1.6T AI 網路的需求與台灣供應鏈競爭

資料截至 2026 年 11 月 13 日｜IndustryAtlas 產業分析

Cisco 在 11 月 12 日公布 2027 財年第一季營收 185 億美元、年增 24%，並將全年大型雲端客戶 AI 基礎建設營收展望提高至 90 億美元。[1] AI 網路採購正在擴大，產品選擇則同時涵蓋 800G、1.6T 與更高密度的交換平台。

這輪升級有兩個來源：新 AI 叢集增加連線需求，既有網路則以更快、更密集的設備擴容。本文從工作負載、供應鏈和導入階段，分析智邦、明泰、台達電與信驊各自承接的價值，以及 3.2T、6.4T 的發展條件。

1.6T 的需求來自 GPU 算得更快與更多設備一起工作

分散式 AI 訓練需要在加速器間同步資料；混合專家模型（MoE）會把資料送到不同 GPU 上的專家，形成短時間集中的交換流量。GPU 完成運算後，下一步若要等待其他節點的資料，網路就會影響整個工作完成時間。NVIDIA 的 Rubin 技術資料把專家分派、集體通訊與同步列為跨機櫃網路的重要工作。[12]

需求因此從兩端增加。單一 GPU 的資料交換能力提高，要求更高的端點頻寬；叢集規模擴大，則要求交換器能接住更多端點。NVIDIA 公布的比較中，Blackwell 每 GPU 的 scale-out 頻寬為 800Gb/s，由 2×400G 組成；Rubin 為 1.6Tb/s，由 2×800G 組成。[12] 這個例子也說明，GPU 合計頻寬、單埠速率和交換器總容量，分別代表不同的設計層級。

1.6T 埠讓交換器在相同埠數下搬運更多資料。以額定頻寬計算，64×800G 是 51.2T，64×1.6T 是 102.4T；另一種 102.4T 設計則採 128×800G。Edgecore 同時發表後兩種產品，對應較高速的連線和較多的 800G 連線。[6]

本文分析：當多條下行連線在上行匯聚，更高速的埠可提高每個連接位置承載的資料量；更大總容量與埠數，則讓網路設計者有機會減少交換層級和設備。實際節省取決於拓樸、端點速度與備援配置。Broadcom 對 Tomahawk 6 的量產說明，也把較少層級、較高密度和壅塞控制列為大叢集的設計重點。[11]

800G 與 400G 的市場如何改變

本文判斷，升級會同時帶來新增需求、替代需求和多速率共存。三者發生在不同位置。

新增需求來自新建 AI 叢集。新增 GPU 與機櫃需要新增網卡、交換器與連線。Rubin 的每 GPU 2×800G，以及 Spectrum-6 的 128×800G 交換配置，呈現 800G 隨新平台擴張的具體用途。[12]

替代需求發生在容量受限或進入汰換週期的網路。若一段匯聚連線原本需要多條 400G／800G，客戶可在設備、模組及軟體支援下改採更高速介面。預算會向高階產品移動，每單位頻寬所需的埠數也可能下降。單一 1.6T 埠的額定頻寬相當於四個 400G 或兩個 800G；實際設備選型還要配合連線對端和拓樸。

共存則來自不同的需求強度與既有投資。高負載的匯聚位置優先升級，已符合工作需求的伺服器、儲存及網路區段可保留原速率。對供應商而言，營收由出貨數量、速度組合和價格共同決定；1.6T 成長會提升高階產品比重，同時改變 400G／800G 的用途與採購配置。

3.2T 與 6.4T 的需求會沿著什麼路徑出現

需求延伸的方向有產業路線圖支持。Ethernet Alliance 的 2026 路線圖已列入 3.2T 和 6.4T；Broadcom 在 2026 年 3 月公開 400G／lane 光學 DSP 與雷射、光偵測器方案，先支援低功耗 1.6T 光模組，並為未來 3.2T 模組和 204.8T 交換平台鋪路。[14][16]

技術可沿兩個方向演進：提高每條通道速度，或增加並行通道數。例如以名目速率計算，8×200G 為 1.6T，8×400G 為 3.2T；也能以更少的 400G 通道實現同樣的 1.6T。IEEE P802.3dv 在 2026 年 9 月取得專案授權，範圍正是以 400G／lane 技術實現 400G、800G 和 1.6T 介面。[15] 通道升級同時服務更高速度與既有速度的效率改善。

6.4T 目前也出現在光引擎的聚合容量。Eoptolink 於 2026 年 3 月公布的 6.4T NPO 展示，由 32×200G 通道組成；NPO 是將光學放在靠近交換晶片的位置。[17] 本文把這類光引擎容量、單一 Ethernet 埠速率和整顆交換晶片容量分開標示。

