AI互连技术演进 - AI工作负载对算力的巨大需求正在重构数据中心架构，推动互连技术从孤立计算向互联智能转变[2] - AI互连体系按连接距离、带宽、延迟和功耗划分为Scale-up（机架内）、Scale-out（跨机架/园区）和DCI（跨数据中心）三个层级[2] - 光学技术正逐步替代铜线，成为解决带宽、功耗和信号完整性问题的核心方案[3][8] Scale-up层技术突破 - 传统铜线方案在200Gbps以上速度面临传输距离和功耗限制，LPO（线性可插拔光学）通过协同设计电气与光学元件实现更低延迟和功耗[3] - NPO（近封装光学）和CPO（共封装光学）将光学组件集成至XPU封装旁/内部，消除电气链路，使集群规模从几十扩展到上千XPU[3] - CPO技术显著提升带宽密度，系统功耗降低且性能更可预测[3] Scale-out层技术发展 - Scale-out依赖PAM4调制的光DSP，支持数十至数百米距离的超高带宽（1.6Tbps光模块）和低延迟[4] - DSP技术向3nm制程演进，每通道信号速率达200Gbps，带宽需求每两年翻一番[4] - 分布式AI园区采用coherent-lite技术，支持2–20公里距离，成本功耗低于传统相干系统[4] 数据中心互连（DCI）技术 - DCI采用相干ZR光学技术，800G ZR/ZR+模块支持高达2500公里的多Tbps连接[6] - DWDM和先进调制技术最大化光纤利用率，实现跨地域AI集群的实时性能与冗余性[6] 未来趋势 - 互连技术将形成分层体系，结合铜线、LPO、CPO、PAM4、coherent-lite和coherent ZR等多样化方案[8] - 光学互连的加速渗透不仅解决带宽问题，还优化功耗、散热和带宽密度等AI规模下的核心挑战[8] - 未来互连技术将成为系统架构的核心支柱，需芯片厂商、开发者和云服务运营商协同创新[9]