是利空。

海豚君认为，铜连接的增量在 AEC，来自两类场景：

一是 Scale-Up 域开始出柜，但只跨一两个相邻机柜，距离超出 DAC 的可达范围，又因功耗与可靠性不值得上光，AWS 的跨柜方案即属此类；

二是单通道速率持续提升，DAC 能走的距离越来越短，部分原本用 DAC 的链路被迫升级为 AEC。

中长期看，跨柜距离再拉长，铜缆将鞭长莫及：Rubin Ultra NVL576 横跨 8 个机架，已规划引入光连接。

![IMG_289](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/5knTVWpK4Nbx4wtG3uavMe4sz1CrzE6h.jpg?x-oss-process=style/lg)

**4、AEC 产业链**

AEC 价值链的上游包括原材料（铜与塑料材料）、芯片/线缆/连接器制造。**我们推荐关注高价值量的上游 AEC Retimer 芯片以及高速连接器环节。**

![IMG_290](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/tUZn4MYcbTcUxyx5s89dhaWP62Lazd5c.jpg?x-oss-process=style/lg)

**1）Retimer 芯片：**$Credo Tech.US **一家独大**

Retimer 芯片是 AEC 价值量最大的部分，而这部分利润主要归芯片方所有。Credo 占据超 80% 的市场份额，其作为 AEC 的开创者，是目前唯一能够同时提供芯片 + 成品线缆的垂直整合厂商，先发优势明显。Astera Labs 的份额次之，而$迈威尔科技.US 、$博通.US 仍在扩张中。

![IMG_291](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/SSCkURL5ZG1e7MWgH2aUiyCSNgmRVec7.jpg?x-oss-process=style/lg)

**2）高速连接器：海外巨头守门，国产加速追赶**

该环节对导电性与机械强度要求严苛，传统连接器巨头（如$安费诺.US 、$泰科电子.US ）长期占据第一梯队，凭借技术积累与芯片厂商（如 Credo）协作，形成从芯片到组装的完整方案。而面对光进铜退的市场趋势，行业龙头安费诺、TE 正通过收购补充光连接的能力。

竞争格局上，连接器市场的 CR10 份额从 2013 年的 60% 下滑至 2023 年的 50%，竞争更为充分且分散。国产厂商中$立讯精密.HK 进展较快，2023 年的市占率已升至第六；沃尔核材、兆龙互连正在上量。

![IMG_292](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/P1i7ZH8CDi8bm1vaxRqZcnRbruumtg7g.jpg?x-oss-process=style/lg)

![IMG_293](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/fDAxtPDEvV2SnFAeTkCJRBCa2tgZKZY4.jpg?x-oss-process=style/lg)

本文提及的核心标的如下（具体可点击此处：[海豚君连接股单](https://longbridge.cn/sharelist/40629976?app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=62628a86-f451-4656-8705-7ee8bb5266a3&invite-code=032064)），光模块、CPO、PCB 等其他连接硬件的核心标的请参见此前的深度。

![IMG_294](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/VERRsgWJb8fvvSJyMuKAiHVWLPdRy43P.jpg?x-oss-process=style/lg)

**附录**

![IMG_295](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/pD5sFT6PJPj8dygrRmFgBtXu1du1YfF7.jpg?x-oss-process=style/lg)

![IMG_296](https://pub.pbkrs.com/cms/2026/0/2DXbYWQTxrcxc2cVqQiweHLV17aBn7is.jpg?x-oss-process=style/lg)

<此处结束>

[本文的风险披露与声明：海豚研究免责声明及一般披露](https://support.longbridge.global/topics/misc/dolphin-disclaimer)

**海豚君 AI DC 互联系列分析：**

**CPO 行业**

[《AI 超连接时代：AI 向 “光” 飞奔？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/41423680?channel=OWNN00110)[》《“‘铜’ 牛夫人” 不走！CPO：真机会 or 镜中花？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/42139974?channel=OWNN00110)》

**组网架构**

[英伟达组网：《AI 时代 DC 互联：单芯之上抱 “网” 作战，真有 “中国” 机会吗？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/43798848?channel=OWNN00110)》

[DC 组网之 AMD vs 英伟达：《AMD 跟英伟达 “掰手腕”，Helios 够格吗？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/43906382?channel=OWNN00110)》

[谷歌组网：《叫板英伟达霸权，谷歌 “光网” 凭什么？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/43994983?channel=OWNN00110)》

AWS 组网 (上)：《AWS 图省事：套壳 PCIe，组网能打吗？》（链接 xx）

**个股**

[Lumentum(上)：《从光互联老炮到 “全能卖水人”，Lumentum 凭什么？》](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/44059432?channel=OWNN00110)

[Lumentum(中)：《Lumentum：产能告急，“全能卖水人” 还有什么看家绝活？》](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/44191355?channel=OWNN00110)

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