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今年的台北国际电脑展(Computex 2026),黄仁勋的“Marvell将成为下一个万亿美元公司”的论断,以及英伟达Spectrum-X硅光技术的全面量产,让高速互联芯片赛道,成为全球科技关注的焦点。
当AI大模型迈入十万卡级集群训练时代,单颗GPU性能已不再是算力上限的决定因素,连接计算单元的“数据高速公路”,才是真正掌控集群有效算力的核心命脉。
今天解读一下 高速互联芯片 。
高速互联芯片基本介绍
高速互联芯片的功能
高速互联芯片是AI计算系统的“数据交通枢纽”,负责在GPU、CPU、内存、存储等单元间快速传输数据,并完成调度、同步与错误处理,是整个系统协同运行的神经中枢。
高速互联芯片的特点
与传统芯片有着明确边界:传统接口芯片仅负责单一设备点对点连接,功能简单、速率较低;网络芯片聚焦跨网络数据包的路由转发;而高速互联芯片覆盖从芯片内到数据中心级的全层级连接需求,技术复杂度和系统重要性远超前者。
技术代际以单通道传输速率为核心划分标准,当前行业主流为PCIe5.0/6.0,CXL、UCIe则分别成为异构计算与Chiplet架构的核心互联标准。
高速互联芯片核心技术
高速互联以电互联为主流,核心是SerDes串行解串技术,它将并行数据转为串行传输,大幅减少信号线数量,支撑了PCIe、CXL等主流协议的落地。
随着传输速率提升,电互联面临信号衰减、干扰加剧的物理极限,光互联凭借传输快、损耗低、抗干扰强的优势成为必然方向。
其中硅光技术实现了光学器件与硅芯片的集成,而共封装光学(CPO)将光引擎与交换芯片封装在一起,进一步缩短传输距离、降低功耗,是下一代互联技术的核心。
不同互联层级的技术要求差异显著:芯片内互联追求极致带宽密度与低功耗,芯片间互联侧重高带宽与低延迟,机架间互联则更关注长距离传输能力。
行业爆发的底层逻辑
高速互联芯片的崛起,是AI产业从“单卡算力比拼”转向“集群互联博弈”的必然结果。万亿级参数大模型的训练需要数万颗GPU协同工作,若互联带宽不足,昂贵的GPU会因等待数据被迫闲置。
行行查数据显示,十万卡级集群中,通信延迟会导致GPU有效利用率降至30%以下,而数据传输能耗已占AI数据中心总能耗的40%以上。
同时,数据中心架构正从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型,计算、内存、存储资源被池化后按需分配,这种架构变革进一步放大了对高速互联芯片的需求。
高速互联芯片产业链
高速互联芯片产业链呈现“上游高壁垒、中游高价值、下游高增长”的典型特征。
上游是技术壁垒最高的环节,核心包括EDA工具、高速SerDes IP核、半导体材料与先进制造设备。
其中EDA工具被Synopsys、Cadence、西门子三家全球垄断,高端128GT/s以上SerDes IP核主要掌握在Alphawave、Synopsys手中;半导体材料与设备则直接决定了芯片的制造良率与规模化量产能力。
中游是产业链的核心支柱,分为设计、制造、封测三大环节。芯片设计环节价值占比最高(60%-70%),涵盖PCIe交换机、CXL控制器、光互联DSP等核心产品。
制造环节依赖台积电、三星等掌握7nm及以下先进制程的晶圆厂;封测环节国内企业具备较强竞争力,CoWoS、3D封装等先进封装技术已成为高端芯片的必备配套。
下游需求端,AI算力是第一大应用场景,主要支撑十万卡级超算集群的芯片间、机架间互联;数据中心、高性能计算、智能网联汽车等场景需求也在快速增长,推动产业链持续扩容。
市场规模与竞争格局
弗若斯特沙利文的预测,2025年全球市场规模达接近200亿美元,预计2030年将增至490亿美元,复合年增长率超过20%。中国市场增速领先,占比预计从25%提升至2030年的30%。
细分市场中,PCIe/CXL与内存互连芯片增长最快,复合增速均超26%,以太网及光互连芯片规模最大,2030年预计将达345亿美元。
目前市场由国际巨头主导:博通占据AI交换机芯片超50%的份额,迈威尔凭借光互联DSP与定制ASIC快速崛起,英伟达拥有封闭但性能领先的NVLink技术,英特尔则在CXL、UCIe标准制定中占据重要地位。
技术挑战与国产替代机遇
高速互联芯片行业仍面临多重核心挑战,高速信号传输逼近物理极限,高带宽与低功耗的平衡难以兼顾,先进封装技术配套要求严苛,大规模量产的良率与成本控制难度大。
尽管与国际巨头存在差距,国产替代进程正在加速。芯动科技、数渡科技已推出PCIe5.0交换芯片并实现量产导入;澜起科技完成PCIe5.0/6.0Retimer芯片研发,正向PCIe7.0迈进;永鼎股份的100GEML芯片已批量供货。
虽然高端IP、先进制程等瓶颈仍待突破,但国内AI算力建设的庞大需求与供应链安全需求,为国产高速互联芯片提供了前所未有的发展机遇。
高速互联芯片代表性企业
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来源:捷哥的行业宇宙
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