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好淡激戰！英偉達績後震蕩係咪機會？
牛牛課堂
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英偉達推新技術建構AI超級工廠！哪些公司最具受惠潛力?

8月22日， $英偉達 (NVDA.US)$ 在Hot Chips大會上發布Spectrum-XGS以太網技術，旨在通過跨區域互聯將多個數據中心整合為「十億瓦級AI超級工廠」，突破單一數據中心的算力與能源限制。
黃仁勛表示：「AI 工業革命已經到來，而巨型AI工廠是這場變革的核心基礎設施。繼縱向擴展（Scale-up）和橫向擴展（Scale-out）技術后，我們又通過推出 NVIDIA Spectrum-XGS 以太網提供跨區域擴展（Scale-across）技術，將不同城市、國家乃至大洲的數據中心組合成龐大的十億瓦級的 AI 超級工廠。」
看到這裡，可能不少投資者好奇scale-across是什麼？哪些公司有望受益？接下來將一一解讀。
Scale-across是什麼？
過去，AI 集群的擴展主要依循兩種路徑：一是垂直擴展（Scale-up），即在單一機櫃中部署更多 GPU；二是水平擴展（Scale-out），即在單一數據中心內實現更多機櫃的互聯。然而，受限于電力、散熱和土地等物理條件，僅依靠 Scale-up 和 Scale-out 已無法實現集群規模的無限擴張。
Spectrum-XGS 以太網透過引入「跨區域擴展（Scale-across）」基礎設施，突破了上述限制。Scale-across 成為繼 Scale-up 與 Scale-out 之後的 AI 計算「第三大支柱」，能夠將 Spectrum-X 以太網的高性能與大規模擴展能力，延伸至多個分布式數據中心，從而構建出總功率達十億瓦級別、智慧化的巨型 AI 超級工廠。
來源：數位時代
來源：數位時代
英偉達介紹稱，Spectrum-XGS Ethernet 引入了跨域擴展架構，具備自適應的網絡算法，可根據數據中心之間的距離進行動態調整：
1.自適應距離擁塞控制：動態優化數據中心間網絡傳輸；
2.精準延遲管理：將NCCL通信庫性能提升了幾乎一倍；
3.端到端遙測系統：保障地理分散集群的可預測性能。
哪些公司有望受益？
Spectrum-XGS 的發布，標志著 AI 算力網絡邁向規模化與廣域化演進的關鍵里程碑。在人工智能應用持續爆發的背景下，高速互聯技術與配套散熱產業鏈有望迎來新一輪增長動能。
超級AI算力中心正成為引領未來的重要發展方向。隨著對高速數據交互需求的持續增長，光纖、高性能交換機、以及液冷散熱等技術，預計將在未來幾年迎來爆發式需求，構建下一代算力基礎設施的核心支柱。
牛牛側梳理了港美股市場相關行業受益股，供投資者參考：
8月22日， $英偉達 (NVDA.US)$ 在Hot Chips大會上發布Spectrum-XGS以太網技術，旨在通過跨區域互聯將多個數據中心整合為「十億瓦級AI超級工廠」，突破單一數據中心的算力與能源限制。 黃仁勛表示：「AI 工業革命已經到來，而巨型AI工廠是這場變革的核心基礎設施。繼縱向擴展（Scale-up）和橫向擴展（Scale-out）技術后，我們又通過推出 NVIDIA Spectrum-XGS 以太網提供跨區域擴展（Scale-across）技術，將不同城市、國家乃至大洲的數據中心組合成龐大的十億瓦級的 AI 超級工廠。」 看到這裡，可能不少投資者好奇scale-across是什麼？哪些公司有望受益？接下來將一一解讀。 Scale-across是什麼？ 過去，AI 集群的擴展主要依循兩種路徑：一是垂直擴展（Scale-up），即在單一機櫃中部署更多 GPU；二是水平擴展（Scale-out），即在單一數據中心內實現更多機櫃的互聯。然而，受限于電力、散熱和土地等物理條件，僅依靠 Scale-up 和 Scale-out...
