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title: "AWS 圖省事，組裝式組網能打嗎？"
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description: "在近期的組網系列分析中，海豚君已梳理了了英偉達&AMD 為代表的 2D 胖樹交換式組網，以及谷歌為代表的 3D torus 直連式組網。$英偉達(NVDA.US) 是行業基準。硬件、協議、軟件全棧自研，軟硬協同帶來了最佳性能；方案迭代節奏快、跨度大，產業鏈邏輯也隨之快速切換。$AMD(AMD.US) 效仿英偉達，但隔代競爭。Helios 照搬 GB300 NVL72 的組網架構..."
datetime: "2026-10-12T11:55:58.000Z"
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author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-HK/dolphin.md)"
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# AWS 圖省事，組裝式組網能打嗎？

在近期的組網系列分析中，海豚君已梳理了了[**英偉達&AMD**](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/43906382?channel=OWNN00110)為代表的2D胖樹交換式組網，以及[**谷歌**](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/43994983?channel=OWNN00110)為代表的3D torus直連式組網。

$英偉達(NVDA.US) **是行業基準。**硬件、協議、軟件全棧自研，軟硬協同帶來了最佳性能；方案迭代節奏快、跨度大，產業鏈邏輯也隨之快速切換。

$AMD(AMD.US) **效仿英偉達，但隔代競爭。**Helios照搬GB300 NVL72的組網架構，但帶寬性能上對標的卻是Vera Rubin；交換芯片等關鍵硬件又依賴外採，Scale-Up 帶寬雖已追平，整體性能與成本仍落後於英偉達。

$谷歌-C(GOOG.US) **另起爐灶。**谷歌憑藉出色的軟件能力，以3D torus拓撲，通過OCS串聯起了近萬顆的Scale-Up域，在大規模組網需求下帶來性價比。

**那麼，尚不具備強競爭力、但在努力補足系統級交付（尤其是組網能力）的廠商，又是怎麼做的？**

本篇轉向最後一家擁有系統級方案的CSP巨頭AWS。**其組網的核心特點是：先上市、再補課，能買不做、擇廉而用。換言之，AWS 是全網最不自研的一家。**

接下來，基於以上特點海豚君繼續往下挖：

一、標準的組網協議，能行嗎？

二、組網拓撲轉變：從3D torus直連到交換式方案

三、AWS鏈的機會在哪裏？

以下是正文：

**一、標準的組網協議，能行嗎？**

**1、Scale-Up協議：「借殼」PCIe 的 NeuronLink**

**1）説是自研，但底子是PCIe**

AWS為其自研算力芯片Trainium（下稱Trn，對標英偉達的GPU）配套自研了片間互連協議NeuronLink（NL, 對標NVLink）但這一協議本質上是套殼PCIe的。**NLv4單卡聚合雙向帶寬 2,304 GB/s**（官方披露為2TB/s, vs NVLink 6 & UALoE 3.6TB/s），演進如下：

同樣是基於標準通信協議，很容易聯想到AMD由於其原生UALink交換芯片仍在研發，而不得不採用UALoE（UALink over Ethernet，基於以太網）協議作為過渡方案。

但是AWS並沒有打算自研交換芯片，也就不太可能脱離PCIe了，因為自研的協議通常是需要芯片作支撐的。後續其反而可能成為UALink的採購方，將在後文組網方案中展開。

**2）自研協議，究竟自研了什麼？**

業內似乎默認了Scale-Up協議必須得自研才能做到高帶寬、低延遲。要判斷AWS基於PCIe的組網協議好不好，需要先理解各廠商的Scale-Up協議究竟自研了什麼。簡言之，一套 Scale-Up 協議要解決三個問題：

