2026/05/29
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資策會 MIC 副研究員 林姿吟
NVIDIA長期透過NVLink技術強化GPU與系統間的高速互連，並逐步將互連能力由單一晶片延伸至整體運算平台。隨著AI系統架構朝向GPU與ASIC並存的運算模式發展，NVIDIA推出NVLink Fusion，將互連技術延伸至非自有晶片架構，並已獲AWS及SiFive預告於下一代平台中導入。
AWS在2025年re:Invent大會中宣布，下一代Trainium4、Graviton與Nitro系統將支援NVLink Fusion，以加速AI工廠建置。另一方面，RISC-V業者SiFive亦宣布將於下一代資料中心平台整合NVLink Fusion，成為首家支援該技術的RISC-V設計服務公司。
NVLink目前主要有三種應用型態：其一為CPU與GPU、CPU與CPU之間的晶片互連，例如NVIDIA GH200；其二為GPU間互連，包括H100/200 HGX與GB200 NVL72等機架級系統；其三則是NVLink Fusion，NVIDIA開放讓第三方CPU或ASIC導入NVLink技術，形成更開放的異質運算架構。
圖一、NVLink Fusion系統概念示意圖
資料來源：NVIDIA，2026年5月
市場上也出現挑戰NVLink的開放聯盟。UALink聯盟由AMD、Intel、Google、AWS、Meta等企業共同發起並於2024年成立，目標是建立跨廠商AI Scale-up互連標準，以降低對NVIDIA的依賴，其1.0規範已於2025年公布，XPU間通訊頻寬單通道為200Gbps，單一AI節點（Pod）內可連結多達1,024個加速器。除了UALink聯盟外，Broadcom貢獻出核心技術並推動ESUN（Ethernet for Scale-up Networking）工作小組的成立，ESUN工作小組主張利用乙太網路架構切入AI Scale-up領域，透過既有的乙太網路供應鏈降低部署成本並提升互通性。
面對UALink與ESUN等開放標準的競爭，NVIDIA藉由NVLink Fusion將布局重心從晶片層提升至系統與機櫃架構層，當第三方ASIC或CPU導入NVLink Fusion後，須遵循NVIDIA定義的系統規格，包括機架、交換器與散熱架構等，促使整個AI基礎設施逐漸納入NVIDIA的標準體系，進一步提高雲端業者對其生態系的黏著度與轉換成本。
目前NVLink Fusion合作夥伴已涵蓋ARM、Intel、Qualcomm、聯發科、Marvell、世芯、創意、Astera Labs、Samsung、Cadence與Synopsys等業者。對NVIDIA而言，NVLink Fusion不只是互連技術授權，更是擴大AI基礎設施影響力的重要策略，類似過去Intel透過x86架構建立PC產業標準。
對於雲端服務業者而言，透過MGX模組化機架、可擴展網路與既有代工夥伴，可快速打造AI工廠，例如AWS Trainium4若與NVIDIA GPU共用MGX架構，即可避免重複開發兩套機架系統，降低工程複雜度並縮短開發時程。
相較之下，UALink與ESUN則代表另一種發展路徑，UALink聯盟旨在打破單一廠商的生態鎖定，建立跨廠商、可互通的AI Scale-up高速互連標準，使雲端業者得以混搭不同來源的XPU與網路設備，降低對特定供應商的依賴；ESUN則奠基於既有乙太網路生態系，透過對L2/L3架構的改良，以支援AI任務所需的低延遲與高可靠傳輸，並可沿用部分既有網通基礎設施，具備成本與部署彈性優勢，也使得如Broadcom為代表的乙太網路交換晶片業者得以加速切入AI Scale-up應用。
對台灣IC設計服務業者來說，NVLink Fusion的開放也帶來新機會，相較於Broadcom將重心放在推動ESUN而未加入NVLink Fusion聯盟，台廠透過支援NVLink Fusion，能協助雲端服務業者、AI基礎建設或主權AI國家開發可整合於NVIDIA體系的自研晶片，讓其在爭取訂單時更具彈性。
儘管NVLink當前佔據主流地位，UALink及ESUN等標準在2026年將陸續推出產品以爭奪市場佔有率，台系業者在提供彈性設計服務選項的同時，也將面臨研發成本升高與系統整合複雜度的挑戰。
文出處：資策會產業情報研究所 (MIC)
