如何看待nvidia收购mellanox?
2020 年，英伟达（NVIDIA）斥资 69 亿美元收购迈络思（Mellanox）的消息，无疑是当时半导体行业乃至整个科技界最令人瞩目的事件之一。这笔交易不仅是英伟达有史以来最大规模的收购，更标志着其战略版图的巨大扩张，直接触及了数据中心的核心通信领域。那么，这桩看似天价的收购背后，究竟隐藏着怎样的考量和深远的影响呢？
为何是 Mellanox？—— 战略协同的完美契合
要理解这桩收购，我们首先要深入了解 Mellanox 在市场中的定位和优势。Mellanox 并非一家家喻户晓的消费级品牌，但它在高性能计算（HPC）、人工智能（AI）和数据中心领域，却是不可或缺的“幕后英雄”。其核心技术在于高速网络连接解决方案，特别是 InfiniBand 和以太网适配器（NIC）、交换机和互连技术。
InfiniBand：连接高性能计算的动脉。 InfiniBand 是一种专为高性能计算设计的低延迟、高带宽网络技术，能够实现服务器之间、存储之间以及加速器之间的超高速数据传输。在超级计算机、大型科学模拟、基因测序等对数据传输速度要求极致的领域，InfiniBand 是无可替代的选择。而 Mellanox 正是 InfiniBand 技术的领导者。
以太网的进化：在数据中心扮演越来越重要的角色。 随着数据中心规模的不断扩大和应用的多样化，传统的以太网在性能上开始显现瓶颈。Mellanox 在高速以太网技术上同样有着深厚的积累，其推出的 ConnectX 系列以太网 NIC 和 BlueField 系列 DPU（数据处理单元）在网络卸载、数据安全和可编程性方面表现卓越，为构建高效、安全的数据中心网络提供了强大的支持。
AI 时代的天然盟友：数据通信是算力的基石。 英伟达之所以能成为 AI 领域的巨头，离不开其强大的 GPU 加速计算能力。然而，在训练大规模 AI 模型时，海量数据的快速、高效传输是关键瓶颈。GPU 之间、GPU 与内存之间、GPU 与存储之间都需要极高的通信带宽和极低的延迟。Mellanox 的 InfiniBand 和高性能以太网解决方案，恰好能满足这一核心需求。GPU 算力再强，如果数据传输跟不上，也只能是“巧妇难为无米之炊”。Mellanox 的加入，让英伟达能够从端到端的角度解决 AI 算力问题，打通了从计算到通信的任督二脉。
英伟达首席执行官黄仁勋曾表示：“英伟达正在成为一家全栈计算公司，我们不仅提供领先的 GPU，还提供互连技术来支持这些计算平台。” 这句话精准地道出了收购 Mellanox 的战略意图：英伟达不再仅仅是芯片供应商，而是要构建一个完整的高性能计算生态系统，从芯片、软件到网络，全部掌握在自己手中。
收购带来的深远影响：重塑数据中心格局
这笔收购不仅仅是英伟达的战略升级，更是对整个数据中心和高性能计算行业的一次地震。
垂直整合与端到端解决方案： 收购 Mellanox 使得英伟达能够提供从 GPU 到网络互连的完整解决方案。这意味着用户在构建高性能计算集群、AI 训练平台时，可以获得一个高度优化、无缝集成的整体。这种垂直整合能力可以带来更优化的性能、更低的总体拥有成本（TCO）以及更便捷的管理。对于大型云服务提供商、科研机构以及企业级用户而言，这是一个巨大的吸引力。
加速 AI 发展与数据中心效率： 英伟达强大的 AI 平台（如 DGX 系统）与 Mellanox 高速网络技术相结合，将极大地加速 AI 模型的训练和部署。数据传输效率的提升意味着更快的训练速度，从而推动 AI 技术的更快迭代和更广泛的应用。同时，Mellanox 的网络技术也能提升整个数据中心的运行效率，降低能耗。