**a. 線路能跑多快：**芯片之間靠一條條通道傳數據（lane，即一對收、發線路，可以理解為一條車道）。每條通道能跑多快，取決於芯片上負責收發信號的電路（SerDes）做得好不好，這是門檻最高的。

**b. 傳錯了怎麼辦：**線路上難免出錯，協議要規定怎麼發現錯誤、怎麼補救。

**c. 芯片之間能做什麼：**即能否像訪問自己的內存一樣，直接按地址讀寫對方的數據，Scale-Up & Scale-Out的區別就是這一層定義的。

**以上三點中，最為重要的是a。**因為b、c兩點類似於定義規則，而電路做得好不好是物理實現的問題，直接體現在單通道速率上，英偉達自研200G SerDes、AMD採購博通TH6也實現200G速率。單通道越快，同樣帶寬所需的通道就越少。

回到AWS，PCIe Gen6的單通道速率僅64G，那麼要彌補帶寬差距，**要麼等待PCIe迭代提速率，要麼堆通道數。**

**3）基於PCIe的通信協議好不好？答案是不**

即便拋開AWS方案不談，PCIe本為CPU和其它設備（xPU、網卡等）通信設計，相較於私有協議，除了單通道速率慢，還有端口數受限等問題，詳見下表：

**a. 等待迭代提速率？**

**節奏落後。**PCIe約三年一代，NVLink約兩年一代，迭代節奏是跟不上的，且PCIe從規範發佈到芯片部署還要數年，AWS只能被動跟隨。

**b. 堆通道數可行嗎？**

**成本拉高。**兩代之間想多要帶寬，只能堆通道數，但數量一多，背板銅纜及連接器和PCIe Retimer（用於解決信號在鏈路上衰減問題）水漲船高，拉高了功耗與整體成本。

**c. 兩頭堵，為何還要選擇PCIe？**

**答案很簡單，圖省事兒求快速上市。**AWS 的協議層只需要跟着標準走即可，同時也省去了交換芯片的研發週期。而對於雲廠商而言，既需要擺脱英偉達的溢價而開啓自研，又需要儘快滿足錨定客户（Anthropic）的算力節點的交付需求，因此選擇了套殼PCIe。換句話説，競爭力不是其首要考慮要素，可交付才是。

**4）NLv5，UALink/NVLink或許是個好歸宿**

而對於下一代協議，**如果仍然基於 PCIe Gen7，協議層的處境可能更加尷尬。**

我們可以從PCIe的演進邏輯來理解。如下表所示，從PCIe 5.0 至 PCIe 6.0單通道速率翻倍，靠的是改變調製方式。

速率翻倍的物理實現有兩種方式：一是讓信號（由高低電壓切換產生）切換頻率翻番，但銅線的損耗隨頻率陡增，對走線要求很高；二是每切換一次多帶一位信息**。**

NRZ調製方式是把電壓分成高、低兩檔，**每切換一次傳1bit（即0，1）**；PAM4調製方式在同樣的電壓內分四檔，**每切換一次傳2bit（即00，01，10，11）**。

Gen 7的問題是已無法再靠切換調製方式翻倍，只能提升信號頻率，但對板材與Retimer的壓力成倍上升，成本又要打不住了。

**因此，海豚君認為AWS有兩條出路：一是交換芯片換成UALink時，協議層順勢加入芯片配套的UALink，帶來更高的帶寬；二是轉向 NVLink——AWS 已宣佈 Trn4 將支持 NVLink Fusion。**

**2、Scale-Out協議：「躺平」的 EFA**

看完 Scale-Up，AWS 的組網策略已大致清楚：在各家拼得頭破血流的Scale-Up上它都很“佛系”，Scale-Out 更是“躺平”，因此簡單帶過。

**a. 帶寬兩代不動。**承載Scale-Out層的是AWS自研的EFA網絡，其實是標準以太網的變體。**兩代主力機架方案的單卡Scale-Out帶寬都是200Gb/s沒有提升**。作為對比，同期英偉達從GB300的800G升到Vera Rubin的1.6T，谷歌從v7的100G升到v8t的400G。

**b. Scale-Up域小，帶寬反而低。**谷歌近萬卡的 Scale-Up 域壓低了對 Scale-Out 的需求，卻仍把帶寬提了4倍；英偉達的域只有72卡，大量流量要走Scale-Out，因此網卡帶寬要求更高。AWS的Scale-Up域是144卡，處在中間，但Scale-Out帶寬僅200G反比谷歌更低。

**c. 關鍵交換硬件交換ASIC是外購的。**儘管AWS自研網卡Nitro以及白盒交換機，但其中的交換芯片為多廠商採購（博通、Marvell）。

**二、組網拓撲轉變：從谷歌派，走到英偉達派**

**從Trn3開始，AWS組網路線切換。**Trn2 沒有交換芯片，靠3D torus用銅纜點對點直連（谷歌方案是光纖+OCS），Scale-Up 域 64 卡；Trn3 引入交換芯片，域擴至144卡，任意兩卡之間的跳數（數據每經過一次轉發即為一跳）也不再隨規模增長。換言之，AWS從谷歌的直連路線，轉向了英偉達NVL72的交換式路線。

