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🌐 挑戰輝達與博通！思科 102.4Tbps 頻寬與 3 奈米技術，如何徹底終結 AI 網路壅塞？

作者：小編於 2026-02-11

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網路巨頭思科（Cisco）發表新一代 AI 網路晶片 Silicon One G300，展現奪回 AI 基礎建設主導權的野心。G300 採用台積電 3 奈米製程，提供高達 102.4Tbps 的交換頻寬，可支援 512 個 200Gbps 連接，或整合為單埠 1.6Tbps 高速傳輸。此晶片專為應對數萬顆 GPU 叢集所產生的網路壅塞而設計，搭載「集體式網路引擎」架構與完全共享封包緩衝區，能即時重新導引資料路徑，使 AI 運算效率提升 28%。

此外，G300 具備 P4 可程式化設計，允許透過軟體重新定義功能，在 AI 標準快速演進下，大幅提升設備使用彈性與年限。面對輝達與博通的強勢布局，思科藉由結合極致頻寬與高彈性軟硬體整合，為全球 6,000 億美元的 AI 基礎建設商機提供具競爭力的開放式網路方案，重新定義超大規模資料中心的傳輸標準。

🌐 挑戰輝達與博通！思科 102.4Tbps 頻寬與 3 奈米技術，如何徹底終結 AI 網路壅塞？

在人工智慧（AI）算力軍備競賽中，市場往往將目光聚焦於輝達（NVIDIA）的 GPU 晶片。然而，當 AI 運算規模從數百顆晶片擴張到「十萬顆 GPU 叢集」時，真正的瓶頸往往不在運算本身，而是在於晶片之間的「通訊網路」。網路傳輸的一丁點延遲，都可能讓價值數十億美元的 GPU 陷入閒置。

近日，全球網路巨頭思科（Cisco）正式發表了新一代 AI 網路晶片 Silicon One G300 與配套路由器，這不僅是思科對輝達與博通（Broadcom）的強力回擊，更是其爭奪全球 6,000 億美元 AI 基礎建設商機的祕密武器。本文將深度解析這款採用台積電 3 奈米製程的「性能怪獸」，探討其如何透過集體式引擎與可程式化設計，改寫 AI 資料中心的遊戲規則。

📌 快速導航：文章精華目錄

引言：當 GPU 遇上「交通大塞車」——思科的救援行動
🏗️ 核心規格解密：Silicon One G300 為何被稱為「頻寬天花板」？
📊 技術對照表：思科 G300 vs. 輝達 Spectrum-X vs. 博通 Tomahawk 5
🔬 核心技術一：集體式網路引擎與完全共享緩衝區
🛠️ 核心技術二：P4 可程式化設計——軟體定義網路的終極形態
📈 效能實測：為什麼運算速度能提升 28%？解析負載平衡機制
🏭 供應鏈戰略：台積電 3 奈米助攻，思科如何佈局 1.6T 時代？
💡 專家分析與建議：AI 網路市場的下一波競爭焦點
🏁 結論：網路效能決定 AI 成敗——思科的王者回歸

🏗️ 核心規格解密：Silicon One G300 為何被稱為「頻寬天花板」？

思科 Silicon One G300 不僅是一顆晶片，它是針對超大規模AI 訓練環境量身定制的網路心臟。

⚡ 驚人的 102.4Tbps 交換頻寬

G300 具備高達 102.4Tbps 的單晶片交換能力。這意味著什麼？它單顆晶片就能處理相當於數百部 4K 電影同時在不到一秒內下載完畢的數據量。

高速連接： 支援多達 512 個 200Gbps 高速連接。
單埠速度： 可結合成最高 1.6Tbps 的單一連接埠，完美對接下一代高速光收發模組。

🧪 台積電 3 奈米製程工藝

為了在有限的晶片面積內達成極致頻寬並控制熱能，思科選擇與台積電合作，採用最先進的 3 奈米製程。這不僅讓 G300 擁有更高的電晶體密度，更在「效能功耗比」上取得了關鍵突破。

📊 技術對照表：思科 G300 vs. 輝達 Spectrum-X vs. 博通 Tomahawk 5

為了讓讀者快速掌握市場競爭態勢，我們整理了三巨頭在 AI 網路晶片上的核心對抗：

比較維度	思科 (Cisco) Silicon One G300	輝達 (NVIDIA) Spectrum-X	博通 (Broadcom) Tomahawk 5
最高交換頻寬	102.4 Tbps	51.2 Tbps (目前主流)	51.2 Tbps
製程技術	台積電 3 奈米	5 奈米 / 4 奈米	5 奈米
最大單埠速度	1.6 Tbps	800 Gbps	800 Gbps
核心架構優勢	集體式網路引擎 (完全共享緩衝)	緊密整合 Infiniband/RoCE	高度優化的傳統乙太網路架構
可擴展性	P4 可程式化 (軟體定義)	封閉生態系優化	廣泛的 OEM/ODM 支持
壅塞管理	即時路徑重新導引	AI 直接負載動態平衡	硬體式負載平衡

