C114讯 7月23日消息（兰茜）数据显示，当前全国AI核心产业规模已超8200亿元，随着大模型技术爆发，参数规模与数据规模持续扩张，促使智算算力需求呈现指数增长态势，旺盛的算力需求持续推动各类光互联技术创新发展。
今日，在CIOE中国光博会与C114通信网联合举办的“2026中国光通信高质量发展论坛——光交换系统技术专场”线上研讨会上，中国联通光传输研究员胡雅坤发表《智算中心光互联技术及应用探讨》主题演讲，系统阐述了人工智能大模型浪潮下智算中心光互联的不同网络层级中如何支撑智算基础设施建设。
按整个智算基础设施整体架构，光互联可应用于四层网络层级：Scale Across（跨域扩展）、Scale Out（横向扩展）、Scale Up（纵向扩展）以及芯片级光互联。
Scale across：更大容量、更低时延、更灵活城域组网
胡雅坤介绍，Scale across主要用于在分布式数据中心之间构建统一的算力网络，可跨楼、跨园区、跨地域，传输距离在10–80 km，未来可面向Pb/s级的互联，需兼顾超高带宽、超低时延、低抖动以及大规模无拥塞并行通信能力，传输设备对于网络规模扩展至关重要。
在光系统方面，不同AI数据中心之间可能不是一两条DCI链路，而是几十条甚至几百条并行高容量光纤，设备功耗、机架空间都可能成为瓶颈。
针对以上问题，胡雅坤表示，业界正发展高密度光层系统/多轨系统，能把多个并行Rail放大、增益均衡、监测和管理能力做成多端口阵列，并共享部分资源，从而避免每增加一条光路就线性增加一整套设备，目前，Nokia、Ciena、Coherent都推出了相关样品。
在光模块方面，胡雅坤预计800G ZR/ZR+将成为主力产品，“1.6T CL/ZR/ZR+产品在规模化推出后亦有望成为下一代跨域互联的关键支撑。”
在OCS应用方面，胡雅坤指出，OCS高带宽、海量端口、速率无关、良好的可扩展性、拓扑重构等诸多特性与DCI网络需求相匹配，但该方向目前仍处于产业初期阶段，且通常需要与ROADM、WSS、EDFA和光线路监测系统协同使用。
Scale out：光交换重构网络拓扑
Scale out是智算中心内部的横向扩展，其系统架构已从leaf-spine电交换网络演进到“电分组交换+光电路交换”混合架构，基于大端口的OCS器件已成为当前Scale out光电混合组网场景中的主要技术选择，未来向更低功耗、更快切换方向演进。
胡雅坤表示，目前大端口OCS包括MEMS、DLC、DLBS以及硅光方案，其中硅光基于MZI/微环等结构，具备高密度集成、COMS工艺兼容、切换速度快等特点，也是未来Scale up的重要路线。
OCS在Scale out场景下主要有四种应用思路：为高通信量Pod建立直接链路、按训练任务分配网络带宽、支持增量建设和多代设备共存、故障和维护调度。
胡雅坤介绍，中国联通在智算中心开展光电协同调度验证，在上海临港计算中心部署了小规模验证系统，结果表明，光电协同交换对计算效率有显著提升。
Scale up：光互联增强计算，光交换构建大规模超节点
Scale up对网络要求极高带宽、极低时延、低功耗、高密度。短期来看，板内/机框内以铜互联或本地电交换机为主，框间/计算组间以高速光链路+OCS为主，电互联仍是核心，光交换可以把GPU/TPU强耦合互联从固定电互联/固定拓扑，逐步变成可重构、高密度、低功耗的光电混合架构。
OCS在Scale up场景下有三种应用。第一，按任务组成不同规模的超节点；第二，根据通信模式改变拓扑，以根据任务需求，把物理光链路配置成3D Torus、Mesh、Dragonfly/Boardfly或其他逻辑拓扑；第三，某条光链路、某个端口或某组设备故障后，控制器可以改变OCS交叉连接，避开故障点。“最重要的还是用光互联增强计算。”胡雅坤说。
胡雅坤表示，在训练场景上，核心仍是电交换专用互联，光交换更多用来扩展域、降低布线和做可重构，不直接替代NVSwitch这类细粒度交换。在MoE/推理场景上，通信模式没有明确规律，通信目标更分散更动态，需要更短直径拓扑；光交换可以为远端通信提供直连或者按照模型部署调整拓扑。
以谷歌为例，谷歌从TPU V4引入光交换，现TPU V7形成3D Torus架构，在cube内，芯片通过多个高速ICI links连接，属于电互联；多个cube通过OCS连接，实现动态、可重构的光网络，使系统可从 256-chip pod 扩展到 9216-chipsuperpod。
谷歌最新发布的TPU 8i 采用 Boardfly架构，Group内部以铜缆/电连接为主，多个group通过OCS连接， 最多连接1,024个活动芯片，最大的网络直径在7跳以内，从而降低时延。
可以看出，OCS建立TPU Cube之间的连接，形成任务专属、可重构3D Tours；本地铜互联负责低成本高密度连接，OCS负责远距离、高扇出、跨计算组的光连接。此外，胡雅坤认为未来还有一个发展方向，用光交换构建大规模超节点，实现智算能力提升。
芯片间互联：光I/O突破电互连瓶颈，实现片上光网络
为应对大模型巨量计算所导致的能耗和成本，“光进铜退”将从接入网延伸至数据中心乃至服务器、器件或芯片互连。光学 I/O 芯片通过提供高带宽、高能效和可扩展光互连突破电互连存在的瓶颈。
胡雅坤指出，光I/O优势明确，但仍然存在挑战，包括封装、测试、热稳定性、激光器集成等，技术尚不成熟，且缺乏统一的标准和规范。胡雅坤进一步指出，光电融合是未来关键使能技术。
目前，CPO/NPO是最热的新型光互联技术，CPO将光学引擎与交换芯片直接继承在同一封装中，将电信号传输路径缩短到毫米级，显著降低信号衰减、功耗和延迟。但CPO制造涉及光源、封装等多方配合，可靠性、可维护性以及封闭生态仍是CPO应用当前关注的重点。
NPO将光学模块置于非常靠近交换芯片封装的位置，但不置于其内部，是CPO规模应用前的折中方案，OIF也已启动标准化工作。
针对新型光互联技术方案，胡雅坤表示，中国联通在CCSA TC6WG4正在牵头开展研究和编制《智算中心光模块智能运维技术研究》研究报告，结合智算中心光器件互联需求，针对新型光互联技术和不同模块的运维难点，提出智能运维技术，以及潜在标准化路径。
胡雅坤最后表示，随着光互联技术不断发展，给后续标准化推进与运营运维工作带来诸多新挑战。面向未来，智算中心建设不能简单理解为“以光替电”，而是要打造分层光电协同架构，在各类应用场景下充分释放电互联、光互联各自的价值。 
