交换机市场规模、需求及趋势分析

交换机市场不断扩容，关注 AI 以太网渗透及 400G/800G 高速化趋势。

1.全球以太网交换机市场不断扩容，数据中心场景是未来重点

全球以太网交换机市场不断扩容。根据 IDC，2023 年全球以太网交换机市场规模达到 460 亿美元，同比增长 18.8%，连续两年增速高于 18%，23 年增速达到 2014-2023 年区间新 高，主要系 23 年 AIGC 带动下北美交换机厂商率先放量，2018-2023 年全球以太网交换机 市场规模 CAGR 为 9%。从出货量来看，2023 年全球以太网交换机端口出货量达 9.07 亿 个，同比增长 5.4%，较 2021/2022 年出货量增速 18.6%/12.6%有所下降，系 AI 与云计算 组网趋势下 100G 以上高速率端口出货增加，而低速端口出货减少所致。

未来空间：28 年全球数据中心交换机潜在市场空间接近 400 亿美元。根据 Arista 2Q24 业 绩推介材料援引 650 Group 预测，2028 年全球数据中心（以太网）交换机市场空间接近 400 亿美元，其中北美 TOP 5 云厂商（亚马逊、苹果、Meta、谷歌、微软）将贡献接近 200 亿美元，占比 50%；2028 年全球园区（以太网）交换机市场空间超 200 亿美元。综合来看， 650 Group 预测 28 年全球以太网交换机市场规模约 600 亿美元，数据中心潜在空间占 2/3。

2.需求：24 年北美云厂商资本开支逐季增长，指引保持乐观

需求侧，3Q24 海外云厂商资本开支延续高增趋势。3Q24 MAMG（微软、亚马逊、Meta、 谷歌）合计资本开支同比提升 61%至 575.20 亿美元，从 2Q23 开始保持逐季增长，其中， 亚马逊/微软/谷歌/Meta 3Q24 资本开支分别为 212.78/149.23/130.61/ 82.58 亿美元，同比 增速分别为+88.3%/+50.5%/+62.2%/+26.2%。根据 Factset 一致预期，2024 年 MAMG 合 计资本开支将同比增长 47.3%至 2103 亿美元。 云厂商对 24年、25年资本开支展望较为乐观：根据 MAMG四大云厂商在 2Q24-3Q24（CY） 两场业绩会中的表述，微软表示 FY25 的资本支出将高于 FY24，未来资本支出将环比增加； 谷歌指引 2025 年资本支出将相比 2024 年有额外的增长，但同比增幅没有 24 年相对 23 年 的大，并表示对 AI 投入不足的风险远高于投资过度的风险；亚马逊指引 2024 年总资本支 出约为 750 亿美元，同时 2025 年支出将超过 2024 年；Meta 预计 2024 年资本开支将在 380-400 亿美元（上季度指引范围为 370-400 亿美元，本季度再次上调下限），同时预计 2025 年资本开支将大幅增长。

3.趋势#1：性能提升+需求变化+海外巨头引领，以太网在 AI 集群中的渗透率有望持续提升

InfiniBand 与以太网同为常见网络协议，IB 原生支持 RDMA，提供低时延+无损传输，适 配 AI 网络需求。InfiniBand（IB）、RoCE 和 TCP/IP 是分布式存储网络中较常使用的协议， 前两者支持 RDMA（远程直接内存访问）技术。相较于 TCP/IP 通过内核发送消息从而产生 较高的数据移动和数据复制开销，RDMA 通过内核旁路机制和内存零拷贝机制可提供高吞 吐、低延迟的网络通信：1）内核旁路机制，允许应用与网卡之间直接的数据读写，将服务 器内的数据传输时延降低到接近 1us；2）内存零拷贝机制，允许接收端直接从发送端的内 存读取数据，绕开核心内存的参与，较大地减少了 CPU 的负担，提升 CPU 的效率，综合 下来 RDMA 尤其适合在大规模并行计算集群中使用，比如 AI/ML 和 HPC。Infiniband 在设 计之初便考虑了 RDMA，从硬件级别保证了可靠传输（无损），提供更高的带宽和更低的时 延，但是成本较高，需要支持 IB 网卡和交换机，而 RoCE（RDMA over Converged Ethernet） 是传统以太网引入 RDMA 后的技术，虽具备 RDMA 的一些机制特点，但在时延、无损传输 上相较原生支持 RDMA 的 IB 仍有差距。

过去一年来海外 AI 产业链高景气度驱动 IB 交换机需求高增长，IB 在全球 AI/HPC 场景中 占据较高份额，以太网交换机尚未放量。自 ChatGPT 出圈以来，海外 AI 产业链保持着较 高景气度，英伟达数据中心网络业务持续高速增长，其中，2Q24 英伟达数据中心网络产品 收入同比增长 114%，连续 5 个季度同比增速在 90%及以上，远高于同期海外以太网交换 机厂商的收入增速，我们认为主要系英伟达 InfiniBand 交换机产品在高带宽、低延迟、无 损传输等性能符合 AI/HPC 集群的需求，且与其计算 GPU 芯片产品高度绑定，因而出货量 高速增长。过去，AI/HPC 网络多以 InfiniBand 组网解决方案为主，根据 Top 500 List 统计， 截止 2024 年 6 月，全球超算能力前 500 的计算中心中，IB 网络方案占据 46%的份额。相 较而言，以太网方案在全球前 500 的计算中心中的占比仅 28%，且 2023 年高速以太网交 换机在 AI 网络中的放量并不十分明显，例如，Arista 在其 2023 年年报业绩会上表示，2023 年其 AI 网络业务仍处于试点阶段，收入贡献体量较小。