一個自然的疑問是：**谷歌能用直連做到近萬卡，AWS 為什麼不沿着這條路走下去？答案是，AWS 的 3D torus 是「拼」出來的，缺了谷歌讓它做大的條件。**

**1、Trn2：「拼」出來的 3D Torus**

舊款Trn2已非AWS的主推型號，我們簡要介紹。以機架級方案Trn2-Ultra（同代另有16卡的普通Trn2 SKU）為例，物理規格由內而外參見下圖。

**1）2D torus如何連接？**

**a. Intra-Tray：**每個計算托盤裝2顆Trn2，**兩卡經PCB走線直連（圖中橙色虛線）**；

**b. Intra-Server：**8個計算托盤與1個CPU托盤組成一台16卡服務器，**計算托盤之間走機箱後緣的背板銅纜，計算托盤與CPU托盤通過前面板經DAC（無源銅纜）連接**。

**拓撲：**16卡按 4×4相連，每行由 2 個托盤組成、每列跨4個托盤，每一行、每一列都首尾相接成環（正是torus的含義）。

以右圖中紅框芯片為例，它有 4 個直連鄰居：① 同托盤鄰居，走 PCB；② 下方托盤的鄰居，走背板；③ 本行另一端的鄰居，首尾繞回，走背板；④ 本列另一端的鄰居，首尾繞回，走背板。

**2）3D torus如何連接？**

**服務器內已經是平面組網，**計算托盤內還有4顆OSFP接口籠（上圖a中紅色方塊，通常用於接光模塊或者銅纜），**經AEC**（有源銅纜，見後文）**，每台服務器與另外兩台相連，首尾環繞成環，構成3D torus。**至此每顆芯片有6個直連鄰居。拓撲如下：

**3）和谷歌的3D torus差距在哪兒？**

這套4×4×4的3D torus與谷歌 TPU的Cube（谷歌的標準機架形態拓撲，見下圖）形似，**核心是迴繞鏈路的走線介質不同**：AWS方案中，相鄰托盤及托盤內的走線與谷歌同樣走銅；但迴繞鏈路中，谷歌是通過光纖經光模塊接入OCS，而AWS是通過銅（背板銅纜&AEC）連接的。

**直接後果是域上限僅64卡。**谷歌Cube的迴繞鏈路接入OCS後可以通過軟件將Cube靈活拼接，做到近萬卡。Trn2 無交換元件，背板銅纜是固定的，且AEC銅纜拉線有長度上限，無法連更多機櫃。

**總的來説，Trn2全部用銅，且無交換的方式做連接導致它的芯片組網大幅受限。**上篇説過，谷歌的3D torus 建立在OCS等基礎設施與谷歌軟件棧之上，拓撲和路徑要在任務開始前由軟件配置完成，AWS需要補課的地方太多，又着急投用，因此**轉向了交換式。**

**2、Trn3：「買」出來的交換式**

**1）與GB300類似的機架形態**

以主力機型Trn3 NL72x2為例，該方案基本照搬了英偉達NVL72的交換式架構，包括72卡一櫃，櫃內托盤“三明治式“的擺放等（計算托盤-交換托盤-計算托盤）。

而之所以被稱為Trn3 NL72x2，是因為兩個72卡的機架作為一個可交付的SKU（即144卡的Scale-Up域），機架之間是通過有源銅纜（AEC）連接的。

跨櫃使用AEC的原因是，因為無源銅纜物理距離受限，而光模塊又貴又易壞，相鄰機櫃之間的短距連接，AEC確實是合適的選擇。兩櫃之間，機櫃內相對位置相同的芯片通過AEC兩兩直連，如下所示：

**自然的疑問是，為什麼是144卡？核心點在於彌補Trn3弱勢的算力、帶寬性能。**如下表所示，Trn3單卡FP8算力約為GB300的一半，兩櫃144顆Trn3在FP8算力與HBM容量上正好對標一櫃GB300 NVL72。

**介紹完以上架構設計與整體性能上的類同，更關鍵的問題是，該如何理解Trn3的組網及其差異？**

**2）如何理解Trn3的組網及其差異？**

我們一直強調Trn3是交換式的組網，也就意味着可以參考英偉達的組網來理解。要點是，GB300的Scale-Up（含托盤內/跨托盤）是72卡全互連的，通過機櫃內交換托盤中的NV Switch芯片進行轉發。域內通信僅1跳，延遲極低。具體可參見先前的深度。

