四川
10 月 28 日的 GTC 大會上，黃仁勛在演講中搬出了下一代 Vera Rubin 架構實機，這東西完全不用線纜，全靠液冷散熱，還配上了新的 NVQLink 互聯系統。
更關鍵的是他拋出的數字：未來五個季度業(yè)務規(guī)模將達 5000 億美元，同時宣布和諾基亞搞 6G 基站、幫美國能源部造七臺超算。
這些消息直接推著股價漲了 3%，收盤時市值定格在 5.03 萬億美元，今年以來漲幅已經超過 50%。
網友的質疑點集中在 “互聯技術” 上。就在幾天前的華為全聯接大會上，徐直軍剛發(fā)布了 “靈衢” 協議，說這是花六年搞出來的全棧開放協議，能把 CPU、AI 處理器等七大部件連起來，組網開銷比傳統方案降低 30% 以上，還支持 384 卡規(guī)模的超節(jié)點互聯。
有人覺得英偉達新推的 NVQLink 和這個很像，但從光通信技術細節(jié)和應用邏輯來看，兩者的差異比想象中更大，甚至能看出兩家企業(yè)截然不同的技術路線。
先看華為超節(jié)點的光通信亮點。華為昇騰 384 超節(jié)點（Atlas 900 A3 SuperPoD）直接采用了去銅全光方案，徹底拋棄傳統銅線互聯，每個昇騰芯片通過 7 個 400G LPO Sipho 光模塊實現 2800Gbit/s 的單芯片帶寬，384 個芯片通過 4 個交換機組成單層扁平拓撲，整個超節(jié)點的內存帶寬達到 1229TB/s，比英偉達同級別方案高出 3.6 倍。這種設計解決了大集群的通信瓶頸 —— 在 Qwen、DeepSeek 等多模態(tài)模型訓練中，性能比傳統集群提升 3 倍，比業(yè)界其他方案也高出 1.2 倍。
更關鍵的是，華為通過全鏈路優(yōu)化，讓跨柜光互聯能保持電信號級的可靠性，光路故障切換僅需百納秒級，可靠性直接提升 100 倍，互聯距離還能突破 200 米。
即將上市的 Atlas 950 超節(jié)點更夸張，柜間全光互聯帶寬達到 16PB/s，是當前全球互聯網峰值帶寬的 10 倍。
英偉達的 NVQLink 則走著完全不同的路子。它的通信設計專攻量子計算場景，核心是搭建 GPU 與量子處理器（QPU）之間的 “計算動脈”，提供 400Gb/s 的吞吐量和低于 4 微秒的延遲。黃仁勛把它比作 “羅塞塔石碑”，目的是讓量子計算的糾錯和模擬能借助 GPU 的算力加速，目前已經拉到 17 家量子計算公司和 9 個國家實驗室支持。
但從應用范圍看，NVQLink 更像 “專用通道”—— 英偉達傳統的 GPU 集群互聯仍依賴 NVLink 私有協議，而且非 GPU 的異構硬件（比如 NPU、FPGA）沒法直接用 NVLink 通信，還得通過 PCIe 協議中轉，效率會打折扣。
兩者的技術邏輯根本不在一個維度上。華為的光通信是為大規(guī)模 AI 集群而生，追求 “全部件互聯” 和 “規(guī)?？蓴U展”，靈衢協議能把 CPU、AI 處理器、存儲等七大部件用統一協議連起來，消除協議轉換的損耗，企業(yè)直接用現有以太網設備就能部署。
而英偉達的光通信是為量子與傳統計算融合鋪路，本質是給未來的混合計算架構搭架子。更別說英偉達的互聯技術從 CUDA 到 NVLink 已經迭代近 30 年，華為靈衢則是針對算力部件 “語言壁壘” 的創(chuàng)新突破；
分析師 Matt Britzman 說這不是簡單的市值里程碑，而是宣告英偉達從芯片商變成了 “行業(yè)締造者”。
支撐這個判斷的是實打實的業(yè)績：目前股價是未來 12 個月預期收益的 35 倍，毛利率高達 70%，完全不是虛高的泡沫。
當然也有擔憂，IMF 總裁就提醒，這種估值快趕上 25 年前的互聯網熱潮了，萬一市場回調會拖累全球增長。
網友的討論倒是分成了幾派。技術圈的網友 @碼農老 K 算得很細：“華為是全光搭 AI 集群骨架，英偉達是用光連量子芯片，一個管‘現在的大模型’，一個賭‘未來的量子計算’，底層邏輯都不一樣，抄哪兒去？”
做通信設備的 @工程師阿哲補充：“華為 384 卡全光互聯時延才 200 納秒，英偉達 NVQLink 是 4 微秒，雖然場景不同，但光通信的技術側重一眼就能看出來。”
投資群里的 @財經小馬則盯著數據：“5000 億美元訂單擺在那兒，真靠抄襲早被戳穿了。”
也有中立聲音 @科技觀察員 Lily 說：“兩家都是瞄準算力瓶頸發(fā)力，方向撞了不奇怪，但華為能在制裁下做出全光超節(jié)點，英偉達能拉來量子圈合作，都是真本事?！?/p>
說到底，英偉達的 5 萬億市值，是 AI 算力需求爆發(fā)的結果；華為的靈衢協議和全光超節(jié)點，是自主突破的證明。
與其糾結誰抄誰，不如看兩者都在解決的核心問題 —— 當單芯片性能頂到物理極限，怎么靠互聯技術把算力擰成一股繩。只不過一個用全光網絡夯實 AI 的現在，一個用專用光鏈路搶占量子計算的未來，這才是科技競爭真正的看點。
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