思科表示，該方案結合液冷架構與高密度光學技術，旨在突破AI網路頻寬與功耗瓶頸，協助企業在AI訓練與推理規模持續放大的環境中，提升基礎設施效率與可擴展性。
思科指出，隨著AI模型規模與資料傳輸量爆發成長，網路已成為影響算力效率的關鍵因素。Silicon One G300導入智慧集體網路技術，整合共享封包緩衝、路徑式負載平衡與主動網路遙測，可吸收AI流量突發高峰並提升傳輸穩定度。官方模擬顯示，新架構可提升33%網路使用率，並將作業完成時間縮短28%，有助於提升AI資料中心每GPU算力產出與整體投資報酬率。
在架構設計上，G300採高度可程式化理念，支援部署後持續升級新功能，讓設備可因應未來網路協定與AI應用需求演進，延長基礎設施使用週期。同時晶片內建資安機制，強化叢集級防護能力，確保大型AI環境穩定運行。思科強調，Silicon One系列自2019年推出以來，已廣泛應用於超大規模與資料中心網路，G300則進一步瞄準AI後端網路的高頻寬與低延遲需求。
系統層面，思科同步推出搭載G300的N9000與8000系列交換器，提供風冷與液冷版本，其中全液冷設計可顯著提升頻寬密度並提高近70%能源效率，單一系統即可提供過往六套設備的頻寬能力，降低機櫃空間與耗電壓力。光學方案方面，思科導入1.6T OSFP光學模組，支援AI叢集高頻寬互連，同時推出800G線性可插拔光學（LPO），相較傳統方案最高可降低50%功耗，並將交換器整體能耗再降約30%，提升資料中心營運效率。
除了硬體升級，思科亦強化軟體與平台整合，升級Nexus One架構，透過統一管理層整合晶片、系統與光學模組，並導入AI Canvas與AgenticOps機制，以人機協作方式簡化網路營運與故障排除流程。新平台亦整合Splunk分析能力，提供從網路到GPU的可視化洞察，特別適用於主權雲與高合規環境，滿足企業對資料本地化與安全性的要求。
思科表示，Silicon One G300及搭載該晶片的系統與光學模組預計今年內開始出貨。隨著AI資料中心建設持續升溫，公司希望透過晶片、系統與軟體一體化布局，打造新一代AI網路基礎設施，進一步強化其在AI資料中心網路市場的競爭地位。
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