昨天讲了英伟达的GTC演讲，今天来看下英伟达的生态系统，因为最近我发现英伟达投资或者合作过的公司涨幅都很好，比如coreweave，Nebius，Marvell等等。英伟达能成为5万亿美元的公司一定有道理的，所以研究其生态系统我觉得很关键，就好比你想要了解以太坊，你就得研究其生态系统是一样的道理。
实际上从2025~2026年的一系列投资和合作来看，黄仁勋已经在构建一个庞大的 AI基础设施生态系统英伟达自己也开始频繁使用一个词：AI Factory（AI工厂）。其战略已经从卖芯片升级为：控制整个AI产业链！
英伟达生态体系架构
整个生态体系可以分为7层：AI应用层，大模型层，AI云平台层，AI数据中心层，网络互联层，光通信层，GPU/CPU底层（从上往下排列）。 而英伟达在每一层都在布局盟友。
第一层：GPU计算层
这是英伟达自己的核心层，它的核心产品包括：
Blackwell
Rubin
Grace CPU
Vera CPU
NVLink
Spectrum-X
BlueField DPU
第二层：芯片制造层
因为英伟达是设计芯片，自己不代工，而英伟达的代工公司就是台积电。
第三层：定制AI芯片层（ASIC）
因为有很多客户是定制化需求，而英伟达的产品有时候可能没法满足，那么这里就出现了Marvell Technology，这是新成员，2026年：英伟达投资20亿美元给Marvell。
而 Marvell负责定制ASIC,帮客户做定制化需求，而不是标准化AI芯片，当然他也提供AI数据中心的网络，光互联，和交换芯片的业务。
第四层：网络互联
负责GPU之间的通信，比如它是一个完整的通信模块，比如光交换机。
这一层的主要合作伙伴有：
Marvell Technology：上面已说过。
Broadcom：负责做AI数据中心的交换机，Tomahawk交换机，Jericho交换机。当然他也做AI芯片设计业务。
第五层：光通信层
未来的AI工厂可能是100万张GPU的集群。而AI工厂最缺的是链接，怎么把这100万张GPU链接起来，在之前英伟达就说了，未来一定是通过光纤，而不是铜线。所以这一层重要合作伙伴就是Coherent，它主要负责做光通信，光网络和激光器的，英伟达在2026年投资了20亿。
还有一个是Lumentum Holdings，它的核心技术是高速光收发器，光路交换，共封装光学，OCS光交换，号称AI工厂的光纤神经系统。
第六层：AI云平台
英伟达提出的AI工厂就是在云上，所以未来这块是最大的蛋糕层，用户最终买的是算力，而不是GPU。
目前有两大合作伙伴：
CoreWeave：目前的AI云租赁平台，最大的GPU租赁平台，是AI时代的AWS.
Nebius:欧洲版本的CoreWeave，也负责AI数据中心建设。
第七层：大模型层
这是真正需要消耗算力的，也是英伟达的客户，比如openai，meta，google等。
第八层：机器人生态
黄仁勋也一直强调Physical AI（物理AI），应该也是未来的重点，比如特斯拉，宇树科技等。
英伟达正在复制微软当年的打法，你看黄仁勋目前已经控制了GPU，网络，光通信，AI云，AI工厂，所以他的目标早就不是做一家芯片公司，而是AI时代的“基础设施标准制定者”。
从投资角度来看，上面每一层的重要公司都应该值得关注和研究！
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英伟达之后买什么？黄仁勋已经给出了答案
昨天讲了英伟达的GTC演讲，今天来看下英伟达的生态系统，因为最近我发现英伟达投资或者合作过的公司涨幅都很好，比如coreweave，Nebius，Marvell等等。英伟达能成为5万亿美元的公司一定有道理的，所以研究其生态系统我觉得很关键，就好比你想要了解以太坊，你就得研究其生态系统是一样的道理。
实际上从2025~2026年的一系列投资和合作来看，黄仁勋已经在构建一个庞大的 AI基础设施生态系统英伟达自己也开始频繁使用一个词：AI Factory（AI工厂）。其战略已经从卖芯片升级为：控制整个AI产业链！
英伟达生态体系架构
整个生态体系可以分为7层：AI应用层，大模型层，AI云平台层，AI数据中心层，网络互联层，光通信层，GPU/CPU底层（从上往下排列）。 而英伟达在每一层都在布局盟友。
第一层：GPU计算层
这是英伟达自己的核心层，它的核心产品包括：
Blackwell
Rubin
Grace CPU
Vera CPU
NVLink
Spectrum-X
BlueField DPU
第二层：芯片制造层
因为英伟达是设计芯片，自己不代工，而英伟达的代工公司就是台积电。
第三层：定制AI芯片层（ASIC）
因为有很多客户是定制化需求，而英伟达的产品有时候可能没法满足，那么这里就出现了Marvell Technology，这是新成员，2026年：英伟达投资20亿美元给Marvell。
而 Marvell负责定制ASIC,帮客户做定制化需求，而不是标准化AI芯片，当然他也提供AI数据中心的网络，光互联，和交换芯片的业务。
第四层：网络互联
负责GPU之间的通信，比如它是一个完整的通信模块，比如光交换机。
这一层的主要合作伙伴有：
Marvell Technology：上面已说过。
Broadcom：负责做AI数据中心的交换机，Tomahawk交换机，Jericho交换机。当然他也做AI芯片设计业务。
第五层：光通信层
未来的AI工厂可能是100万张GPU的集群。而AI工厂最缺的是链接，怎么把这100万张GPU链接起来，在之前英伟达就说了，未来一定是通过光纤，而不是铜线。所以这一层重要合作伙伴就是Coherent，它主要负责做光通信，光网络和激光器的，英伟达在2026年投资了20亿。
还有一个是Lumentum Holdings，它的核心技术是高速光收发器，光路交换，共封装光学，OCS光交换，号称AI工厂的光纤神经系统。
第六层：AI云平台
英伟达提出的AI工厂就是在云上，所以未来这块是最大的蛋糕层，用户最终买的是算力，而不是GPU。
目前有两大合作伙伴：
CoreWeave：目前的AI云租赁平台，最大的GPU租赁平台，是AI时代的AWS.
Nebius:欧洲版本的CoreWeave，也负责AI数据中心建设。
第七层：大模型层
这是真正需要消耗算力的，也是英伟达的客户，比如openai，meta，google等。
第八层：机器人生态
黄仁勋也一直强调Physical AI（物理AI），应该也是未来的重点，比如特斯拉，宇树科技等。
英伟达正在复制微软当年的打法，你看黄仁勋目前已经控制了GPU，网络，光通信，AI云，AI工厂，所以他的目标早就不是做一家芯片公司，而是AI时代的“基础设施标准制定者”。
从投资角度来看，上面每一层的重要公司都应该值得关注和研究！