交換機市場規模、需求及趨勢分析

交換機市場不斷擴容，關注 AI 以太網滲透及 400G/800G 高速化趨勢。

1.全球以太網交換機市場不斷擴容，數據中心場景是未來重點

全球以太網交換機市場不斷擴容。根據 IDC，2023 年全球以太網交換機市場規模達到 460 億美元，同比增長 18.8%，連續兩年增速高于 18%，23 年增速達到 2014-2023 年區間新 高，主要系 23 年 AIGC 帶動下北美交換機廠商率先放量，2018-2023 年全球以太網交換機 市場規模 CAGR 為 9%。從出貨量來看，2023 年全球以太網交換機端口出貨量達 9.07 億 個，同比增長 5.4%，較 2021/2022 年出貨量增速 18.6%/12.6%有所下降，系 AI 與云計算 組網趨勢下 100G 以上高速率端口出貨增加，而低速端口出貨減少所致。

未來空間：28 年全球數據中心交換機潛在市場空間接近 400 億美元。根據 Arista 2Q24 業 績推介材料援引 650 Group 預測，2028 年全球數據中心（以太網）交換機市場空間接近 400 億美元，其中北美 TOP 5 云廠商（亞馬遜、蘋果、Meta、谷歌、微軟）將貢獻接近 200 億美元，占比 50%；2028 年全球園區（以太網）交換機市場空間超 200 億美元。綜合來看， 650 Group 預測 28 年全球以太網交換機市場規模約 600 億美元，數據中心潛在空間占 2/3。

2.需求：24 年北美云廠商資本開支逐季增長，指引保持樂觀

需求側，3Q24 海外云廠商資本開支延續高增趨勢。3Q24 MAMG（微軟、亞馬遜、Meta、 谷歌）合計資本開支同比提升 61%至 575.20 億美元，從 2Q23 開始保持逐季增長，其中， 亞馬遜/微軟/谷歌/Meta 3Q24 資本開支分別為 212.78/149.23/130.61/ 82.58 億美元，同比 增速分別為+88.3%/+50.5%/+62.2%/+26.2%。根據 Factset 一致預期，2024 年 MAMG 合 計資本開支將同比增長 47.3%至 2103 億美元。 云廠商對 24年、25年資本開支展望較為樂觀：根據 MAMG四大云廠商在 2Q24-3Q24（CY） 兩場業績會中的表述，微軟表示 FY25 的資本支出將高于 FY24，未來資本支出將環比增加； 谷歌指引 2025 年資本支出將相比 2024 年有額外的增長，但同比增幅沒有 24 年相對 23 年 的大，并表示對 AI 投入不足的風險遠高于投資過度的風險；亞馬遜指引 2024 年總資本支 出約為 750 億美元，同時 2025 年支出將超過 2024 年；Meta 預計 2024 年資本開支將在 380-400 億美元（上季度指引范圍為 370-400 億美元，本季度再次上調下限），同時預計 2025 年資本開支將大幅增長。

3.趨勢#1：性能提升+需求變化+海外巨頭引領，以太網在 AI 集群中的滲透率有望持續提升

InfiniBand 與以太網同為常見網絡協議，IB 原生支持 RDMA，提供低時延+無損傳輸，適 配 AI 網絡需求。InfiniBand（IB）、RoCE 和 TCP/IP 是分布式存儲網絡中較常使用的協議， 前兩者支持 RDMA（遠程直接內存訪問）技術。相較于 TCP/IP 通過內核發送消息從而產生 較高的數據移動和數據復制開銷，RDMA 通過內核旁路機制和內存零拷貝機制可提供高吞 吐、低延遲的網絡通信：1）內核旁路機制，允許應用與網卡之間直接的數據讀寫，將服務 器內的數據傳輸時延降低到接近 1us；2）內存零拷貝機制，允許接收端直接從發送端的內 存讀取數據，繞開核心內存的參與，較大地減少了 CPU 的負擔，提升 CPU 的效率，綜合 下來 RDMA 尤其適合在大規模并行計算集群中使用，比如 AI/ML 和 HPC。Infiniband 在設 計之初便考慮了 RDMA，從硬件級別保證了可靠傳輸（無損），提供更高的帶寬和更低的時 延，但是成本較高，需要支持 IB 網卡和交換機，而 RoCE（RDMA over Converged Ethernet） 是傳統以太網引入 RDMA 后的技術，雖具備 RDMA 的一些機制特點，但在時延、無損傳輸 上相較原生支持 RDMA 的 IB 仍有差距。