🔬 核心技術一：集體式網路引擎與完全共享緩衝區

在傳統的交換器設計中，緩衝區通常是切分的。當某一個埠口出現大量封包時，即使其他埠口的緩衝區是空的，該埠口也可能因為緩衝爆滿而掉包，導致 AI 運算中的「尾部延遲」增加。

📦 完全共享的封包緩衝區

G300 採用了革命性的共享架構。整個晶片的緩衝資源是「池化」的，無論數據從哪個埠口進來，都能根據需求動態分配最合適的空間。

優點： 極大化減少封包遺失機率，確保 AI 訓練過程中的所有節點同步更新。

🧠 動態路徑偵測

思科執行副總指出，網路壅塞已成為常態。G300 的集體式引擎能即時偵測哪些節點正在塞車，並在微秒級的時間內重新規劃資料流向。這就像是在高速公路上裝設了能讓車輛瞬間平移到空檔車道的「智慧導航系統」。

🛠️ 核心技術二：P4 可程式化設計——軟體定義網路的終極形態

AI 網路標準（如 Ultra Ethernet Consortium, UEC）目前仍處於快速演進階段。硬體晶片如果設計太過僵化，兩年後可能就過時了。

📜 什麼是 P4 可程式化？

P4 是一種專門用於處理封包的程式語言。G300 具備完整支援 P4 的能力，這意味著：

硬體不變，功能升級： 企業不需要更換晶片，只需透過軟體更新，就能讓 G300 支援新的加密協議、新的流量監控技術或是新的網路標準。
設備年限延長： 在設備動輒數百萬美元的資料中心裡，這項特性代表了極高的投資報酬率（ROI）。

📈 效能實測：為什麼運算速度能提升 28%？解析負載平衡機制

當 AI 資料中心涉及十萬條連線時，傳統的「輪詢式」負載平衡會顯得力不從心。

🚀 28% 的速度奇蹟

根據思科的內部模擬預估，G300 可透過即時重新導引資料路徑，讓大型語言模型（LLM）的訓練效率提升約 28%。

減少等待時間： AI 訓練本質上是「集體行動」，必須所有卡都算完才能進行下一步。G300 解決了那個「最慢的一張卡」所帶來的拖延問題。
高精細度負載平衡： 傳統網路只能以「流（Flow）」為單位平衡，G300 能以更細微的層次分配數據，確保網路利用率接近 100%。

🏭 供應鏈戰略：台積電 3 奈米助攻，思科如何佈局 1.6T 時代？

思科與輝達、博通的競爭，本質上也是供應鏈與標準之爭。

🧱 鎖定 1.6T 時代

當 Google、Meta 開始部署 800G 光模組時，思科已經在 G300 中提前佈局了 1.6T 的單埠速度。這意味著當企業未來想升級傳輸頻寬時，思科的路由器與晶片已經就緒，無需進行大動干戈的基礎建設翻新。

🛡️ 打破「輝達壟斷」的平衡器

目前許多 AI 資料中心深陷輝達的 Infiniband 封閉體系。思科 G300 強化了乙太網路在 AI 領域的表現，給予雲端服務供應商一個更開放、更具彈性的選擇。這對於不想被單一供應商綁架的巨頭們而言，極具吸引力。

💡 專家分析與建議：AI 網路市場的下一波競爭焦點

針對思科 Silicon One G300 的問世，我們對企業與投資者提出以下建議：

🔒 觀察標準化進度： 關注思科在 UEC（超乙太網路聯盟）的發言權。標準化的成功將決定乙太網路能否全面取代 Infiniband。
🔌 重視「端到端」整合： 思科的優勢在於其擁有從晶片、硬體設備到軟體管理平台全棧能力。
📊 資本支出分配： 未來兩年，資料中心對網路設備的資本支出占比預計將從 10% 提升至 15-20%，這對思科是長線利多。

🏁 結論：網路效能決定 AI 成敗——思科的王者回歸

思科 Silicon One G300 的發表，證明了這家老牌網路巨頭在 AI 時代依然擁有極強的創新能力。102.4Tbps 的頻寬、台積電 3 奈米的工藝，以及靈活的可程式化設計，讓思科不再只是「網路設備商」，而是進化為「AI 算力加速商」。

當 AI 運算規模持續擴大，網路不再只是輔助，而是核心。G300 的出現，預示著一個更高效、更節能且更具彈性的 AI 基礎建設時代已經來臨。

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