2025 年 10 月 8 日，网络技术巨头思科（Cisco）正式发布专为 AI 数据中心设计的 8223 路由系统，旨在解决当前 AI 基础设施 “单数据中心容量不足” 的核心痛点，通过高效连接分布式数据中心，突破 AI 算力扩张的物理与资源限制。这款搭载全新 Silicon One P200 芯片的路由系统，不仅以 51.2 太比特 / 秒（Tb/sec）的带宽与深度缓冲能力刷新行业标准，更标志着 AI 数据中心互联（DCI）领域进入思科、博通（Broadcom）、英伟达（Nvidia）三足鼎立的竞争阶段，共同角逐 “Scale-Across”（跨域扩展）技术主导权。
当前 AI 基础设施的规模化需求，正推动数据中心从 “单机柜 / 单建筑扩容” 转向 “跨地域分布式部署”。训练大型语言模型（LLMs）或运行复杂 AI 系统，需数千台高性能处理器协同工作，随之产生的巨额能耗与散热压力，让单个数据中心面临物理空间、供电容量与冷却效率的三重极限 —— 即便最大型的数据中心，也难以承载超大规模 AI workload 的持续运行。思科通用硬件集团执行副总裁马丁・伦德（Martin Lund）指出：“AI 算力已超出单数据中心的承载能力，必须建立数百英里外数据中心间可靠、安全的连接。” 此前行业常用的 “Scale-Up（纵向扩容，提升单系统性能）” 与 “Scale-Out（横向扩容，连接同场地多系统）” 策略均已触顶，“Scale-Across” 成为唯一可行路径，但这一转型也带来新挑战：数据中心间的连接链路成为关键瓶颈，传统路由设备根本无法适配 AI 流量的特殊需求。
传统路由器的短板在 AI 场景中被无限放大。AI workload 产生的流量具有 “爆发式、高波动” 特征 —— 训练过程中会出现短时海量数据传输高峰，随后进入相对平静期，若网络无法吸收这种流量冲击，将导致昂贵的 GPU 集群因等待数据而闲置，造成算力资源浪费与项目延期。更核心的问题在于，传统路由设备往往只能在 “高速度”“智能流量管理”“低功耗” 三者中择二，而 AI 数据中心互联需要三者兼备：既要满足大带宽传输需求，又要通过缓冲机制避免拥堵，同时还需控制能耗以适配数据中心紧张的供电预算。例如，部分老旧路由器虽能达到高带宽，但缺乏深度缓冲，流量高峰时易丢包；而某些具备流量管理功能的设备，又因架构冗余导致功耗过高，难以大规模部署。
思科 8223 路由系统通过架构创新，针对性解决了上述痛点。该系统采用紧凑的 3 机架单元（3RU）机箱设计，集成 64 个 800 千兆（Gigabit）端口，是当前固定路由系统中端口密度最高的产品，每秒可处理超 200 亿个数据包，互联带宽最高可扩展至 3 艾字节 / 秒（Exabytes/sec），完全覆盖跨城市数据中心的传输需求。其最核心的突破是由 P200 芯片赋能的 “深度缓冲能力”—— 缓冲空间如同 “数据水库”，能在流量高峰时临时存储数据，避免网络拥堵，确保 GPU 集群持续获取数据，大幅提升算力利用率。同时，3RU 的紧凑设计让 8223 实现了 “交换机级的能效”，在保持路由功能的同时，将单位带宽能耗降至行业新低，缓解数据中心的供电压力。此外，系统支持 800G 相干光模块，可实现最远 1000 公里的跨地域连接，为 AI 基础设施的地理分布式部署提供关键技术支撑。
在行业竞争格局中，思科 8223 的推出，使 “Scale-Across” 领域形成三强争霸态势。早在 2025 年 8 月中旬，博通便率先发布 “Jericho 4” StrataDNX 交换 / 路由芯片，同样具备 51.2 Tb/sec 带宽，并搭载高带宽内存（HBM）用于深度数据包缓冲；两周后，英伟达推出 Spectrum-XGS 跨域扩展网络，虽未公布太多技术细节，但已锁定 CoreWeave 作为核心客户。与竞争对手相比，思科的优势在于 “生态成熟度” 与 “技术灵活性”：其一，思科自 2019 年便推出 Silicon One 芯片系列，拥有多年企业级与服务提供商网络部署经验，微软、阿里云等 hyperscaler 已基于该芯片架构构建基础设施 —— 微软 Azure 网络技术院士兼副总裁戴夫・马尔茨（Dave Maltz）表示，Silicon One 的统一 ASIC 架构让微软能轻松将应用场景从数据中心扩展至广域网与 AI/ML 环境；其二，8223 支持开源 SONiC 操作系统，未来还将兼容 IOS XR 系统，P200 芯片也将覆盖模块化设备与 Nexus 产品组合，能适配不同企业的现有 IT 架构，避免厂商锁定风险，这一点对正大规模建设分布式 AI 基础设施的企业尤为重要。
从实际落地情况看，头部企业已开始部署思科 8223 系统。微软作为 Silicon One 的早期用户，正将其应用于多场景网络连接；阿里云计划以 P200 芯片为基础扩展 eCore 架构，用 P200 驱动的设备集群替代传统机架式路由器；电信运营商 Lumen 也在探索该技术如何提升网络性能与客户服务质量。此外，P200 芯片的 “可编程性” 为未来升级预留了空间 ——AI 网络协议与标准仍在快速迭代，传统硬件需更换设备才能支持新功能，而 P200 可通过软件更新适配新兴协议，大幅延长设备生命周期，降低企业长期投资成本。在安全层面，8223 还集成了基于后量子抗性算法的线速加密功能，能抵御未来量子计算带来的安全威胁，并与思科可观测性平台联动，实现网络状态的实时监控与问题快速定位。
尽管竞争激烈，思科仍具备差异化优势：相较于博通侧重芯片级解决方案、英伟达依赖自身 GPU 生态，思科拥有覆盖 “芯片 – 设备 – 软件 – 服务” 的完整生态，且与全球主流 hyperscaler 及企业客户建立了长期合作关系，这种端到端能力让其在 “Scale-Across” 落地中更具说服力。不过，最终能否成为行业标准，不仅取决于技术参数，更要看谁能构建更完整的软件生态、提供更全面的支持服务，以及实现与客户现有系统的无缝集成。正如行业分析所言，随着 AI 系统持续突破单数据中心限制，数据中心互联的重要性将愈发凸显，而思科、博通、英伟达的这场竞争，最终将推动整个行业的技术升级，为超大规模 AI 应用的落地扫清关键障碍。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/si-ke-tui-chu-quan-xin-ai-shu-ju-zhong-xin-lu-you-qi-zhi-ji
