Nvidia最新財報再度稱霸AI晶片，但真正爆衝的是被忽視的「網路事業」，一年貢獻超過310億美元、年增逾10倍，並宣稱已是全球最大網路設備供應商。從資料中心內部機櫃，到跨機房、跨區域AI超級電腦互聯，這條隱形成長曲線，正重塑整個AI基礎建設版圖。

在市場目光幾乎都鎖定在AI GPU熱潮時，Nvidia(NVDA)最新一季財報裡隱藏的一組數字，正悄悄改寫全球網通產業版圖。公司公布，2025會計年度整體營收達681億美元，其中資料中心事業就貢獻623億美元，外界普遍聚焦在H100等AI運算晶片銷售暴衝，卻忽略了另一支快速暴長的「隱形金雞母」──網路(Networking)事業。

從財報細節來看，Nvidia指出，單在最新一季，就有110億美元營收來自網路部門，年增高達263%。若拉長時間軸，執行長黃仁勳在法說會上更直言，整個年度網路事業營收已超過310億美元，較2021年度成長逾10倍，並宣稱「我們現在是全球最大的網路公司」。對一家原本被視為GPU設計公司的企業而言，這樣的敘事顯然已經超越「賣晶片」的框架，轉向「賣整座AI資料中心」。

Nvidia的網路布局可拆成三大層次：scale up、scale out與scale across。簡單說，scale up負責機櫃裡面，將多顆GPU與伺服器刀鋒緊密串接成一個高效運算單元；scale out則把一整排機櫃、乃至整座機房，連成可當作「單一超級電腦」使用的大型叢集；最外層的scale across，則進一步把分布在不同地點的資料中心，以高速網路技術綁成一座跨城市、跨區域的「巨型AI工廠」。

支撐這三層架構的關鍵技術，正是Nvidia過去十年默默收購與研發累積而來的NVLink、InfiniBand與Spectrum-X等家族產品。NVLink負責晶片與刀鋒之間的超高速互連；InfiniBand與Spectrum-X則扮演資料中心層級的骨幹網路，用來串接CPU、各類運算節點與交換設備；更進一步的Spectrum-XGS，則是跨資料中心的互聯解決方案。換言之，從機櫃內部電路板，到跨園區光纖主幹，Nvidia已試圖一條龍吃下AI運算所需的所有網路環節。

更讓傳統網通大廠必須警戒的是，Nvidia的網路產品並不限於搭配自家GPU。公司在去年12月宣布，Amazon旗下雲服務AWS已決定採用Nvidia的NVLink Fusion，來連結其自研的Trainium AI訓練晶片，打造可視為單一大型電腦運作的機櫃架構。這代表，即便客戶不選用Nvidia的運算晶片，也可能在網路層面與其深度綁定，進一步放大其在AI基礎建設中的「不可或缺性」。

這樣的策略，使Nvidia在AI資料中心供應鏈中，不再只是「其中一家GPU供應商」，而是逐步變成整套系統架構的規格訂定者。當伺服器整機廠與雲端服務業者為了最佳化AI效能，傾向採用「一整套」Nvidia方案時，網路事業就成為高毛利、可持續擴張的另一條成長曲線，也強化了客戶轉換其他供應商的成本與難度。

不過，這場急速擴張也引發市場另一層憂慮。儘管Nvidia交出「擊敗預期」的亮眼財報與優於預期的下季展望，股價在隔日早盤仍重挫逾4%。部分投資人擔心的是，整體AI概念股在前一波急漲後，估值已處於高檔，加上資料中心投資是否能長期維持如此火熱腳步，存在不確定性。特別是當Nvidia自稱為「全球最大網路公司」時，意味其成長基礎，已不只來自單一產品週期，而是高度依賴整個AI基礎建設資本支出能否持續堆高。

從競爭態勢觀察，雖然Nvidia在高階AI網路市場聲量驟升，但傳統乙太網路與資料中心交換器供應商仍握有廣泛既有客戶與標準化優勢。InfiniBand等專用技術長期被批評為封閉、生態較小，若未來大型雲端業者更積極推動基於乙太網路的開放式AI網路架構，Nvidia的高附加價值解決方案可能面臨價格與開放性壓力。此外，監管機構對「關鍵基礎建設供應商」的市場集中度，也可能有更嚴格的審視。

然而，從目前的實際訂單與合作案例來看，Nvidia在AI網路領域的需求仍廣泛且多元。黃仁勳在法說會上強調，公司的需求輪廓「不只來自聊天機器人」，而是延伸到各種大型AI工廠與跨資料中心的巨量運算場景。隨著企業與政府部門加速建置自有AI基礎設施，如何在既有資料中心之上進行「scale across」的跨區域整合，正是Nvidia網路產品組合切入的甜蜜點。

展望未來，Nvidia能否在維持GPU領先優勢的同時，把網路事業穩固成第二支長線成長支柱，將成為評估其長期投資價值的關鍵指標之一。若AI資料中心資本支出持續高檔，且更多客戶願意採用其端到端封閉式架構，Nvidia在全球AI基礎建設中的「規格霸權」恐怕只會愈來愈難撼動；但一旦產業投資週期降溫，或大型雲端客戶選擇以開放式網路壓低成本，這條現階段看似順風高飛的網路成長曲線，也可能成為股價波動的風險來源。對投資人而言，如何在爆發式成長與高估值、高集中度風險之間取得平衡，將是一道不易解的AI新世代考題。

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