AWS Trn3 Scale-Up域內的互連同樣需要交換芯片的轉發，但目前仍不是全互連的，需要多跳，方案整體的延遲是落後的。那麼，

**3）非全互連的交換式組網是如何實現的呢？**

計算托盤內部元件如下，需要關注的是紅框內Scale-Up相關元件，此前深度中已有涉及。其中**最為核心的差異是，Trn3計算托盤內有8顆Scorpio-P交換ASIC**（見下圖PCIe Switch）**，而GB300內沒有，其交換芯片都外置在交換托盤內。**

當然Trn3 NL72x2的機架內也有交換托盤，用的是Scorpio-X交換ASIC。需要兩款交換芯片的原因，將在下文組網部分一同展開。(注: Scorpio-P和Scorpio-X均來自美股半導體公司Astera Labs。)

從數據流動的視角來看，GB300的全互連的Scale-Up路徑可簡化成：起始GPU → 背板銅纜 → NVSwitch ASIC → 背板銅纜 → 目標GPU。能做到全互連，關鍵在於一顆 NVSwitch 有72個端口，接滿域內全部 72 顆GPU。

而Trn3的Scorpio-X（交換托盤）只有18個可用端口，只對應18個計算托盤，而一顆交換芯片在每個托盤只能接1顆Trn3。

但單托盤有4顆Trn3，就得搭4個獨立的“垂直天梯”（如下圖）。這樣搭下來，同個天梯上的18顆計算芯實現一跳互聯；但每托盤是四顆芯片，就組成了四條天梯。Scorpio-X端口數太少，天梯之間無直聯通道。

而天梯之間要互聯，就要降到托盤內的**8顆 Scorpio-P（見前圖）**，而之所以用8顆，是托盤間一條天梯內，每個計算芯連10顆交換芯，每交換芯配給計算芯8條通道，合計每計算芯80條通道。

而托盤內每顆交換芯只有 32 條通道，分給盤內 4 顆芯片，每顆只能分到 8 條。用8顆這樣的P交換芯就能配64條通道。等於配上8顆P交換芯的組網，能保持Tray內的一跳，和同天梯內跨Tray一跳保持基本相同的通道速率。

小結一下，Trn3 NL72x2域是**通過AEC跨櫃構成**的，其櫃內類似GB300交換式的通信由於交換托盤內的交換ASIC端口數少，**組網是多平面的**，因此在計算托盤與交換托盤內都存在交換芯片，尚未實現全互連。

**4）跨櫃：交換芯+跨櫃的拖累**

海豚君在谷歌的深度中已經指出了多跳帶來的延遲影響，其在v8i（面向推理場景）的組網也優化了跳數。那麼在Trn3 NL72x2域內，跳數（延遲）如何呢？

如圖，以機櫃A托盤1的芯片A1，跨越機櫃B，到達C9：到托盤9的A9同在一個平面，經Scorpio-X直達，1跳；到C9要先經Scorpio-P借道另一顆芯片換到C所在平面，3跳；到機櫃B的C9′還要再多一次跨櫃中轉，4跳。