過去一年來海外 AI 產業鏈高景氣度驅動 IB 交換機需求高增長，IB 在全球 AI/HPC 場景中 占據較高份額，以太網交換機尚未放量。自 ChatGPT 出圈以來，海外 AI 產業鏈保持著較 高景氣度，英偉達數據中心網絡業務持續高速增長，其中，2Q24 英偉達數據中心網絡產品 收入同比增長 114%，連續 5 個季度同比增速在 90%及以上，遠高于同期海外以太網交換 機廠商的收入增速，我們認為主要系英偉達 InfiniBand 交換機產品在高帶寬、低延遲、無 損傳輸等性能符合 AI/HPC 集群的需求，且與其計算 GPU 芯片產品高度綁定，因而出貨量 高速增長。過去，AI/HPC 網絡多以 InfiniBand 組網解決方案為主，根據 Top 500 List 統計， 截止 2024 年 6 月，全球超算能力前 500 的計算中心中，IB 網絡方案占據 46%的份額。相 較而言，以太網方案在全球前 500 的計算中心中的占比僅 28%，且 2023 年高速以太網交 換機在 AI 網絡中的放量并不十分明顯，例如，Arista 在其 2023 年年報業績會上表示，2023 年其 AI 網絡業務仍處于試點階段，收入貢獻體量較小。

進入 2024 年，我們看到 AI 以太網興起的多種跡象，我們認為，以太網在 AI 集群組網中的 滲透率有望持續增加，原因在于：1）性能提升，以太網與 IB 在 AI 組網中性能的差距有望 縮小，如華為在武漢人工智能計算中心網絡部署前進行對比測試，在 MPI、Benchmark 等 典型應用測試中，華為 RoCE 的網絡性能與 IB 網絡整體基本持平；2）需求變化，AIGC 應 用興起，AI 有望步入推理階段，屆時客戶對網絡性能的要求降低，而更加追求性價比，同 時以太網具備云上動態分租能力，相比 IB 更易于滿足未來靈活的、多租戶的云上推理場景； 3）海外巨頭引領，24 年以來海外巨頭相繼擁抱 AI 以太網，具體而言：a.長期以 InfiniBand 為主要技術路徑的英偉達在 1Q24 業績會中表達對其以太網方案 Spectrum-X 的高度重視， 并稱該產品的收入規模有望在一年內增長至數十億美金；b.博通在 1Q24 業績會中表示全球 最大的 8 個 AI 集群中有 7 個部署了博通的以太網解決方案，25 年將會有更多的超大規模集 群部署在以太網上；c.Arista 亦發布全新的以太網交換機平臺 Etherlink AI，支持 UEC 協議 的同時規模組網能力顯著增強，最高支持數十萬卡互聯。

