Kiedy myślimy o Nvidii, myślimy o GPU. Ale za kulisami wyrasta właśnie drugi kolos – dział networkingowy, który w samym ostatnim kwartale wypracował 11 miliardów dolarów przychodu. Liczba robi wrażenie tym bardziej, że rok wcześniej było to kilkukrotnie mniej – wzrost rok do roku wyniósł 267%.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
Zapomniana linia biznesowa, która rośnie szybciej niż ktokolwiek spodziewał się
Nvidia jest dziś synonimem AI i chipów graficznych. Tymczasem gdzieś w cieniu tego giganta cicho rośnie coś, o czym rzadko się pisze. Dział networkingowy firmy – odpowiadający za technologie łączące centra danych – przyniósł w ostatnim kwartale 11 miliardów dolarów, a za cały rok fiskalny ponad 31 miliardów. To czyni go drugim co do wielkości źródłem przychodów Nvidii, tuż za segmentem obliczeniowym.
Kevin Cook, starszy strateg w Zacks Investment Research, nie owijał w bawełnę: „Networking Nvidii raportuje 11 miliardów w kwartale. Ta liczba jest większa niż cały biznes networkingowy Cisco, niemal równa jego rocznym szacunkom.” Innymi słowy: Nvidia robi w jednym kwartale to, na co Cisco potrzebuje roku.
Mellanox – przejęcie, które zmieniło zasady gry
Skąd się wziął ten biznes? W 2020 roku Nvidia kupiła izraelską firmę Mellanox za 7 miliardów dolarów. Mellanox, założony w 1999 roku, specjalizował się właśnie w technologiach sieciowych dla centrów danych. Jensen Huang, szef Nvidii, widział w tym przejęciu coś, czego rynek jeszcze nie rozumiał.
Kevin Deierling, wiceprezes Nvidii ds. networkingu, który do firmy dołączył właśnie przez to przejęcie, przyznaje szczerze: „Szczerze mówiąc, kiedy Jensen nas kupił, nie bardzo rozumiałem dlaczego. Teraz już rozumiem.” I trudno mu się dziwić – kilka lat zajęło rynkowi zrozumienie tej logiki.
Co właściwie wchodzi w skład networkingowego imperium Nvidii?
To nie jest jeden produkt. To cały ekosystem technologii:
- NVLink – technologia komunikacji między GPU w ramach jednego racka
- InfiniBand Switches – platforma do obliczeń wewnątrz sieci
- Spectrum-X – ethernet platform dla sieci AI
- Co-packaged optics switches – przełączniki z integracją optyczną
Razem tworzą kompletny zestaw do budowania tego, co Nvidia nazywa „AI factory” – centrum danych zaprojektowanego z myślą o trenowaniu modeli AI. Nie kawałki układanki, lecz cała układanka.
Komentarz redaktora naczelnego
To jest moment, w którym warto się zatrzymać i zadać sobie pytanie: czy jesteśmy świadkami budowy monopolu infrastrukturalnego, czy po prostu bardzo sprawnego biznesu? Nvidia nie sprzedaje swoich rozwiązań networkingowych bezpośrednio – robi to przez partnerów. Oferuje pełny stos technologiczny, nie komponenty. To inteligentna strategia, ale niesie ze sobą ryzyko dla rynku. Jeśli jeden gracz kontroluje i chipy, i sieć, i całą architekturę AI factory, kto będzie wywierał presję na innowacje i ceny? Z drugiej strony – to właśnie takie integracje historycznie przyspieszały adopcję nowych technologii. Apple zrobiło to samo ze smartfonami. Pytanie otwarte brzmi: czy branża AI jest gotowa na tak silną zależność od jednego dostawcy infrastruktury?
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Sieć to już nie kabel do drukarki
Deierling ma wyraźnie dość stereotypowego myślenia o networkingu jako czymś banalnym. „Ludzie myślą o sieci jak o kablu do drukarki” – mówi wprost. A potem dodaje coś, co celnie opisuje dzisiejszą rzeczywistość AI: „Sieć jest dziś tym, czym dawniej był backplane wewnątrz komputera. To fundament fabryki AI.”
Nvidia całkowicie zmieniła ten sektor. Nie sprzedaje poszczególnych komponentów – oferuje pełny, zintegrowany stos rozwiązań. Deierling mówi bez fałszywej skromności: „Nie znam innych firm, które mają takie pełne możliwości full-stack jak my.”
GTC 2026 i platforma Rubin – sieć dostaje aktualizację
Podczas tegorocznej konferencji GTC, Jensen Huang ogłosił platformę Rubin – zestaw sześciu nowych chipów zasilających „supercomputer AI”. Razem z nią pojawiły się m.in. nowe przełączniki Spectrum-X Ethernet Photonics oraz platforma Nvidia Inference Context Memory Storage. Sieć nie jest już uzupełnieniem – staje się centralnym elementem architektury AI.
Nvidia nie zatrzymuje się. Buduje nie jeden filar dominacji, lecz kilka naraz. I robi to po cichu, bez wielkiego szumu medialnego wokół networkingu. Być może właśnie dlatego niewielu zauważyło, że ten wyścig już się rozstrzyga.
