在人工智能算力需求持续飙升的背景下，英伟达正通过技术迭代重构GPU互连架构。其最新发布的Vera Rubin NVL576与Rosa Feynman NVL1152系统，标志着GPU集群规模正式突破单机柜限制，通过光互连技术将单域计算节点扩展至576乃至1152颗GPU。这一跨越式发展背后，是英伟达对铜缆与光互连技术的深度权衡与战略布局。
2024年推出的NVL72机柜曾代表铜缆互连的物理极限。该系统通过5000余根同轴铜缆实现72颗GPU全互连，总缆长超3.2公里，自重达1.36吨。铜缆方案凭借零功耗、无源器件的高可靠性，以及每颗GPU仅需18个连接器的成本优势，成为当时最优解。英伟达网络高级副总裁Gilad Shainer曾强调："在可用范围内，铜是完美的连接介质。"但铜缆的信号衰减特性导致1.8TB/s带宽下有效传输距离不足1米，这直接限制了单机柜GPU容量。
随着大模型训练对算力需求的指数级增长，跨机柜互连成为刚需。传统InfiniBand网络带宽与延迟无法满足数千颗GPU协同训练要求，英伟达开始重新评估光互连技术。2025年，公司在Spectrum以太网与Quantum InfiniBand交换机上率先量产共封装光学（CPO）模块，通过将光引擎集成至交换芯片封装，使单个光模块功耗从10-15瓦降至3瓦以下，体积缩减60%，为光互连进入scale-up网络扫清障碍。
新发布的NVL576系统采用铜光混合架构：机柜内部GPU与NVSwitch仍通过铜背板连接，跨机柜则采用光模块组建spine网络。这种设计既保留了铜缆在短距离连接中的成本与可靠性优势，又突破了物理距离限制。据测算，若用可插拔光模块替代铜缆，整套系统将额外消耗20千瓦电力，相当于增加16%的能耗。而CPO技术的引入，使光互连的功耗与成本降至可接受范围。
为确保供应链安全，英伟达在2026年3月完成三项关键投资：向激光器供应商Coherent与Lumentum各注资20亿美元锁定产能，并投资20亿美元与Marvell合作开发硅光子技术。Coherent随即宣布将磷化铟晶圆产能翻倍，Lumentum则加速高功率激光芯片研发。Marvell通过收购Celestial AI获得Photonic Fabric光子互连技术，该技术可构建跨机柜一致性内存网络，有望在Feynman系统中实现单层交换网络架构。
英伟达超大规模计算副总裁Ian Buck透露，Feynman系统计划在GPU封装中集成CPO，但需解决交换芯片端口密度难题。当前工艺下，单颗芯片直连上千颗GPU仍不现实，公司正探索分层交换与单层交换的平衡方案。Gilad Shainer在采访中暗示倾向单层架构："计算引擎间的延迟必须尽可能低，这是设计核心原则。"
这场技术转型正重塑AI基础设施竞争格局。UALink联盟虽已推出开放互连标准，但其硬件量产要等到2026年底，规模部署可能延迟至2027年。而英伟达通过提前锁定光学供应链，在时间窗口期内建立起产能壁垒。不过公司明确表示，铜缆在机柜内部连接中仍不可替代——Vera Rubin与Feynman系统均保留铜背板设计，仅将光互连应用于跨机柜场景。这种"各司其职"的策略，标志着AI算力架构进入铜光共生的新时代。