趨勢#2：從云計算到 AI，網絡帶寬高速化（400G/800G）趨勢延續

我們回顧云計算發展時期，東西向流量激增曾推動網絡架構由傳統三層網絡轉向 Spine-Leaf，對交換機端口帶寬的速率要求持續提升。由于云和容器化基礎設施的普及， 東西向流量（服務器到服務器）持續增加，這類流量增加給傳統三層架構帶來困難，因為 服務器之間的通信需完整經過接入、匯聚和核心交換機，帶來較高延遲；Spine-Leaf 架構 確保設備間通信時具有更短的路徑（三跳可達，Leaf→Spine→Leaf），因此具備：1）低且 可預測的延遲；2）帶寬利用率高；3）拓展性好等優勢。Spine-Leaf 架構雖然相比傳統三 層網絡架構具有更強的東西向流量處理能力，但為了支持如此大規模的水平流量、避免出 現網絡擁塞，網絡必須升級端口速率以滿足高帶寬需求，因此 400G/800G 端口交換機成為 應對云計算這種數據密集型應用場景的理想選擇。

從數據密集型的云計算任務到數據+計算密集型的 AI 任務，網絡端口高帶寬的需求并未改 變。從云計算到 AI，一個非常重要的改變在于，云計算是數據密集型任務，而 AI 是數據+ 計算密集型任務，典型的 AI 訓練工作負載涉及數十億個參數和大量的稀疏矩陣計算，這些 計算分布在成千上萬個 XPU（GPU、TPU 等）上，這些 XPU 進行密集計算后與其他節點 交換數據，來自其他節點的數據將被歸約或與本地數據，然后啟動新的處理周期，在這個 計算-交換-歸約周期中，大約 20%-50%的作業時間被用于網絡通信，因此網絡的性能將對 AI 訓練任務的效率產生重要影響。 我們看到，云計算和 AI 對網絡的需求的“變與不變”：1）變化在于：a.本質上，云計算更 加強調數據的大規模傳輸、存儲和處理，而 AI 強調處理海量數據的同時，亦需兼顧大量的 復雜運算；b.網絡架構方面，云計算以葉脊架構為主流，葉脊架構能夠高效處理云服務帶來 的大規模東西向流量，但網絡架構有所收斂，而 AI 網絡以胖樹架構為主流，胖樹架構能夠 帶來所有路徑上帶寬完全對稱，這樣的對稱性能夠提供每個節點間的全帶寬通信，而不會 因為網絡擁塞或路徑不對稱導致帶寬損失，因此為無收斂網絡；c.延遲性能方面，AI 網絡 對“低延遲”的要求更高，原因在于 AI 網絡需要在各個節點間進行高頻的通信，尤其是 AI 訓練場景，任何延遲對于模型訓練的效率影響都非常可觀；d.可拓展性方面，云計算需要面 對大規模、多租戶、動態變化的計算和存儲環境，因而隨著云用戶和應用的拓展，網絡需 要快速、無縫地擴大容量，而 AI 對于可拓展性的需求更集中于集群內部通信，而無需處理 大量的動態資源變動，因此我們認為云計算對可拓展性的需求比 AI 更強；2）不變在于，云計算和 AI 任務在網絡高帶寬的需求上趨于一致，云計算涉及大量的數據 存儲、檢索、處理和分發，而大規模分布式 AI 訓練中，各計算節點也需要頻繁、大量的交 換訓練數據、梯度和參數模型，因而均需要 400G/800G 甚至未來的 1.6T 的高帶寬數據中 心網絡支持。

市場側驗證：目前全球 200G/400G 交換機高速增長，25 年后 800G 將逐漸成為主流。根 據 IDC 數據，2Q24 全球 200G/400G 以上交換機銷售合計收入達到 15.9 億美元，同比提 升 104%，環比提升 36%，相比 1Q22 2.9 億的水平已增長 454%，展現出市場因 AI 智算 中心建設對高速數據中心交換機的強勁需求。根據 Dell’Oro 在 2024 年 1 月的預測，2025 年以后 400G/800G 將逐漸成為數據中心交換機主流，25 年 400G/800G 合計占比有望接近 市場的一半，26 年以后 800G 交換機占比將繼續提升，成為第一大需求，屆時也有望開始 出現 1.6T 的市場需求，至 28 年高速數據中心交換機總市場有望超過 210 億美元。