被忽視的310億美元：Nvidia的「第二引擎」

110億美元，一個季度。這個數字超過了思科（Cisco）整整一年的網路業務營收——而大多數人甚至不知道Nvidia有這樣一個部門。

當市場的目光緊盯著H100、Blackwell等AI晶片時，Nvidia正在悄悄地用另一門生意改寫AI基礎設施的規則。

被遺忘的「神經系統」

2026年3月16日，Nvidia CEO 黃仁勳在年度GTC技術大會上發表主題演講，宣布了包含六款新晶片的「Nvidia Rubin平台」，以及更高效的「Spectrum-X乙太網光子交換器」等產品。外界的焦點，一如既往地落在那些閃亮的晶片上。

然而，數字說的是另一個故事。Nvidia網路業務在最近一個財季錄得110億美元營收，年增幅高達267%；全年累計超過310億美元。Zacks Investment Research資深股票策略師Kevin Cook直言：「這個部門單季的成績，相當於Cisco網路業務一整年的規模。」

這項業務的起點，是一筆在當時看來頗具爭議的收購。2020年，Nvidia以70億美元買下以色列網路公司Mellanox——一家1999年創立、專注於高效能運算網路技術的企業。彼時，AI熱潮尚未到來，外界對這筆交易的戰略意圖並不明朗。

「資料中心即計算單位」

Nvidia網路部門資深副總裁Kevin Deierling透過這次收購加入公司。他坦承，起初並不完全理解黃仁勳的用意，「但現在我懂了」。

「黃仁勳在收購第一天就說：資料中心是新的計算單位，」Deierling回憶道。「網路不只是讓你連接印表機，它是整個架構的基礎。」

Nvidia網路業務涵蓋的技術包括：負責GPU機架間通訊的「NVLink」、網內運算平台「InfiniBand交換器」、AI網路乙太網平台「Spectrum-X」，以及共封裝光學交換器等。這些技術共同構成了所謂「AI工廠」——一個專為訓練AI模型設計的資料中心——的完整基礎設施。

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Cook將此概括為：「當黃仁勳收購Mellanox，他看到了讓GPU成為完整解決方案所缺少的那塊拼圖。」

Nvidia的策略有一個顯著特點：它不單獨銷售各個組件，而是提供完整的全棧解決方案，且透過合作夥伴網路推向市場，而非直接銷售。Deierling表示：「我想不出其他公司擁有我們這樣的全棧能力。我們構建完整的、全面整合的運算堆疊，再透過所有合作夥伴進入市場。」

對華人世界意味著什麼？

這個問題，在當前的地緣政治格局下，答案格外複雜。

對台灣而言，Nvidia的網路業務擴張與台灣半導體供應鏈深度綁定。台積電（TSMC）製造的晶片是Nvidia算力的核心，而網路業務的高速成長意味著對台灣製造能力的需求只會持續攀升。這既是機遇，也是風險集中的訊號。

對中國大陸而言，情況則截然不同。由於美國出口管制持續收緊，中國企業難以獲得Nvidia的高端AI晶片，遑論完整的AI基礎設施解決方案。這一缺口正在催生國內替代方案的加速發展——華為的昇騰系列、寒武紀等企業都在嘗試填補這個空間，但技術差距與生態系統的完整性仍是巨大挑戰。

對東南亞而言，隨著科技公司和主權AI基金在當地大規模建設資料中心，Nvidia的全棧解決方案正成為標準配置。馬來西亞、新加坡、印尼的AI基礎設施投資熱潮，在某種程度上也是Nvidia網路業務的隱性增長引擎。

「看不見的護城河」

為何如此重要的業務，卻長期處於聚光燈之外？

部分原因在於Nvidia GPU業務的體量過於龐大，讓其他一切都相形見絀。另一部分原因，則是網路基礎設施本身的「不可見性」——它不像晶片那樣有具體的效能數字可供比較，也不像消費電子產品那樣能讓普通人直觀感受。

然而，這種「不可見性」恰恰是Nvidia最深的護城河所在。當一家企業的AI基礎設施從晶片到網路全部採用Nvidia技術時，替換成本將極為高昂。Deierling的比喻一針見血：「過去電腦內部有背板，今天，網路就是AI工廠的背板。」

這也是為什麼，儘管市場上不乏挑戰者——AMD在晶片領域持續發力，Arista Networks、Juniper Networks在網路領域各有所長——但能夠提供「GPU＋網路」完整解決方案的企業，目前仍只有Nvidia一家。