本文判斷：只要 GPU 數量、單 GPU 對外頻寬與跨節點通訊量持續增加，3.2T 及更高密度光連接就有擴展需求。普及速度取決於每位元功耗、成本、訊號品質、模組散熱與客戶端點的配套。壓縮、資料在地化及通訊演算法改善，也會改變每份運算需要搬動的資料量。現階段可掌握的進度是 400G／lane 技術開發、3.2T 產品路徑與 6.4T 光引擎展示；市場放量仍取決於上述工程與經濟條件。

供應鏈從交換晶片走到整機和光模組

交換晶片決定總容量、支援介面與封包處理能力；整機廠將晶片、高速電路板、供電、散熱和軟體整合成可部署設備；光模組把設備間的電訊號轉換為光訊號；BMC 管理晶片則負責設備狀態與遠端維運。下圖把官方已揭露的產品採用與互通驗證分開畫出。

智邦（2345）的全資子公司 Edgecore 於 2026 年 2 月發表 AIS1600-64O 與 AIS800-128O，採 Broadcom Tomahawk 6，分別為 64×1.6T 和 128×800G。[6] 其商機涵蓋高速與高埠數兩種系統配置。

明泰（3380）於 10 月展示 Tomahawk 6、64 埠 1.6T、2OU 液冷交換器，搭配 SONiC。該產品採用信驊（5274）ASPEED BMC，提供漏液偵測、狀態監控及遠端管理。[7] 明泰承接整機整合，信驊承接設備管理晶片，兩者位於不同供應層。

台達電（2308）的 DC-9064O 同樣採 Tomahawk 6、64×1.6T。Source Photonics 在 3 月公告與台達完成 1.6T 模組互通驗證及聯合展示，涵蓋 EML 與矽光方案。[13] 這條關係呈現光模組與整機如何共同完成連線驗證。

同層競爭者 Celestica 在 4 月開放初期客戶訂購 Tomahawk 6 DS6000 系列，包含 3RU 風冷與 2OU 混合冷卻機型。[8] 本文判斷：智邦、明泰、台達與 Celestica 的競爭，會集中在軟體整合、模組互通、冷卻、可靠性與交付能力。較高階設備提供產品升級機會，共用晶片平台也讓客戶更容易比較系統差異。

Cisco 與 NVIDIA 形成另一層平台競爭

Cisco 以 Silicon One 晶片、系統與軟體爭取 AI 網路採購。2026 年 10 月已公布首批 G300 系統出貨；51.2T 的 G302 支援 1.6T 光介面，定位在機櫃頂端匯聚流量，規劃年底前開始出貨。[2] NVIDIA Spectrum-X 則將 Spectrum 交換器、SuperNIC 和軟體共同調校。[5]

本文判斷：採購方會在平台整合與多供應商彈性之間選擇。Cisco、NVIDIA 的系統能力與 Broadcom 生態系的整機廠形成方案競爭；後者也彼此競爭。對台灣廠商而言，受惠路徑是取得設計、驗證與交付工作，再隨客戶部署轉為出貨。信驊的 BMC 角色則隨整機需求發展，價值來自監控及維運功能。

導入時程由晶片就緒走向客戶部署

2025 年 6 月，Tomahawk 6 開始首批出貨；2026 年 3 月，Broadcom 公告進入量產出貨。[4][11] 整機方面，Edgecore 2 月發表產品，台達與 Source Photonics 3 月公布互通驗證，Celestica 4 月開放初期客戶訂購，明泰 10 月展示液冷系統。Cisco 則於 10 月公布 G300 首批系統出貨，G302 的出貨目標為年底。[2][6][7][8][13]

這些日期對應不同公司的不同階段。從產品形成到實際部署，必須把交換晶片、光模組、網卡、網路軟體和機房條件組合成一套可運作系統。對需要液冷的機型，冷卻迴路、接頭、監控與備援也要配套。[7][8]

本文分析：若光模組互通、軟體壅塞控制和機房準備同步完成，導入可沿既定配置推進；更換光學架構或冷卻方式，會增加新的驗證工作。3.2T 的發展還需要 400G／lane 的電、光介面及未來交換平台配合。因此本文圖表以「量產」「發表」「互通驗證」「可訂購」「展示」「出貨目標」標出現有進度，讓每項日期有明確含義。

結論

1.6T 的產業意義是提高每個連接位置的傳輸能力，配合更大的交換容量，承接 AI 叢集增加的資料流量。新平台也持續使用 800G，例如 Rubin 的每 GPU 2×800G 與 102.4T 交換器的 128×800G 配置。新增叢集與既有網路升級，讓擴容、替換和多速率共存同時發生。

供應鏈已有清楚的產品路徑：Broadcom 提供交換晶片，智邦、明泰、台達與 Celestica 整合設備，Source Photonics 與台達驗證光連接，信驊供應明泰產品的管理晶片。3.2T 已有 400G／lane 技術與下一代平台方向，6.4T 則同時出現在長期 Ethernet 路線和聚合光引擎展示。本文判斷，後續商業價值會集中在能把容量、能耗與完整系統驗證一起做好，並配合客戶部署的供應商。