当下，AI大模型训练与推理正驱动算力基础设施发生根本性重构，网络互连能力已成为制约算力效能释放的关键瓶颈——市场数据显示，AI大模型参数规模正以每两年约100倍的惊人速度增长，而网络互连带宽的增速仅为1.4倍。
在题为“AI超节点互连架构演进：光互连赋能下一代智能算力底座”的2026年第一期中国光通信高质量发展论坛上，凌云光技术股份有限公司光纤器件与仪器事业部CTO张华系统阐述了面向AI场景的可重构数据中心网络（RDCN）光互连解决方案，为业界提供了破解算力集群扩展难题的新思路。他指出，光互连不仅是解决AI集群“算力墙”与“通信墙”的突破口，更是推动“以网强算、以光赋智”理念落地的关键载体。
传统互连架构遭遇瓶颈
将时间轴拉回到2023年，ChatGPT引爆的生成式AI浪潮尚处于萌芽期，彼时业界对算力互连的认知仍停留在“带宽够用就好”的粗放阶段。然而不过短短两三年，随着GPT-5、Gemini Ultra等超大规模模型的参数量突破万亿级门槛，给智算中心网络带来了前所未有的压力。
张华细数道，这首先体现在拓扑僵化与任务适配的矛盾：不同于传统云计算数据中心相对连续且稳定的流量模式，智算中心流量往往呈现明显的空间和时间结构，即分布不均衡且具有突发性，不同训练、推理任务需要适配不同物理拓扑（例如不同训练任务对带宽的需求差异可达10倍以上），亟需灵活重构集群拓扑以提升智算中心整体性能。
其次是稳定性与规模扩展的冲突：大模型训练动辄持续数周甚至数月，期间出现任何故障都有可能导致全局回退，造成严重的算力损失。而在传统固定互连架构下，单一GPU/xPU故障可能影响整个系统，故障恢复时间达到分钟乃至小时级。
最后，Spine层电交换机正成为性能瓶颈：随着互连速率不断提升，预部署的低速Spine交换机已成为新技术应用的性能瓶颈。Spine交换机的成本和功耗占整个数据中心的40%左右，全面升级将带来耗时、费钱、增加功耗等一系列问题。
在高速传输层面，当前Scale-up网络以铜缆和PCB走线为主的技术路线也面临根本限制。张华援引行业研究数据指出，随着传输速率提升，电传输损耗显著增大，传输距离急剧缩短。例如，400G速率下无源铜缆的有效传输距离仅数米，严重制约了AI集群的规模扩展。
可重构数据中心网络兴起
面对上述挑战，光互连技术凭借高带宽、高可靠、低功耗、低时延的“两高两低”特性，成为AI超节点架构演进的核心方向。以光电路交换机（OCS）与光输入输出（OIO）为核心的可重构数据中心网络由此应运而生，适用于替代Spine层电交换机、动态物理拓扑重构、故障快速恢复和计算资源池化等场景。
基于OCS，RDCN的颠覆性价值主要体现在三个维度。
一是物理拓扑上的“实时重构”：得益于OCS的全光交换特性，网络连接不再依赖于固定的电交换机端口映射，而是可以通过引入压电陶瓷驱动的光束偏转技术和软件定义的方式，实时完成光路的重新配置。这意味着，针对不同的AI训练任务——无论是数据并行的All-Reduce，还是模型并行的Pipeline并行——系统都能动态匹配最优的物理拓扑，将训练效率提升20%以上。
二是故障恢复的“闪电响应”：当某块GPU或链路出现故障时，OCS可在秒级内绕过故障点建立新的光路，将故障影响隔离在局部范围，避免全集群训练中断。这种能力在十万卡级集群中显然价值连城——每减少一次小时级故障，就意味着挽回数十万美金的算力投入。
三是多代技术的“平滑演进”：与电交换机必须整代替换不同，OCS作为纯物理层设备，光层信号全透明，与上层速率、协议、调制格式等无关。无论是当前的800G光模块，还是未来的1.6T、3.2T，只需更换端侧光模块即可，核心交换层无需任何改动。这种“一次部署、多代受益”的特性，极大延长了数据中心基础设施的生命周期，也降低了技术迭代的风险。
市场数据也为RDCN的前景提供了有力佐证。Cignal AI在市场展望报告中预测，到2029年，OCS的全球市场规模将达到至少25亿美元。而LightCounting的研判则更为乐观，认为光互连技术在Scale-Up网络的规模商用将在2027年启动。Lumentum公司也已公开表示，预计到2026年底其OCS业务季度收入将达到约1亿美元。
张华透露，谷歌等北美云巨头已在这一领域探索多年，其TPU v4及后续集群均大规模部署OCS，基于OCS构建了全球最大Scale-up网络（9216张TPU卡互连），实现了从固定拓扑到弹性网络的跨越。凌云光与H+S Polatis公司合作，主推的压电陶瓷DBS方案，已出货OCS产品累计运行188亿端口小时，支持8x8~384x384不同规模选配，回损低于50dB、典型插损~1.5dB（384x384为例），还通过了Telcordia GR-63最高等级抗震测试（可抵御里氏8级以上地震），充分验证了其在极端环境下的稳定性。
光I/O芯片化获重要进展
在芯片级互连层面，以硅基光电子集成为代表的光I/O技术，可实现百卡乃至千卡Scale-up网络规模，成为下一代智算中心纵向扩展的热点方案。
业界在光I/O芯片化方面已取得重要进展：Ayar Labs推出了业界首款符合UCIe规范的光互连芯粒TeraPHY，通过16波长波分复用技术，每个波长承载32Gbps数据，实现8.192Tbps双向带宽。该公司已在OFC2025上展示基于富士通A64FX处理器的光I/O应用。
另一家创新企业Lightmatter推出的Passage L200系列光互连芯片采用3D堆叠结构，每个芯片外接32根光纤，每根光纤承载16个波长，每个波长速率达112Gbps，单个芯片双向带宽超过56Tbps。这些技术进步为AI算力集群的规模扩展提供了全新的物理基础。
“我们正在见证整个网络架构的文艺复兴。”在分享的最后，张华引用谷歌副总裁、AI与基础设施负责人阿明・瓦赫达特（Amin Vahdat）的这句名言，道出了业界对未来的共同期许。可以预见，光互连不仅将解决当前算力集群的扩展瓶颈，还将为AI的全面普惠提供坚实底座。在此过程中，凌云光等深耕光通信核心技术的企业，亦将通过持续创新推动整个产业迈向新的高度。
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