過去幾年，光鏈路速度取得了令人矚目的進(jìn)步，從100 Gbps迅速提升至 400 Gbps、800 Gbps，并逐漸發(fā)展到 1.6 Tbps。

人工智能正在從根本上改變數(shù)據(jù)中心內(nèi)部連接的角色，以至于數(shù)據(jù)中心內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的重要性與計(jì)算本身不相上下。數(shù)據(jù)中心內(nèi)部后端網(wǎng)絡(luò)（將人工智能加速器彼此連接并與內(nèi)存連接以進(jìn)行工作負(fù)載分配）實(shí)際上正在成為計(jì)算系統(tǒng)的延伸。

那么，我們面臨的是數(shù)據(jù)中心內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的革命還是演進(jìn)？或許兩者兼而有之。

人工智能工作負(fù)載的革命性激增推動(dòng)了新技術(shù)的發(fā)展，但這些技術(shù)利用了現(xiàn)有方法，建立在多年來不斷創(chuàng)新的基礎(chǔ)上。

幾十年來，銅纜一直是數(shù)據(jù)中心內(nèi)部連接的默認(rèn)選擇。銅纜價(jià)格低廉、易于施工，并且在短距離傳輸中效果良好。但隨著數(shù)據(jù)傳輸速率的提高和傳輸距離的增加，銅纜的劣勢(shì)就顯現(xiàn)出來了，信號(hào)完整性會(huì)因衰減和電磁干擾而下降。

另一方面，光纖能夠在更遠(yuǎn)的距離上傳輸更高的數(shù)據(jù)速率，且信號(hào)損耗極小，也沒有電磁干擾。目前，幾乎所有超過約 5 米的 400 Gbps 數(shù)據(jù)中心連接（即任何超出單個(gè)機(jī)架的高性能連接）都已過渡到光纖連接。速度更快的 AI 加速器也正在推動(dòng)機(jī)架內(nèi)部連接轉(zhuǎn)向光纖。最終，AI 工廠數(shù)據(jù)中心內(nèi)的所有連接都將采用光纖。

過去幾年，光鏈路速度取得了令人矚目的進(jìn)步，從 100 Gbps 迅速提升至 400 Gbps、800 Gbps，并逐漸發(fā)展到 1.6 Tbps。然而，要滿足人工智能訓(xùn)練和推理的需求，僅僅提高端口速度是不夠的。

人工智能重新定義數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)

歷史上，數(shù)據(jù)中心通常采用縱向擴(kuò)展策略來實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)：即在機(jī)架中添加更大的服務(wù)器或更多處理器。然而，現(xiàn)代人工智能挑戰(zhàn)了這種模式。大型人工智能模型和分布式訓(xùn)練需要協(xié)調(diào)數(shù)千個(gè)處理器/加速器協(xié)同工作。這意味著數(shù)據(jù)中心的建設(shè)需要橫向擴(kuò)展，將機(jī)架、行和相鄰建筑物中的無數(shù)節(jié)點(diǎn)連接起來，形成一個(gè)統(tǒng)一的計(jì)算架構(gòu)，共同處理各項(xiàng)任務(wù)。

分布式計(jì)算雖然并非新生事物，但這些人工智能架構(gòu)的規(guī)模和性能卻是前所未有的。龐大的人工智能訓(xùn)練集群正在構(gòu)建中，其橫向擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)能夠以個(gè)位數(shù)微秒的延遲處理每秒太比特級(jí)的流量，連接著數(shù)千個(gè)機(jī)架，每個(gè)機(jī)架都配備數(shù)十個(gè)GPU。公開的估算表明，大型人工智能集群（基于整個(gè)架構(gòu)的平均光模塊數(shù)量）每個(gè)GPU可能需要三到六個(gè)光收發(fā)器。這意味著在一個(gè)擁有數(shù)十萬個(gè)GPU的數(shù)據(jù)中心內(nèi)，需要超過一百萬個(gè)短距離光收發(fā)器來連接服務(wù)器和機(jī)架頂部葉交換機(jī)，以及機(jī)架頂部葉交換機(jī)和脊交換機(jī)。

事實(shí)上，LightCounting等行業(yè)分析機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，未來五年以太網(wǎng)光收發(fā)器和共封裝光器件的銷量將翻一番，其中數(shù)據(jù)中心內(nèi)部應(yīng)用將貢獻(xiàn)大部分增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)未來幾年全球需求量將達(dá)到每年數(shù)億件，以支持人工智能集群的大規(guī)模部署。