竞争格局的变化：挑战传统网络巨头。 在网络互连领域，传统的巨头如思科（Cisco）、Arista Networks 等占据着重要地位。英伟达通过收购 Mellanox，强势进入了数据中心网络市场，尤其是在高性能计算和 AI 驱动的网络细分领域，对这些传统巨头构成了直接的竞争压力。英伟达可以利用其在 AI 芯片领域的领导地位，将 Mellanox 的网络技术深度整合，创造出更具竞争力的产品。
DPU 战略的强化：迈向数据中心“大脑”。 Mellanox 的 BlueField DPU 扮演着关键角色。DPU 被认为是继 CPU 和 GPU 之后的第三种核心处理器，负责处理数据中心网络、存储和安全等任务，能够从 CPU 中解放出来，提升整体效率。英伟达将 DPU 视为构建下一代数据中心架构的重要一环，收购 Mellanox 使其在 DPU 领域获得了领先的技术和产品线，能够更好地与其他厂商在 DPU 市场竞争。
对未来计算架构的影响： 随着计算模型从集中式向分布式演进，网络在整个计算体系中的重要性日益凸显。英伟达收购 Mellanox 的举动，预示着其对未来数据中心架构的深刻理解和布局。未来的数据中心将更加依赖高效、可编程的网络，而英伟达凭借其在计算和网络领域的双重优势，有望引领这一趋势。
挑战与未来展望
当然，任何大规模的收购都伴随着挑战。将 Mellanox 庞大的网络业务与英伟达现有的 GPU 业务进行深度融合，需要克服技术、文化和市场营销等方面的困难。尤其是在网络领域，英伟达需要证明其能够像在 GPU 领域那样，凭借技术和生态的力量，成功地改变市场格局。
总而言之，英伟达对 Mellanox 的收购是一场经过深思熟虑的战略性举措。它不仅是技术上的强强联合，更是对未来数据中心和 AI 计算发展趋势的深刻洞察。通过整合 Mellanox 的高速网络连接能力，英伟达成功地构建了一个更加完整的计算平台，将自身定位为高性能计算和 AI 基础设施的领导者。这场收购的涟漪效应仍在持续，它正在悄然重塑着数据中心、高性能计算乃至整个科技产业的未来。
网友意见
工作需要，与Intel的某Lab交往密切，在这笔收购之前便了解一些情况。
先说一下这个市场的TAM和前景。Mellanox国内没有3代以内的，Barefoot又被INTC收购，A/T在IDC升级领域错失了机会窗口。IDC的100G内网TAM如今仅$2B，直至5G迭代起来必涨，国内自主又是空白。
NV是有体会的，其算力故事，倘若没有Mellanox便会被堵死在Intel主板上，NV Link仅能勉强解决同一主板PCIe槽口之间的高速，背板之间是别人的势力范围；
不仅是ML分布式训练，还有NV涉猎IDC HPC市场的决心。一旦Nvidia GPU+Mellanox网络技术的上下游生态绑定，那么在整合完之后就会诞生一个巨头，并大大提升竞争门槛。在收购完成之后，Nvidia GPU和Mellanox的以太网+RDMA就成为了一家人，其它AI芯片公司要加入竞争，则必然会在分布式计算方面遇到来自Nvidia更大的压力，这也意味着竞争门槛大大提高——例如，为了能真正进入分布式训练是一个必选项的云端AI芯片市场，则必须能自主掌握RDMA等分布式训练需要的数据交换技术，而能做到这一点的公司寥寥无几——一个例子就是Habana，其一大亮点就是其AI训练芯片中包含RDMA，是Intel高价收购Habana的几个重要考虑因素之一。
如今T1的算力团队都在堆超算，因此不懂CPU只懂com的做不出的（那些high density rack不算超算）；自从Mellanox当年获得INTC CPU micro code的秘密就性能飞升了，随之送国内T1 CSP测试再折价20%+，短期争到mkt share进而做高了股价，再设计把NV榨干（INTC出价是$6.8B，犹太人泄露给NV，后者咬牙$6.9B，显然动用了分层的并购贷……
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