在Hot Chips 2026大會上，NVIDIA展示了其Spectrum-X乙太網路多平面網路架構，旨在將AI工廠的GPU規模從數千個擴充套件至50萬個。這一架構是NVIDIA對AI工廠網路的核心願景，其關鍵創新在於將網路劃分為多個平面，而非傳統的專用軌道，從而在共享交換硬體的同時實現規模的大幅擴充套件。

NVIDIA在演講中將AI工廠網路劃分為五個專用網路：scale-across、scale-in、scale-out、scale-up和AI context scale。其中，scale-in是本次新提出的概念，NVIDIA強調，單一通用網路無法同時滿足這些不同網路的需求，這是其架構設計的核心論點。

在效能方面，NVIDIA聲稱Spectrum-X相比現成乙太網路，在多租戶AI工廠中可實現1.9倍的訓練效能提升，這基於DeepSeek V3的多工訓練測試。在NCCL效能上，梯度全歸約（gradient all-reduce）操作實現了14倍的提升，token分發（token dispatch）為3.5倍，而梯度reduce-scatter和並行矩陣乘法均為2倍。這些提升得益於低延遲通訊和租戶噪聲隔離。

NVIDIA還強調了光通訊在AI工廠中的重要性，指出其光通訊成本佔計算功耗的10%，遠高於傳統雲資料中心。其共封裝光學（co-packaged optics）晶片已投入生產，採用微環調變器和3D堆疊矽光子引擎（基於台積電Coupe工藝），並聲稱相比傳統方案可減少4倍的雷射器數量、降低功耗，並將平均故障間隔時間（MTBI）提高10倍。

在拓撲演進上，NVIDIA從傳統的機架頂部（ToR）交換機拓撲出發，首先提出多軌道（multi-rail）方案，支援8k個Rubin GPU，每個GPU提供1.6T的scale-out頻寬，通過100T交換機承載64個1.6T埠，並跨四個軌道分配流量。而新的多平面（multiplane）拓撲則進一步將規模擴充套件64倍，達到512k個Rubin GPU。

NVIDIA的演講中還提到，其NVLink scale-up網路（NVL72機架）已實現72-GPU的scale-up域，並聲稱在每兆瓦token數方面領先。此外，NVIDIA還介紹了其co-packaged optics解決方案已進入生產階段，並提及了Astra、scale-in和BlueField-4等元件。

值得注意的是，NVIDIA在演講中多次展示同一張關於Agentic AI的幻燈片，並強調這是其構建AI工廠平台的原因。同時，NVIDIA在Broadcom展示Thor Ultra（採用100G SerDes）之後，直接表示“100G SerDes是去年的東西”，暗示其技術領先性。

總體而言，NVIDIA的多平面網路架構旨在解決AI工廠擴充套件中的網路瓶頸，通過專用網路和光通訊最佳化，為大規模GPU叢集提供高效能、低延遲的互聯方案。這一架構的推出，可能對網路裝置、光模組等產業鏈上下游產生深遠影響。