當(dāng)今的可插拔光學(xué)器件：FRO、LRO、LPO

為了支持人工智能光通信的爆炸式增長(zhǎng)，創(chuàng)新不僅著眼于更快的連接速度，更關(guān)注光模塊本身的設(shè)計(jì)和部署方式。在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部，能效和密度至關(guān)重要。這催生了新型光架構(gòu)，它們?cè)诮档凸暮涂s小體積的同時(shí)，增強(qiáng)了部署的靈活性。

傳統(tǒng)的可插拔光模塊采用全時(shí)序光模塊 (FRO)，將信號(hào)處理集成在發(fā)送和接收路徑上。這雖然能提供強(qiáng)大的性能和遠(yuǎn)距離傳輸，但代價(jià)是功耗和延遲。而新型方案則更加輕量級(jí)。線性接收光模塊 (LRO)通過依賴交換機(jī)專用集成電路 (ASIC) 中的信號(hào)處理來簡(jiǎn)化接收路徑，從而顯著降低模塊功耗和延遲。更進(jìn)一步，線性可插拔光模塊 (LPO，或線性驅(qū)動(dòng))完全移除了可插拔模塊中的主動(dòng)信號(hào)處理，在主機(jī)支持該模型的前提下，為短距離鏈路提供極低的功耗和最小的延遲。

重要的是，這三種方法在現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中并存。FRO 繼續(xù)服務(wù)于對(duì)傳輸距離和魯棒性要求較高的應(yīng)用，而 LRO 和 LPO 則在高容量、短距離的數(shù)據(jù)中心內(nèi)部鏈路中迅速發(fā)展，在這些鏈路中，效率和密度至關(guān)重要。這些方法共同展現(xiàn)了光通信技術(shù)的演進(jìn)路徑，在革命性的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)為人工智能擴(kuò)展的過程中，它們?cè)谛阅芎凸闹g取得了平衡。

明日光學(xué)發(fā)展趨勢(shì)：NPO、CPO、XPO

光模塊技術(shù)不斷革新。2026年初，一個(gè)行業(yè)聯(lián)盟推出了一種名為超高密度可插拔光模塊（XPO）的新型概念，旨在顯著提升光模塊前面板的密度，而光模塊密度是數(shù)據(jù)中心內(nèi)部連接的關(guān)鍵限制因素。XPO模塊可提供前所未有的12.8 Tbps帶寬，雖然其尺寸大于八腳小型可插拔模塊（OSFP），但與現(xiàn)有可插拔解決方案相比，其前面板密度仍可提升約四倍。由于XPO集成了液冷技術(shù)，這些模塊還能支持功耗更高的相干光模塊。

與此同時(shí)，業(yè)界也在探索更激進(jìn)的光集成模型。這種轉(zhuǎn)變的核心是一個(gè)簡(jiǎn)單的想法：將光學(xué)器件靠近計(jì)算或交換器件，可以減少信號(hào)損耗和補(bǔ)償這些損耗所需的功率，同時(shí)克服前面板的空間限制。

近封裝光學(xué)元件（NPO，也稱為板載光學(xué)元件）將光引擎從前面板移至更靠近開關(guān)硅片的位置，從而縮短電氣距離并提高效率。這種方法顯著降低了功耗并提高了信號(hào)質(zhì)量，但由于光學(xué)元件不再易于更換，因此犧牲了靈活性。

共封裝光器件 (CPO) 將這一概念進(jìn)一步發(fā)展，直接將光器件集成到交換芯片封裝中。通過大幅減少電氣互連，CPO 有望實(shí)現(xiàn)超低延遲和卓越的能效。同時(shí)，它也挑戰(zhàn)了人們對(duì)可維護(hù)性、制造工藝和互操作性的固有認(rèn)知。

XPO、NPO 和 CPO 共同表明，數(shù)據(jù)中心內(nèi)部光學(xué)技術(shù)的演進(jìn)不再僅僅是更快的鏈路，而是從根本上重新設(shè)計(jì)光學(xué)、電子和計(jì)算在人工智能時(shí)代如何結(jié)合在一起。

人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)中心連接正在經(jīng)歷一場(chǎng)革命，無論是在需求還是規(guī)模方面；同時(shí)也在數(shù)十年的光學(xué)技術(shù)進(jìn)步的基礎(chǔ)上不斷發(fā)展演進(jìn)。

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