**5）如何補課？等標品的端口數長上來**

**交換側的多跳、多平面，都由於交換芯片的端口數過少。**AWS的解法是Trn3生命週期內需迭代三代，但只替換交換托盤裏的交換ASIC（Scorpio-X），直到採用第三代UALink才降到櫃內1跳。

**a. 一代，160通道Scorpio-X PCIe 6.0：**每櫃 4 平面，櫃內最長路徑 3 跳、跨櫃 4 跳；

**b. 二代，320通道Scorpio-X PCIe 6.0：**端口翻倍，平面由4個減為2個，托盤內相鄰芯片仍經 Scorpio-P互連；

**c. 三代，72+端口 UALink 交換機：每顆交換機可接櫃內每一顆 Trn3**，櫃內變全互連，實現1跳，但跨櫃仍需兩跳。跳數減少將拉低整體延遲**。**而計算托盤內的交換芯片不再是必經的中轉，但仍然在成本側。

**3、小結：跑得快，但跑得遠嗎？**

可以看到，AWS的組網並不依靠自研求差異化和高性能，而是撿市面上立即可用的**標準件**，低成本組網，其實就是**圖省事的火速投用**。

**Scale-Up 層：**

**-** 協議層面，基於PCIe的NeuronLink是圖省事的做法，中長期看是會被取代的。

\- 組網上，由於3D torus的大規模組網對廠商軟件以及網絡基礎設施的要求較高，AWS被迫轉向交換式連接。

但作為核心硬件的交換芯片採用的是標品，端口少，即便採取了交換式拓撲仍然需要多跳，**跳數改善要等高端口數的交換機出貨**。

**Scale-Out 層：**每卡Scale-Out帶寬僅200Gb/s，近兩代無提升；交換芯片同樣外採。

換言之，AWS 的組網缺乏自主權，**其端口數、跳數、升級節奏都取決於供應商。**因此，單論組網，**AWS既沒有英偉達的性能，也沒有谷歌的規模**，競爭力並不強。

中長期看，Trn3仍在等着UALink交換機的出貨，那麼Trn4的組網相較於其它廠商的組網方案差距可能會進一步拉大。

**三、AWS鏈的機會在哪裏？**

**如上所述，AWS不是奔着打贏英偉達、AMD、谷歌去的。**接下來我們來探究下其產業鏈的機會在何處。

**1、組網真的便宜嗎？**

AWS組網硬件多為採買標品，或許不必為定製化支付溢價。

NL72x2的單域（即雙機架）組網成本測算如下：

**初看單卡組網成本，AWS的策略是成功的，機櫃形態基本對標GB300，單卡組網成本卻更低。**省下的錢主要來自 Scale-Out側光模塊的節省：主要是省去了網卡與ToR層的光模塊。Trn3的Scale-Out流量先經AEC銅纜接到櫃頂部的兩台ToR交換機，因此光模塊只出現在ToR層及以上的鏈路。

**若折算到同等算力，結論與上文一致，Trn3的組網性價比不高，競爭力並不強。**

**2、如何看待產業鏈機會？**

AWS對標品的採買，除了壓低組網成本，也意味着供應鏈高度多元，**因此，鏈條上價值量以及確定性就極其關鍵。**

**單機櫃的價值量上**，**銅連接最大，其後依次為光連接、交換、PCB、PCIe Retimer。**

**確定性上我們從方案迭代角度考慮：**

**我們認為確定性最強的是 PCB。**因為無論 Trn4 走哪條路，板材都需要升級：

\- 若繼續走PCIe，代際迭代會同時抬高板材、Retimer與SerDes的要求，Gen7對板材壓力更大。**但其中只有板材是剛性的：**Retimer並非必需品，SerDes 強的方案（如英偉達）可以不用，PCB板材增強後亦可能移除部分Retimer。

\- 若轉向 NVLink（Trn4）或 UALink，單通道速率達到 200G，信號需要M9乃至更高等級材料，確定性更強。

**其次是光連接和銅連接。**

**-** 大規模組網需求下，Scale-Out使光連接的確定性與價值量雙雙抬升。

\- 銅連接仍將以櫃內連接為主要場景，AWS在跨櫃組網上是AEC的忠實採用方，但無法排除AWS趨向行業方案、跨櫃走光的可能性。

**再次是交換。**Trn3生命週期內以採購標品為主，核心供應商是 $Astera Labs(ALAB.US) ，但在下一代交換芯片（交換托盤內）上，可能會轉向$高通(QCOM.US) ，詳細點評請[參見](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/43821429?channel=OWNN00110)。

而在Trn4代際，若走 NVLink Fusion，交換芯片可能依賴NVSwitch；若走UALink，也可能讓位於AMD（芯片在Marvell與ALAB共同研發中）。

**最後是PCIe Retimer。**價值量不高，且存在板材對它的替代，是當前必需、但可能被優化掉的環節。

關於光連接，交換以及PCB的產業鏈詳細邏輯可回溯此前的深度。

**3、銅連接沒機會了嗎？**

高速銅纜可分為DAC、ACC和AEC。相比DAC，ACC通過在線纜的接收端加入Redriver來延長銅纜的傳輸距離；AEC在線纜兩端引入Retimer對電信號進行重定時，補償銅纜損耗的能力更強，傳輸距離進一步延長，正如表中所示，AEC的傳輸上限長達30m。

