大型互联网公司（Hyperscaler）搞自研的交换机和路由器的历史有十多年了。比如，Google B4 网络的系列软件和硬件。
大型互联网公司自研数据通信设备的核心驱动力：(1) 可以开发一些高级特性，更适合公司自己的流量模型；(2) 降低对品牌设备商的采购成本。（一般而言，采用白牌厂的设备 + 自研的软件，部分关键部件自研或定制，可有效降低成本）。
一个观察就是，即便这些自研设备如何 “先进”，十几年过去了，还没有看到互联网公司能对外商业化成功过。
也许有声音认为，这不是互联网公司的主业。但这个说法站不住脚，大型互联网公司在各种行业试探深入是常态，各种新业务的进入和退出也屡见不鲜。全球数据通信设备市场也是一个体量不小的市场。
还有一个观察是，以白牌服务器为例，虽然大型互联网公司没有对外去销售白牌硬件，但通过算力应用的方式，间接改变了全球服务器产业链的格局。
但这背后就有一个 “悖论”，如果专心就把此类自研定位为 “内部降本增效”，那就没有必要去用独立产品的方式来包装这个业务了（比如：专门的外观工业设计）
可见运作团队还是有多重考虑。
附图是 Counterpoint Research 对美国智能手机市场 2019~2020 手机芯片的份额分布。Apple 自研的手机芯片占据了最大的市场份额，差不多有 50% 了。
Apple 并非传统的芯片设计公司。2008 年起，通过收购 P.A 半导体、Intrinsty 等公司，Apple 逐渐建立了自己的芯片设计队伍。iPhone 4 和 iPad 开始大量使用自研芯片。
联想到一个话题：同为整机厂，即使不看品牌强弱，仅核心零部件供应商分布也看出了玩家的价值构成差别。
(1) 手机行业：Apple、华为会大量使用自研芯片，而其他很多品牌基本上只能用高通、联发科等企业的芯片。
(2) 汽车行业：传统燃油车时代，奔驰、宝马、奥迪、大众的背后是博世、大陆、采埃孚等 Tier-1 零部件供应商。而特斯拉的大量零部件是自研。
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白盒化设备对使用者有较高的要求，如果企业自己技术队伍实力强，玩得转，则无问题；如果企业能力不够，还是选择品牌商为好。
也许此情况也适用于国内的 5G O-RAN，只有三大运营商放量采购，这个生意才能上量。
运营商有无足够的技术实力呢？类似 Amazon/Google/Facebook/Tencent/Alibaba 对白盒设备的使用。
这个问题需要验证。对此问题最在意的可能是朋友圈投资下注 O-RAN 的 VC 和 PE朋友们。
Marvell 认为，如果以 2023 年为分水岭，AI 算力集群的互联网带宽在之前年份大约每隔 4 年会翻倍；而之后年份会提升到每隔 2 年翻倍。
带宽速度是一方面，互联的连接数量也会急剧增加。ChatGPT 在 GPT-3 模型训练时，大约使用了 1,000 个加速器的集群，这需要大约 2,000 个光纤互联连接；而 GPT-4 模型的训练则需要使用 2.5 个加速器的 GPU 集群，这需要大约 7.5 万个光纤互联连接。
光纤互联的连接增长速度将比 XPU/GPU 要块，比例达到 5:1，甚至 10:1。