具體來看：
– 光通信技術升級
港美股市場包含 $Coherent (COHR.US)$ 、 $Lumentum (LITE.US)$ 、 $Applied Optoelectronics (AAOI.US)$ 、 $Fabrinet (FN.US)$ 、 $Ciena (CIEN.US)$ 、 $Credo Technology (CRDO.US)$ 、 $Astera Labs (ALAB.US)$ 、 $康寧 (GLW.US)$ 、 $Lumen Technologies (LUMN.US)$ $長飛光纖光纜 (06869.HK)$ 等公司。
其中，光纖行業最值得關注。空芯光纖被視為Scale-Across趨勢中遠期發展彈性最大、技術壁壘與利潤率極高的細分領域。與傳統單模光纖相比，空芯光纖可顯著降低30%的時延，并減少50%以上的信號衰減，性能優勢顯著。
中信通信表示，當前，微軟、谷歌等加速推進空芯光纖，年采購量有望從當前的幾萬芯公里提升至未來的幾百萬芯公里。空芯光纖壁壘極高， $長飛光纖光纜 (06869.HK)$ 是國內的核心龍頭。受益於英偉達Spectrum-XGS消息，該公司今日大漲近27%，年內已升逾293%。
8月22日， $英偉達 (NVDA.US)$ 在Hot Chips大會上發布Spectrum-XGS以太網技術，旨在通過跨區域互聯將多個數據中心整合為「十億瓦級AI超級工廠」，突破單一數據中心的算力與能源限制。 黃仁勛表示：「AI 工業革命已經到來，而巨型AI工廠是這場變革的核心基礎設施。繼縱向擴展（Scale-up）和橫向擴展（Scale-out）技術后，我們又通過推出 NVIDIA Spectrum-XGS 以太網提供跨區域擴展（Scale-across）技術，將不同城市、國家乃至大洲的數據中心組合成龐大的十億瓦級的 AI 超級工廠。」 看到這裡，可能不少投資者好奇scale-across是什麼？哪些公司有望受益？接下來將一一解讀。 Scale-across是什麼？ 過去，AI 集群的擴展主要依循兩種路徑：一是垂直擴展（Scale-up），即在單一機櫃中部署更多 GPU；二是水平擴展（Scale-out），即在單一數據中心內實現更多機櫃的互聯。然而，受限于電力、散熱和土地等物理條件，僅依靠 Scale-up 和 Scale-out...
此外，作為全球光纖發明者和技術領導者 $康寧 (GLW.US)$ 也同樣值得關注，該公司今年累計升逾近40%，其在高端光通信產品領域具有顯著優勢。與長飛光纖相比，康寧在品牌影響力、基礎材料科學和全球市場份額方面具有優勢，特別是在北美高端市場占據主導地位。
不過，長飛光纖在空芯光纖等新興領域的技術指標已部分超越康寧，且在生產成本和新興市場布局方面更具優勢。
8月22日， $英偉達 (NVDA.US)$ 在Hot Chips大會上發布Spectrum-XGS以太網技術，旨在通過跨區域互聯將多個數據中心整合為「十億瓦級AI超級工廠」，突破單一數據中心的算力與能源限制。 黃仁勛表示：「AI 工業革命已經到來，而巨型AI工廠是這場變革的核心基礎設施。繼縱向擴展（Scale-up）和橫向擴展（Scale-out）技術后，我們又通過推出 NVIDIA Spectrum-XGS 以太網提供跨區域擴展（Scale-across）技術，將不同城市、國家乃至大洲的數據中心組合成龐大的十億瓦級的 AI 超級工廠。」 看到這裡，可能不少投資者好奇scale-across是什麼？哪些公司有望受益？接下來將一一解讀。 Scale-across是什麼？ 過去，AI 集群的擴展主要依循兩種路徑：一是垂直擴展（Scale-up），即在單一機櫃中部署更多 GPU；二是水平擴展（Scale-out），即在單一數據中心內實現更多機櫃的互聯。然而，受限于電力、散熱和土地等物理條件，僅依靠 Scale-up 和 Scale-out...
光纖公司 $Lumen Technologies (LUMN.US)$去年股價升逾190%，不過今年表現則不如預期，年內仍錄得13%的跌幅。
8月22日， $英偉達 (NVDA.US)$ 在Hot Chips大會上發布Spectrum-XGS以太網技術，旨在通過跨區域互聯將多個數據中心整合為「十億瓦級AI超級工廠」，突破單一數據中心的算力與能源限制。 黃仁勛表示：「AI 工業革命已經到來，而巨型AI工廠是這場變革的核心基礎設施。繼縱向擴展（Scale-up）和橫向擴展（Scale-out）技術后，我們又通過推出 NVIDIA Spectrum-XGS 以太網提供跨區域擴展（Scale-across）技術，將不同城市、國家乃至大洲的數據中心組合成龐大的十億瓦級的 AI 超級工廠。」 看到這裡，可能不少投資者好奇scale-across是什麼？哪些公司有望受益？接下來將一一解讀。 Scale-across是什麼？ 過去，AI 集群的擴展主要依循兩種路徑：一是垂直擴展（Scale-up），即在單一機櫃中部署更多 GPU；二是水平擴展（Scale-out），即在單一數據中心內實現更多機櫃的互聯。然而，受限于電力、散熱和土地等物理條件，僅依靠 Scale-up 和 Scale-out...
