公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源：内容编译自 nextplatform 。 得益于 GenAI 的蓬勃发展，人工智能在短短三年内经历了爆炸式增长，如今已占据全球系统收入的 一半。因此，定制 ASIC 设计业务和与 AI 相关的网络业务最终将主导博通的半导体业务，这合情合 理。 在截至 5 月初的 2025 财年第二季度中，博通的 AI 相关半导体份额连续第二次超过销售额的 50%， 现在我们有理由怀疑，鉴于对高端网络的关注以及以太网交换在 AI 工作负载中的日益普及，该份额 何时可能突破 75%——很快不仅用于连接集群节点的横向扩展网络，还用于连接 XPU 的纵向扩展网 络。 在人工智能销售方面，根据 Tan & Co 在与华尔街分析师的电话会议上对数据的评论，我们认为博通 的人工智能计算销售额为 26.5 亿美元，同比增长 34.5%，环比增长 7.2%。 很难想象有人能比博通首席执行官陈福阳（Hock Tan）更好地管理公司。从技术层面来看，博通的 运营组合似乎有些奇怪，但从财务角度来看，它运作良好。例如，净利润增长了2.3倍，达到49.7亿 美元，占营收的33.1%。如今，净利润占销 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自 nextplatform 。 尽管随着以太网路线图上的每一次减速，更扁平的网络和更快的网络都是可能的，但网络规模仍然 保持着足够快的增长速度，以至于交换机 ASIC 制造商和交换机制造商能够通过产量来弥补这一 不足，并保持交换机业务的增长。 随着 GenAI 的爆发式增长，所有大型 AI 厂商都一致希望摆脱英伟达控制的专有 InfiniBand 技 术，将 InfiniBand 的所有功能移植到全新升级的以太网上，使其能够进一步扩展，并在更扁平的 网络中实现扩展，从而创建规模更大的 AI 集群。超级以太网联盟 (UltraEthernet Consortium) 的 宏伟目标是实现 100 万个 GPU 端点，而要实现这一目标，需要容量更大的交换机 ASIC。 如今，商用芯片市场的行业领导者博通 (Broadcom) 在以太网领域面临着来自思科系统和 Nvidia 的激烈竞争，该公司正在向市场推出其"Tomahawk 6" StrataXGS 以太网交换机 ASIC，该市场将 以 102.4 Tb/秒 ASIC 为主导，并展望 204.8 Tb/秒 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ Nvidia 在很大程度上拥有 AI 训练，并且如今在 AI 推理方面占有很大的份额，尤其是基础和推理 模型。所以你可能会认为路线图上没有具体信息。但 Nvidia 也让世界上很多人想知道对 AI 计算的 需求是否最终会减弱，或者至少会用更便宜的替代品来满足。此外，作为其最大客户的所有超大规 模和云构建者也在构建自己的 CPU 和 AI 加速器；公开的路线图是为了提醒他们 Nvidia 致力于构 建比他们更好的系统——并让我们都知道，这样我们就可以跟踪谁在实现他们的里程碑，谁没有。 Nvidia 的路线图非常宏大，它拥有 GPU、CPU、纵向扩展网络（用于跨 GPU 和有时 CPU 共享内 存的内存原子互连）和横向扩展网络（用于更松散地将共享内存系统相互连接）。它还有 DPU，即 具有本地化 CPU 和有时 GPU 处理的高级 NIC，以下路线图中未显示这些产品： Quantum 系列 InfiniBand 交换机的容量增长也同样不尽如人意，也没有入选。对于人工智能领域来 说，InfiniBand 的重要性越来越低，因为人工智能领域希望能够进一步扩展，而基于 Infi ...

来源：内容编译自nextplatform，谢谢。 Nvidia 销售了 AI 训练所依赖的并行计算的大部分份额，并且它在 AI 推理领域占有非常大的份额 （甚至可能占据主导地位）。但这些会持续下去吗？ 我们看到超大规模计算公司和云构建商纷纷开发用于 AI 处理的自研 XPU，因此这个问题问得非常 合理。他们都处于开发自己的基于 Arm 的 CPU 和矢量/张量数学引擎的不同阶段，用于处理 AI 工 作负载，也许有一天，用于支持一些传统的 HPC 模拟和建模工作负载。 超大规模计算公司和云构建商可能会设计这些 CPU 和 GPU，但他们也会得到帮助，而 Broadcom 和 Marvell 拥有更多的经验，无论是直接还是通过收购，他们都是提供帮助的人。他们参与指导设 计并提供 IP 模块，如 SerDes 或 PCI-Express 或内存控制器。他们还通过台湾半导体制造公司的代 工厂获得定制芯片（如果英特尔幸运的话，也许有一天它的一个晶圆厂会使用 18A 或 14A 工 艺），以及实施各种尺寸的封装（2D、2.5D、3D 和 3.5D），从而获得报酬。 这项工作有助于实现这些定制的 CPU 和 XPU 计算引 ...