智通財經APP獲悉，當英偉達(NVDA.US)在8月27日公布第二季度財報時，投資者的關注焦點將牢牢鎖定在該公司的數據中心業務上。畢竟，這正是這家芯片巨頭憑借銷售高性能AI處理器實現營收的核心板塊。

但數據中心板塊不僅僅包括芯片銷售，它還涵蓋了英偉達一些至關重要、卻常被忽視的業務——網絡技術。由NVlink、InfiniBand和以太網解決方案組成的英偉達網絡產品，是讓其芯片相互通信、讓服務器在龐大的數據中心內部互聯互通，并最終確保終端用戶能夠連接并運行AI應用的關鍵。

英偉達網絡業務高級副總裁Gilad Shainer解釋道：“構建超級計算機最重要的部分是基礎設施，而最重要的部分就是如何將這些計算引擎連接起來，從而形成一個更大的計算單元。”

這也意味著可觀的銷售額。在上一財年，英偉達的網絡業務在數據中心板塊1151億美元的收入中占據129億美元。雖然與芯片銷售帶來的1021億美元相比似乎不那么顯眼，但這一數字已超過英偉達第二大業務——游戲板塊——當年實現的113億美元收入。

在第一季度，網絡業務為英偉達的數據中心業務(營收391億美元)貢獻了49億美元營收。隨著客戶持續擴展AI算力——無論是在科研機構還是超大規模數據中心——這一業務還將繼續增長。

Deepwater Asset Management管理合伙人Gene Munster表示：“這是英偉達業務中最被低估的部分，低估的程度是數量級的。”“網絡業務之所以沒得到關注，是因為它只占營收的11%。但它的增長速度像火箭一樣快。”

連接成千上萬顆芯片

在AI爆發的背景下，英偉達網絡業務高級副總裁Kevin Deierling表示，公司需要在三種不同類型的網絡上發力。第一是NVlink技術，它將GPU彼此連接在一臺服務器內，或者在機柜狀的服務器機架中連接多臺服務器，使其能夠互相通信并提升整體性能。其次是InfiniBand，它連接數據中心中多個服務器節點，從而組成一個龐大的AI計算機。最后是用于存儲和系統管理的前端網絡，這部分采用以太網連接。

Kevin Deierling解釋道：“構建一個巨型AI級別、甚至中大型企業級AI計算機，都需要這三種網絡。”

這些連接的目的不僅僅是讓芯片和服務器能夠通信，更重要的是讓它們以最快的速度通信。如果你希望讓一組服務器像一個單一計算單元那樣運作，它們之間必須做到毫秒級甚至微秒級響應。如果GPU接收的數據不足，整個運算過程就會變慢，從而延遲其他流程，影響整個數據中心的效率。

Gene Munster表示：“如果沒有網絡業務，英偉達會是一個完全不同的公司。”“那些購買英偉達芯片的客戶所期望的計算能力，如果沒有這些網絡技術，是不可能實現的。”

推理需求增強

隨著企業持續開發更大型的AI模型，以及能夠為用戶執行任務的自主和半自主代理型AI功能，確保GPU之間步調一致變得越來越重要。尤其是在推理環節，對數據中心系統的性能要求正不斷提高。

AI行業正圍繞“推理”概念進行廣泛重構。在AI浪潮初期，人們普遍認為，訓練AI模型需要極其強大的AI計算機，而實際運行它們的算力需求會低得多。這種觀點在今年早些時候引發了華爾街的擔憂。今年早些時候DeepSeek推出的AI模型讓人們擔憂，如果企業能夠用低性能芯片完成AI模型的訓練和運行，那么昂貴的高性能英偉達系統就沒有必要了。

然而，這一敘事很快反轉。芯片公司指出，這些AI模型在強大的AI計算機上運行時，能夠比在低性能系統上處理更多信息、推理速度更快。Kevin Deierling表示：“我認為依然存在一種誤解，認為推理是簡單、輕松的。”“事實證明，隨著我們進入代理型工作流階段，推理開始越來越像訓練。因此，這些網絡都非常重要。讓它們與CPU、GPU和DPU(數據處理單元)緊密耦合，對提供良好的推理體驗至關重要。”

競爭對手逼近

與此同時，英偉達的競爭對手也在蠢蠢欲動。AMD(AMD.US)正在努力爭奪更多市場份額，而亞馬遜(AMZN.US)、谷歌(GOOGL.US)和微軟(MSFT.US)等云計算巨頭則持續研發自己的AI芯片。行業組織也在推出自己的競爭性網絡技術，包括UAlink。據Forrester分析師Alvin Nguyen介紹，這項技術旨在與NVlink直接競爭。

但目前，英偉達依然保持領先。隨著科技巨頭、科研機構和企業繼續爭奪英偉達的芯片，這家公司的網絡業務幾乎注定會同步增長。