C114讯 7月27日专稿（蒋均牧）过去两年，大模型参数规模以百倍速度扩张，智算集群从万卡一路奔向十万卡，百万卡的声音也已在业内出现。算力芯片的军备竞赛之外，一条原本隐于幕后的战线被推到台前——互联。GPU算力大约以每两年3.3倍的速度增长，网络互联与存储带宽的增速却只有1.4倍左右，剪刀差越拉越大，成为制约算力效能释放的核心瓶颈。
行业的应对之策逐渐清晰：光进铜退。市场研究机构Cignal AI在报告中预测，OCS市场规模将在2029年突破25亿美元，OCS已从谷歌一家的项目演变为多家厂商真实交付、真实订单的多厂商市场。LightCounting亦判断，AI集群光互联这一细分市场的规模将在2026年增至超100亿美元，实现两年翻番。
在CIOE中国光博会联合C114举办的“2026中国光通信高质量发展论坛——光交换系统（OCS）：重塑AI集群的超高速互联底座专题线上研讨会”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）光互联技术的最新进展。作为国内光通信领域的代表性企业，凌云光已初步形成了从数据中心内部光交换到芯片间光互联的技术储备和产品布局，这场分享也为观察国内光通信产业如何卡位AI基础设施提供了一个绝佳的窗口。
算力狂奔撞上互联短板
当下，智算中心后端网络已细分为Scale-up、Scale-out与Scale-across三个层次。其中，Scale-up网络承担着GPU/xPU之间的张量并行与专家并行（MoE）通信，对带宽和时延的要求最为苛刻。
然而，Scale-up网络以铜缆和PCB走线为主的技术路线正面临根本性限制——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。张华援引行业数据指出，200G速率下单路无源铜缆的有效传输距离仅一米左右，这一距离严重制约了集群的扩展规模。英伟达NVLink72超节点已逼近铜缆互联的工程极限，业界普遍认为，仅靠铜缆已无法支撑更大规模的集群部署。
传统固定互联架构在AI训推场景下短板日益凸显。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，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的物理拓扑。更关键的是，大模型训练动辄持续数周甚至数月，单一GPU或xPU故障可能导致全局回退，故障恢复时长达到分钟乃至小时级，造成算力严重损失。交换侧同样吃紧，Spine层电交换机一般需要提前预部署，随着速率不断升级，低速Spine交换机已成为新技术应用的性能瓶颈，且成本和功耗占整个数据中心的40%左右，升级Spine交换机不仅耗时费钱，还将进一步推高功耗。
张华把需求归结为“两高两低”——高带宽、高可靠、低功耗、低时延，这八个字背后是整个互联架构的重构。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。
OCS：从谷歌独舞到产业共识
OCS技术的产业化，绕不开谷歌这家先行者。从TPU v4首次引入OCS算起，这条路线已演进数代：v5p以全面OCS三维光网支撑Gemini训练，v7实现芯片故障毫秒级物理隔离，最新发布的v8训练芯片单Slice规模已达9600卡，核心交换依旧建立在OCS之上。值得注意的是，谷歌自身也开始从自研OCS转向商用方案，为供应商打开全新空间。
谷歌的规模化部署为OCS提供了最有力的实证。TrendForce数据显示，在搭配OCS的架构下，Ironwood机柜内的TPU以高速铜缆处理短距互连，跨机柜则全面改由全光网络传输。单台OCS交换机功耗仅约100瓦，而传统交换机高达3000瓦，耗电量减少约95%——这一能效优势在十万卡集群中尤为显著。
除谷歌之外，OCS如今已获得越来越多厂商支持，逐渐成为一个产业共识：英伟达在OFC 2026和GTC大会上宣布其下一代Dragonfly网络架构将引入OCS；微软的“Project Sirius”项目深入探索了OCS对电分组交换的替代潜力。在国内，中国电信已完成全球首个光电协同的数据中心新型组网实验，结果显示GPU点到点时延下降14%，集群DCN功耗降低19%，可靠性提升17%；移动云也已将OCS纳入智算网络升级路线图，认为这是从“电为主、光为辅”向“全光原生”范式转变的关键一步。
在技术路线上，张华重点介绍了基于压电陶瓷的直接光束偏转（DBS）方案。这一技术通过二维压电致动器实现光纤准直器的精确转动，以直接空间耦合对准进行光信号交换。与微镜阵列（MEMS）方案相比，DBS技术没有机械磨损，可靠性优势显著。
凌云光与H+S Polatis公司合作，已出货OCS产品已累计运行超过188亿端口小时，通过了Telcordia GR-63可靠性测试，可抵御里氏8级以上地震；光学性能上，典型插损仅2.7dB，回损优于-50dB；矩阵规模灵活，支持8×8至384×384选配；并支持暗光连接和双向连接。
OIO：光互联的下一站
如果说OCS解决的是网络层的光交换问题，那么OIO瞄准的则是更底层的芯片间光互联。张华在报告中指出，Scale-up光互联的关键指标包括：端到端能效2至5pJ/bit、带宽密度大于2Tb/s/mm、传输距离数十米、时延微秒级、可靠性低于0.1 FIT。
在实现路径上，业界主要分为“快而窄”（通道数少、单通道速率高）和“慢而宽”（通道数多、单通道速率低）两种方案。其中，铜缆DAC距离是致命短板，但功耗、成本、成熟度占优，“能用铜的地方尽量用铜”仍是务实之选；基于VCSEL的直调方案传输距离约50米，但功耗较低、成熟度高；基于硅光的方案则具备两公里以上的传输距离优势，被业内普遍看好，英伟达与台积电一直在推进基于硅光的CPO路线方案；Micro-LED与太赫兹等新兴路线则还停留在前沿探索。LightCounting预计，CPO技术的出货将从800G和1.6T端口开始，在2026至2027年开始规模上量。
值得关注的是，近封装光学（NPO）正成为中短期内更具现实意义的选项。张华指出，相比CPO，NPO的生态更加开放，能够充分利用现有的光模块产业链，更适合中短期Scale-up网络互联。腾讯云在2026年世界人工智能大会期间首次披露，预计2026年第四季度部署NPO超级节点。阿里云也推出了面向Scale-up域的SNPO模块设计，成为行业内首款2026年产品化的NPO与NPC光电兼容产品。
标准层面，2026年3月，AMD、博通、Meta、微软、英伟达、OpenAI六大巨头联合成立OCI MSA，旨在推动AI Scale-up从铜缆互连向光学互连转型，目标单光纤带宽突破3.2Tb/s。几乎同一时期，Ciena、Coherent、Marvell等企业发起Open CPX MSA，为NPO和CPO制定开放互连标准。加上Arista牵头的XPO MSA等多个协议组织的密集成立，2026年成为光互联爆发之年。
AI算力竞赛已从芯片层面的较量，延伸至互联架构的全面比拼——光互联已不再是锦上添花的技术选项，而是决定算力能否有效释放的必然选择。以OCS为核心的全光交换技术实现物理拓扑灵活重构、故障快速恢复与速率平滑升级，正在成为可重构数据中心网络不可或缺的底层支撑；而广义光I/O技术（包括CPO与NPO）则是下一代智算中心纵向扩展的热点方案。对凌云光这类深耕光通信核心技术多年的企业而言，代理与自研并举、交换与传输兼顾的卡位，恰逢其时。正如张华所引用的阿明・瓦赫达特（Amin Vahdat）那句名言，“我们正在见证整个网络架构的文艺复兴”，这场变革正直指AI真正的星辰大海。
