在法国《计算机世界》的专访中，英伟达网络副总裁Gilad Shainer深刻揭示了AI基础设施的核心变革。他指出，现代AI工厂已不再仅仅是服务器集群，而是演变为统一的“计算单元”。过去CPU是核心，如今整个数据中心和AI工厂必须协同工作，而连接所有GPU与计算芯片的网络，正是决定其能否成为超级计算机的关键。网络架构的优劣，直接决定了AI工厂的算力上限与能效表现。
随着AI负载的激增，英伟达正加速推进网络技术的代际迭代。目前，其传输模块已全面升级至1.6 Tbit/s，标志着从800G时代的跨越。Shainer强调，为了应对大模型推理中Key-Value Cache带来的海量存储需求，英伟达创新推出了面向推理的存储基础设施（CMX），并持续在光学组件与存储架构上进行垂直与水平的双重创新。这种年复一年的技术迭代，要求企业必须持续投入研发，以跟上从Scale-up到Scale-out的全方位演进。
在散热与硬件形态上，英伟达已实现100%液冷覆盖。无论是核心交换机还是可插拔模块，内部组件均通过液冷系统高效散热。针对Arista Networks近期推出的XPO模块（12.8 Tbit/s液冷），Shainer表示英伟达虽认可其设计思路，但更倾向于通过系统级优化，将液冷回路直接集成到交换机内部，而非依赖额外的连接器标准。对于可插拔模块，英伟达已具备成熟的液冷方案；而对于未来的可插拔与CPO（共封装光学）架构，英伟达更关注通过减少组件数量来提升系统可靠性。
光互联技术的突破是英伟达应对能源瓶颈的终极方案。通过投资Lumentum和Coherent等光企，英伟达正大力推动共封装光学（CPO）技术。将光学引擎直接集成到交换机ASIC芯片内部，而非置于外部模块，可将信号传输距离缩短至极限，从而将网络能耗降低5倍。这一变革不仅大幅减少了激光器、DSP等组件数量，还将数据中心故障率降低10倍，使AI工作负载的正常运行时间提升5倍。在GTC大会上，英伟达展示的Spectrum-6 SPX交换机及即将发布的量子光子产品，正是这一战略的落地成果。
关于网络协议的选择，Shainer幽默地表示英伟达同时拥有InfiniBand和Spectrum-X以太网，两者如同他的孩子般同等重要。InfiniBand凭借超低延迟优势，仍是高性能计算（HPC）和科学计算的首选；而Spectrum-X以太网则通过集成InfiniBand技术，为熟悉以太网生态的开发者提供了更低的门槛和更优的AI性能。未来，随着GPU架构Feynman的推出，NVLink也将集成CPO技术，实现跨机架的超大规模扩展，进一步最大化能效。
对于中国AI从业者而言，英伟达在光互联与液冷领域的激进布局揭示了一个明确趋势：未来的AI算力竞争，将不再单纯比拼GPU数量，而是转向对网络架构能效与系统稳定性的极致优化。中国企业在构建智算中心时，应尽早关注CPO技术与液冷基础设施的融合，以应对日益严峻的能耗限制与算力扩展需求。