进入 2024 年，我们看到 AI 以太网兴起的多种迹象，我们认为，以太网在 AI 集群组网中的 渗透率有望持续增加，原因在于：1）性能提升，以太网与 IB 在 AI 组网中性能的差距有望 缩小，如华为在武汉人工智能计算中心网络部署前进行对比测试，在 MPI、Benchmark 等 典型应用测试中，华为 RoCE 的网络性能与 IB 网络整体基本持平；2）需求变化，AIGC 应 用兴起，AI 有望步入推理阶段，届时客户对网络性能的要求降低，而更加追求性价比，同 时以太网具备云上动态分租能力，相比 IB 更易于满足未来灵活的、多租户的云上推理场景； 3）海外巨头引领，24 年以来海外巨头相继拥抱 AI 以太网，具体而言：a.长期以 InfiniBand 为主要技术路径的英伟达在 1Q24 业绩会中表达对其以太网方案 Spectrum-X 的高度重视， 并称该产品的收入规模有望在一年内增长至数十亿美金；b.博通在 1Q24 业绩会中表示全球 最大的 8 个 AI 集群中有 7 个部署了博通的以太网解决方案，25 年将会有更多的超大规模集 群部署在以太网上；c.Arista 亦发布全新的以太网交换机平台 Etherlink AI，支持 UEC 协议 的同时规模组网能力显著增强，最高支持数十万卡互联。

趋势#2：从云计算到 AI，网络带宽高速化（400G/800G）趋势延续

我们回顾云计算发展时期，东西向流量激增曾推动网络架构由传统三层网络转向 Spine-Leaf，对交换机端口带宽的速率要求持续提升。由于云和容器化基础设施的普及， 东西向流量（服务器到服务器）持续增加，这类流量增加给传统三层架构带来困难，因为 服务器之间的通信需完整经过接入、汇聚和核心交换机，带来较高延迟；Spine-Leaf 架构 确保设备间通信时具有更短的路径（三跳可达，Leaf→Spine→Leaf），因此具备：1）低且 可预测的延迟；2）带宽利用率高；3）拓展性好等优势。Spine-Leaf 架构虽然相比传统三 层网络架构具有更强的东西向流量处理能力，但为了支持如此大规模的水平流量、避免出 现网络拥塞，网络必须升级端口速率以满足高带宽需求，因此 400G/800G 端口交换机成为 应对云计算这种数据密集型应用场景的理想选择。

从数据密集型的云计算任务到数据+计算密集型的 AI 任务，网络端口高带宽的需求并未改 变。从云计算到 AI，一个非常重要的改变在于，云计算是数据密集型任务，而 AI 是数据+ 计算密集型任务，典型的 AI 训练工作负载涉及数十亿个参数和大量的稀疏矩阵计算，这些 计算分布在成千上万个 XPU（GPU、TPU 等）上，这些 XPU 进行密集计算后与其他节点 交换数据，来自其他节点的数据将被归约或与本地数据，然后启动新的处理周期，在这个 计算-交换-归约周期中，大约 20%-50%的作业时间被用于网络通信，因此网络的性能将对 AI 训练任务的效率产生重要影响。 我们看到，云计算和 AI 对网络的需求的“变与不变”：1）变化在于：a.本质上，云计算更 加强调数据的大规模传输、存储和处理，而 AI 强调处理海量数据的同时，亦需兼顾大量的 复杂运算；b.网络架构方面，云计算以叶脊架构为主流，叶脊架构能够高效处理云服务带来 的大规模东西向流量，但网络架构有所收敛，而 AI 网络以胖树架构为主流，胖树架构能够 带来所有路径上带宽完全对称，这样的对称性能够提供每个节点间的全带宽通信，而不会 因为网络拥塞或路径不对称导致带宽损失，因此为无收敛网络；c.延迟性能方面，AI 网络 对“低延迟”的要求更高，原因在于 AI 网络需要在各个节点间进行高频的通信，尤其是 AI 训练场景，任何延迟对于模型训练的效率影响都非常可观；d.可拓展性方面，云计算需要面 对大规模、多租户、动态变化的计算和存储环境，因而随着云用户和应用的拓展，网络需 要快速、无缝地扩大容量，而 AI 对于可拓展性的需求更集中于集群内部通信，而无需处理 大量的动态资源变动，因此我们认为云计算对可拓展性的需求比 AI 更强；2）不变在于，云计算和 AI 任务在网络高带宽的需求上趋于一致，云计算涉及大量的数据 存储、检索、处理和分发，而大规模分布式 AI 训练中，各计算节点也需要频繁、大量的交 换训练数据、梯度和参数模型，因而均需要 400G/800G 甚至未来的 1.6T 的高带宽数据中 心网络支持。

市场侧验证：目前全球 200G/400G 交换机高速增长，25 年后 800G 将逐渐成为主流。根 据 IDC 数据，2Q24 全球 200G/400G 以上交换机销售合计收入达到 15.9 亿美元，同比提 升 104%，环比提升 36%，相比 1Q22 2.9 亿的水平已增长 454%，展现出市场因 AI 智算 中心建设对高速数据中心交换机的强劲需求。根据 Dell’Oro 在 2024 年 1 月的预测，2025 年以后 400G/800G 将逐渐成为数据中心交换机主流，25 年 400G/800G 合计占比有望接近 市场的一半，26 年以后 800G 交换机占比将继续提升，成为第一大需求，届时也有望开始 出现 1.6T 的市场需求，至 28 年高速数据中心交换机总市场有望超过 210 亿美元。