C114訊 6月5日消息（顏翊）人工智能正成為影響整個通信行業發展的核心驅動力。隨著Deepseek等AI大模型的涌現，推理算力需求加速增長。在智算場景下，涵蓋數據入算、模型訓練、存算分離、模型下發及推理服務等多個業務環節。由于不同業務場景對網絡的需求差異顯著，如何構建一個靈活適配多種場景的網絡架構，成為當前面臨的重要挑戰。
那么人工智能的發展會給光網絡的發展會帶來什么影響？在昨日舉辦的2025中國光網絡研討會上，中國聯通研究院副院長唐雄燕分享了他的深刻見解，他認為，人工智能的發展為光網絡帶來了新的機遇，無論是在廣域互聯還是數據中心內部，都將迎來深刻變革。
廣域互聯不斷演進
回顧光網絡發展歷史，光網絡經歷了幾個重要階段：20年前：非相干技術主導；十多年前：100G相干技術普及；到2023-2024年，進入400G時代，800G和T級技術逐步探索；未來：頻譜效率提升遇到瓶頸后，擴頻技術（如S+C+L波段）成為發展方向。
除了持續追求更高的傳輸速率外，在智算廣域互聯中，靈活敏捷性和無損傳輸能力成為決定網絡性能的關鍵因素。
由于AI業務并非長期占用高帶寬，如何構建可動態調度的網絡成為重點。當前的光網絡本質上屬于“硬管道”，較為固定，可以借鑒傳統IP網絡的靈活性和彈性，實現更智能的資源調度與服務化能力。
無損傳輸是智算網絡的關鍵要求之一，尤其在遠程直接內存訪問（RDMA）協議下更為重要。唐雄燕表示，中國聯通已成功驗證上海至寧夏中衛三千公里的RDMA傳輸，依托OTN網絡及端網協同的無損流控技術。
在協同訓練方面，2024年，中國聯通已經成功完成AI大模型300公里分布式協同訓練技術驗證。預計今年7月中國聯通還將發布一項關于更長距離協同訓練的技術成果。不過，唐雄燕指出，盡管協同訓練在技術上已初步驗證可行性，但其其市場價值尚待進一步驗證。當前更傾向于在單一數據中心完成大規模訓練。
在光纖技術演進方面，G.654E光纖仍是廣域傳輸的主流選擇。與此同時，業界也在積極探索如空分復用和空芯光纖等新型光纖技術，不過，這些新技術在工程落地和產業培育方面仍面臨諸多挑戰。
唐雄燕認為，未來的廣域網絡不僅要提升基礎傳輸能力，還需引入AI技術實現智能運維，例如數字孿生、網絡運維智能體等。
數據中心內部網絡加速光電融合
隨著人工智能、大模型訓練等高性能計算需求的快速增長，數據中心內部對網絡容量、速率、能耗和時延也提出了更高的要求。
為應對這些挑戰，未來數據中心內部也將逐步從純電交換向光電混合架構演進，通過引入光交換技術以提升性能和效率。如何實現光交換與電交換之間的高效協同管理，成為當前行業關注的重點課題。
在光模塊發展方面，速率持續攀升，已從800G邁向1.6T，單通道速率達到200G。在光模塊形態上，LPO（線性可插拔光模塊） 和 CPO（光電合封） 是當前研究和應用的熱點。其中，CPO有望成為未來3.2T及以上速率的主流方向。目前，包括國內外頭部云廠商在內的多個企業已在積極推進LPO和CPO相關產品和技術的研發落地，顯示出該方向已成為行業共識和發展趨勢。
此外，光互聯技術的應用正逐漸延伸至芯片間連接。例如GPU之間的光I/O技術，通過光芯片與電芯片的封裝集成，實現更高效的互連，有望進一步推動未來智算光互聯的發展。 