Lumen在去年7月底與微軟宣布建立合作伙伴關系，微軟方面表示Lumen的Private Connectivity Fabric是一個定制網絡，包括對Lumen網絡中現有光纖的專用訪問、在現有和新路由上安裝新光纖，以及使用Lumen的新數字服務。
隨著數據需求的增加，這種支持AI的基礎設施將通過提供客戶所需的網絡容量、性能、穩定性和速度來增強Microsoft數據中心之間的連接能力。
硅光與CPO技術：Spectrum-XGS依賴高帶寬、低功耗的光互聯，CPO（共封裝光學）技術將光引擎與交換芯片集成，減少75%激光器使用，能效提升3.5倍。
美國光模塊龙头企业 $Coherent (COHR.US)$ 與 $Lumentum (LITE.US)$ 近日股價表現迥異，分別下跌5%及大幅上揚42%。此前摩根大通发布研報指出，CPO（共封裝光學）產業鏈已逼近产业化临界点，並看好Coherent與Lumentum作為光學組件龍頭的基本面前景。摩根大通強調，CPO技術預計將於2025年下半年進入量產階段，並於2027年邁向規模化轉折期，其成長速度相較於以往光通信領域的任何技術變革都顯著加快。
8月22日， $英偉達 (NVDA.US)$ 在Hot Chips大會上發布Spectrum-XGS以太網技術，旨在通過跨區域互聯將多個數據中心整合為「十億瓦級AI超級工廠」，突破單一數據中心的算力與能源限制。 黃仁勛表示：「AI 工業革命已經到來，而巨型AI工廠是這場變革的核心基礎設施。繼縱向擴展（Scale-up）和橫向擴展（Scale-out）技術后，我們又通過推出 NVIDIA Spectrum-XGS 以太網提供跨區域擴展（Scale-across）技術，將不同城市、國家乃至大洲的數據中心組合成龐大的十億瓦級的 AI 超級工廠。」 看到這裡，可能不少投資者好奇scale-across是什麼？哪些公司有望受益？接下來將一一解讀。 Scale-across是什麼？ 過去，AI 集群的擴展主要依循兩種路徑：一是垂直擴展（Scale-up），即在單一機櫃中部署更多 GPU；二是水平擴展（Scale-out），即在單一數據中心內實現更多機櫃的互聯。然而，受限于電力、散熱和土地等物理條件，僅依靠 Scale-up 和 Scale-out...
此外，美國光模塊制造商 $Applied Optoelectronics (AAOI.US)$ 、AI數據中心光通巨頭 $Fabrinet (FN.US)$ 、光網絡巨頭 $Ciena (CIEN.US)$ 、美國半導體與光學器件企業 $Credo Technology (CRDO.US)$ 、「小英偉達」 $Astera Labs (ALAB.US)$ 等均值得關注。
– 交換機行業
Spectrum-XGS以太網將英偉達集合通信庫性能提升了近一倍，加速了多GPU和多節點的通信性能，實現了可預測異地AI集群的性能。
投資者可關註數據中心產業鏈交換機龍頭 $Arista Networks (ANET.US)$ 、 $思科 (CSCO.US)$ 、 $天弘科技 (CLS.US)$ ，國內則可關注 $中興通訊 (00763.HK)$ ；此外， $博通 (AVGO.US)$ 、 $邁威爾科技 (MRVL.US)$ 也有涉及相關行業。
– 液冷設備
液隨著AI算力需求增長，液冷技術成為數據中心散熱的關鍵解決方案。 $Vertiv Holdings (VRT.US)$ 、 $nVent Electric (NVT.US)$ 等企業將受益于數據中心的液冷需求。
– 數據中心運營商
Spectrum-XGS技術不僅解決了數據中心算力擴展的瓶頸問題，還通過優化網絡性能、降低成本和推動產業生態發展，為數據中心運營商帶來了顯著的經濟效益和競爭力提升。
因此超大規模數據中心運營商如 $微軟 (MSFT.US)$ 、 $亞馬遜 (AMZN.US)$ 、 $谷歌-A (GOOGL.US)$ 、 $Meta Platforms (META.US)$ 、 $甲骨文 (ORCL.US)$ 、 $CoreWeave (CRWV.US)$ 同樣值得留意。
目前，CoreWeave等領先的超大規模云提供商已開始部署這種新基礎設施，可通過NVIDIA Spectrum-XGS將多個數據中心組合成一台統一的超級計算機，為客戶提供十億瓦級AI系統。
整體來看，Spectrum-XGS技術的推出不僅利好英偉達自身產業鏈，更為整個算力基礎設施領域帶來新的增長動力。
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8月22日， $英偉達 (NVDA.US)$ 在Hot Chips大會上發布Spectrum-XGS以太網技術，旨在通過跨區域互聯將多個數據中心整合為「十億瓦級AI超級工廠」，突破單一數據中心的算力與能源限制。 黃仁勛表示：「AI 工業革命已經到來，而巨型AI工廠是這場變革的核心基礎設施。繼縱向擴展（Scale-up）和橫向擴展（Scale-out）技術后，我們又通過推出 NVIDIA Spectrum-XGS 以太網提供跨區域擴展（Scale-across）技術，將不同城市、國家乃至大洲的數據中心組合成龐大的十億瓦級的 AI 超級工廠。」 看到這裡，可能不少投資者好奇scale-across是什麼？哪些公司有望受益？接下來將一一解讀。 Scale-across是什麼？ 過去，AI 集群的擴展主要依循兩種路徑：一是垂直擴展（Scale-up），即在單一機櫃中部署更多 GPU；二是水平擴展（Scale-out），即在單一數據中心內實現更多機櫃的互聯。然而，受限于電力、散熱和土地等物理條件，僅依靠 Scale-up 和 Scale-out...
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