昨天講了英偉達的GTC演講，今天來看下英偉達的生態系統，因為最近我發現英偉達投資或者合作過的公司漲幅都很好，比如coreweave，Nebius，Marvell等等。英偉達能成為5萬億美元的公司一定有道理的，所以研究其生態系統我覺得很關鍵，就好比你想要了解以太坊，你就得研究其生態系統是一样的道理。
實際上從2025~2026年的一系列投資和合作來看，黃仁勳已經在構建一個龐大的 AI基礎設施生態系統英偉達自己也開始頻繁使用一個詞：AI Factory（AI工廠）。其戰略已經從賣芯片升級為：控制整個AI產業鏈！
英偉達生態體系架構
整個生態體系可以分為7層：AI應用層，大模型層，AI雲平台層，AI數據中心層，網絡互聯層，光通信層，GPU/CPU底層（從上往下排列）。 而英偉達在每一層都在布局盟友。
第一層：GPU計算層
這是英偉達自己的核心層，它的核心產品包括：
Blackwell
Rubin
Grace CPU
Vera CPU
NVLink
Spectrum-X
BlueField DPU
第二層：晶片製造層
因為英偉達是設計晶片，自己不代工，而英偉達的代工公司就是台積電。
第三層：定制AI晶片層（ASIC）
因為有很多客戶是定制化需求，而英偉達的產品有時候可能沒法滿足，那麼這裡就出現了Marvell Technology，這是新成員，2026年：英偉達投資20億美元給Marvell。
而Marvell負責定制ASIC，幫客戶做定制化需求，而不是標準化AI晶片，當然他也提供AI數據中心的網絡，光互聯，和交換晶片的業務。
第四層：網絡互聯
負責GPU之間的通信，比如它是一個完整的通信模塊，比如光交換機。
這一層的主要合作夥伴有：
Marvell Technology：上面已說過。
Broadcom：負責做AI數據中心的交換機，Tomahawk交換機，Jericho交換機。當然他也做AI晶片設計業務。
第五層：光通信層
未來的AI工廠可能是100萬張GPU的集群。而AI工廠最缺的是鏈接，怎麼把這100萬張GPU鏈接起來，在之前英偉達就說了，未來一定是通過光纖，而不是銅線。所以這一層重要合作夥伴就是Coherent，它主要負責做光通信，光網絡和激光器的，英偉達在2026年投資了20億。
還有一個是Lumentum Holdings，它的核心技術是高速光收發器，光路交換，共封裝光學，OCS光交換，號稱AI工廠的光纖神經系統。
第六層：AI雲平台
英偉達提出的AI工廠就是在雲上，所以未來這塊是最大的蛋糕層，用戶最終買的是算力，而不是GPU。
目前有兩大合作夥伴：
CoreWeave：目前的AI雲租賃平台，最大的GPU租賃平台，是AI時代的AWS。
Nebius:歐洲版本的CoreWeave，也負責AI數據中心建設。
第七層：大模型層
這是真正需要消耗算力的，也是英偉達的客戶，比如openai，meta，google等。
第八層：機器人生態
黃仁勳也一直強調Physical AI（物理AI），應該也是未來的重點，比如特斯拉，宇樹科技等。
英偉達正在複製微軟當年的打法，你看黃仁勳目前已經控制了GPU，網絡，光通信，AI雲，AI工廠，所以他的目標早就不是做一家晶片公司，而是AI時代的“基礎設施標準制定者”。
從投資角度來看，上面每一層的重要公司都應該值得關注和研究！
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英伟达之后買什麼？黃仁勳已經給出了答案
昨天講了英偉達的GTC演講，今天來看下英偉達的生態系統，因為最近我發現英偉達投資或者合作過的公司漲幅都很好，比如coreweave，Nebius，Marvell等等。英偉達能成為5萬億美元的公司一定有道理的，所以研究其生態系統我覺得很關鍵，就好比你想要了解以太坊，你就得研究其生態系統是一样的道理。
實際上從2025~2026年的一系列投資和合作來看，黃仁勳已經在構建一個龐大的 AI基礎設施生態系統英偉達自己也開始頻繁使用一個詞：AI Factory（AI工廠）。其戰略已經從賣芯片升級為：控制整個AI產業鏈！
英偉達生態體系架構
整個生態體系可以分為7層：AI應用層，大模型層，AI雲平台層，AI數據中心層，網絡互聯層，光通信層，GPU/CPU底層（從上往下排列）。 而英偉達在每一層都在布局盟友。
第一層：GPU計算層
這是英偉達自己的核心層，它的核心產品包括：
Blackwell
Rubin
Grace CPU
Vera CPU
NVLink
Spectrum-X
BlueField DPU
第二層：晶片製造層
因為英偉達是設計晶片，自己不代工，而英偉達的代工公司就是台積電。
第三層：定制AI晶片層（ASIC）
因為有很多客戶是定制化需求，而英偉達的產品有時候可能沒法滿足，那麼這裡就出現了Marvell Technology，這是新成員，2026年：英偉達投資20億美元給Marvell。
而Marvell負責定制ASIC，幫客戶做定制化需求，而不是標準化AI晶片，當然他也提供AI數據中心的網絡，光互聯，和交換晶片的業務。
第四層：網絡互聯
負責GPU之間的通信，比如它是一個完整的通信模塊，比如光交換機。
這一層的主要合作夥伴有：
Marvell Technology：上面已說過。
Broadcom：負責做AI數據中心的交換機，Tomahawk交換機，Jericho交換機。當然他也做AI晶片設計業務。
第五層：光通信層
未來的AI工廠可能是100萬張GPU的集群。而AI工廠最缺的是鏈接，怎麼把這100萬張GPU鏈接起來，在之前英偉達就說了，未來一定是通過光纖，而不是銅線。所以這一層重要合作夥伴就是Coherent，它主要負責做光通信，光網絡和激光器的，英偉達在2026年投資了20億。
還有一個是Lumentum Holdings，它的核心技術是高速光收發器，光路交換，共封裝光學，OCS光交換，號稱AI工廠的光纖神經系統。
第六層：AI雲平台
英偉達提出的AI工廠就是在雲上，所以未來這塊是最大的蛋糕層，用戶最終買的是算力，而不是GPU。
目前有兩大合作夥伴：
CoreWeave：目前的AI雲租賃平台，最大的GPU租賃平台，是AI時代的AWS。
Nebius:歐洲版本的CoreWeave，也負責AI數據中心建設。
第七層：大模型層
這是真正需要消耗算力的，也是英偉達的客戶，比如openai，meta，google等。
第八層：機器人生態
黃仁勳也一直強調Physical AI（物理AI），應該也是未來的重點，比如特斯拉，宇樹科技等。
英偉達正在複製微軟當年的打法，你看黃仁勳目前已經控制了GPU，網絡，光通信，AI雲，AI工廠，所以他的目標早就不是做一家晶片公司，而是AI時代的“基礎設施標準制定者”。
從投資角度來看，上面每一層的重要公司都應該值得關注和研究！