跟着人工智能（AI）重塑各行各业，它对算力的巨大需求也正在从根本上重构数据中心架构。尤其是在大规划的练习和推理使命中，AI作业负载正不断应战GPU和加快器的极限，对衔接核算、内存和存储的互连技能提出史无前例的要求。这些由光纤与铜线构成的“神经网络”，现在和处理器自身相同重要。

　　在全球最先进的数据中心中，AI基础设备已不再是由孤立服务器构成，而是需求巨大、严密耦合的核算集群，一起作为一个一致体系运作。这种从孤立核算向互联智能的改变，推动了AI互连技能的下一阶段演进。

　　AI架构的互连体系结构类似于内存体系的层级体系——按衔接间隔、带宽、推迟和功耗进行区分。在底层，是Scale-up互连：它指的是在托盘或机架内直接衔接GPU和AI加快器（XPU）的高功能、超低推迟链路。跟着AI模型和练习集群的扩展，Scale-out网络接棒，衔接多个机架、通道乃至整座数据中心。再往上，则是数据中心互连（DCI），它将不同园区乃至不同地理位置的数据中心衔接起来。

　　每一层都面对一起的应战与技能需求。要满意这些需求，需求一整套专门打造的光学与电气技能，以保证各层级的功能、能效与可扩展性。

　　在Scale-up层，方针是在最低推迟下衔接GPU和XPU。该层传统依靠铜线处理计划，例如PCB上的导线或无源铜缆，但这类方法已挨近物理极限。跟着互连速度提高至200Gbps乃至更高，铜线在传输间隔、信号完整性和功耗方面逐步受限。

　　处理计划来自光学技能。新式的线性可插拔光学（LPO）技能正在机架内部扩展带宽，一起坚持铜线的能效。LPO经过将信号处理使命转移至主机芯片，并协同规划电气与光学元件，完成功耗更低、推迟更小的即插即用光学代替计划。

　　假如需求更严密的集成，近封装光学（NPO）与共封装光学（CPO）技能将光学组件直接放置在XPU封装旁或封装内部。这种方法简直消除了XPU与光引擎之间的电气链路，不只下降功耗，还提高带宽密度。特别是CPO，有望将集群规划从几十个XPU扩展到数百乃至上千个，且功能更可猜测、体系功耗更低。

　　当AI集群从单个机架扩展到多个排布和单元时，Scale-out互连成为将总体系织造起来的“光学织布机”。这一层的互连多依靠于PAM4调制的光DSP，要求在数十到数百米间隔上供给超高带宽、低推迟和高可靠性。

　　今日，PAM4 DSP是全球最先进的以太网与InfiniBand网络的中心，使AI作业负载能够在交换机与节点之间无缝活动。跟着带宽需求每两年翻一番，DSP正不断进化——走向3nm制程、每通道200Gbps信号速率，支撑1.6Tbps光模块乃至更高带宽。

　　关于分布式AI园区，简化版相干光（coherent-lite）技能正在鼓起。它比PAM4支撑更远间隔（2–20公里），但本钱与功耗又远低于传统的相干体系。运转于O波段的coherent-lite DSP可将园区内不同楼宇衔接起来，协助运营商打破单一设备内的功率与空间约束。

　　当AI集群逾越园区规划，数据中心互连（DCI）技能开端发挥作用，衔接跨城市乃至跨洲的核算集群。相干ZR光学技能在此占有主导地位，例如800G ZR/ZR+模块可完成高达2500公里的多Tbps衔接。

　　这些相干链路使用密布波分复用（DWDM）和先进调制技能最大化光纤使用率，是在坚持实时功能与冗余性的一起，完成AI集群跨地域扩展的要害。

　　在AI年代，没有单一的互连技能能满意一切需求。相反，铜线、LPO、CPO、PAM4、coherent-lite与coherent ZR等技能将一起构建一套分层、优化、针对性强的互连体系。

　　它们的一起方针是：打造一个可扩展、高能效、高功能的AI基础设备。转向光学互连的趋势正加快蔓延至每一层，不只是为了带宽，还未处理功耗、散热与带宽密度这些在AI规划下至关重要的问题。

　　未来，芯片厂商、开发者与云服务运营商有必要协作共创，把互连从“隶属组件”变为体系架构的中心支柱。

　　跟着AI持续快速的提高，咱们我们能够明晰地看到，AI的未来不只仅取决于更快的芯片，更取决于更强的衔接才能。而在这场比赛中，真实的赢家将是那些跳出硅片思想、拥抱光纤与新架构的人。