**下圖的信號眼圖解釋Redriver和Retimer的區別：**「眼睛」張得越開、越乾淨，接收端越容易分清 0 和 1。信號經走線衰減後，眼睛幾近閉合（左）；Redriver 放大衰減的信號，眼睛重新張開，但噪聲也被一併放大（中）。

Retimer重定時的做法是：把信號收下、重新判斷後再發一遍，輸出一份全新的乾淨信號（右）。

行業而言，Scale-Out 以光為主，機櫃內部的Scale-Up仍以穩定、高效、便宜的DAC為主，銅的基本盤仍在。但這塊基本盤也並不穩定：英偉達Kyber機架以PCB中板取代櫃內銅纜，對銅纜是利空。

海豚君認為，銅連接的增量在AEC，來自兩類場景：

一是Scale-Up域開始出櫃，但只跨一兩個相鄰機櫃，距離超出DAC的可達範圍，又因功耗與可靠性不值得上光，AWS的跨櫃方案即屬此類；

二是單通道速率持續提升，DAC能走的距離越來越短，部分原本用DAC的鏈路被迫升級為AEC。

中長期看，跨櫃距離再拉長，銅纜將鞭長莫及：Rubin Ultra NVL576橫跨8個機架，已規劃引入光連接。

**4、AEC產業鏈**

AEC價值鏈的上游包括原材料（銅與塑料材料）、芯片/線纜/連接器製造。**我們推薦關注高價值量的上游AEC Retimer芯片以及高速連接器環節。**

**1）Retimer芯片：**$Credo Tech(CRDO.US) **一家獨大**

Retimer芯片是AEC價值量最大的部分，而這部分利潤主要歸芯片方所有。Credo佔據超80%的市場份額，其作為AEC的開創者，是目前唯一能夠同時提供芯片+成品線纜的垂直整合廠商，先發優勢明顯。Astera Labs的份額次之，而$邁威爾科技(MRVL.US) 、$博通(AVGO.US) 仍在擴張中。

**2）高速連接器：海外巨頭守門，國產加速追趕**

該環節對導電性與機械強度要求嚴苛，傳統連接器巨頭（如$安費諾(APH.US) 、$泰科電子(TEL.US) ）長期佔據第一梯隊，憑藉技術積累與芯片廠商（如Credo）協作，形成從芯片到組裝的完整方案。而面對光進銅退的市場趨勢，行業龍頭安費諾、TE正通過收購補充光連接的能力。

競爭格局上，連接器市場的CR10份額從2013年的60%下滑至2023年的50%，競爭更為充分且分散。國產廠商中$立訊精密(02475.HK) 進展較快，2023年的市佔率已升至第六；沃爾核材、兆龍互連正在上量。

本文提及的核心標的如下（具體可點擊[此處](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)：海豚君連接股單），光模塊、CPO、PCB等其他連接硬件的核心標的請參見此前的深度。

**附錄**

<此處結束>

本文的風險披露與聲明：[海豚研究免責聲明及一般披露](https://support.longbridge.global/topics/misc/dolphin-disclaimer)

**海豚君AI DC互聯繫列分析：**

**CPO行業**

《[AI 超連接時代：AI 向 “光” 飛奔？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/41423680?channel=OWNN00110)》《[“‘銅’ 牛夫人” 不走！CPO：真機會 or 鏡中花？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/42139974?channel=OWNN00110)》

**組網架構**

英偉達組網：《[AI 時代 DC 互聯：單芯之上抱 “網” 作戰，真有 “中國” 機會嗎？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/43798848?channel=OWNN00110)》

DC組網之AMD vs英偉達：《[AMD 跟英偉達 “掰手腕”，Helios 夠格嗎？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/43906382?channel=OWNN00110)》

谷歌組網：《[叫板英偉達霸權，谷歌 “光網” 憑什麼？](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/43994983?channel=OWNN00110)》

**個股**

Lumentum(上)：[《從光互聯老炮到 “全能賣水人”，Lumentum 憑什麼？》](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/44059432?channel=OWNN00110)

Lumentum(中)：[《Lumentum：產能告急，“全能賣水人” 還有什麼看家絕活？》](https://longbridge.cn/zh-CN/dolphin/post/44191355?channel=OWNN00110)

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## 評論 (3)

- **AaAv · 2026-10-13T13:48:00.000Z**: thx
- **TC89 · 2026-10-13T06:17:28.000Z**: 謝謝
- **Dolphin fans · 2026-10-13T03:21:47.000Z**: 隨着 AI 集羣不斷擴展，依賴供應商的硬件會拖累其發展嗎？


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