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发展东数西算、超算智算是实现网络强国的重要战略方向。智算新业务驱动流量高速增长，需要更大带宽的网络进行承载；同时随着大模型参数量的增加，到万亿级、十万亿级时，其训练不可能由一个算力中心高效完成，而是需要多个互联的算力中心来协同完成训练，呼唤更强的算力中心互联能力。“2000年的PC互联网时代，主要是PC上网，内容也不多，几M的带宽就可以满足要求；2010年的移动互联网时代，应用层出不穷，带宽需要到百兆来匹配。当前，迈向智能时代可能需要千兆、万兆带宽。”

一方面，实现智算中心互联，数据更多的交互，要求更极致的网络成本，以便提供更有竞争力的算力服务；更快的TTM，用于快速的入算联算；以及更高的可用率，以减少大模型训练中断造成的损失。据了解ChatGPT- 4训练一次的成本是6300万美元。网络需要提供更极致的可用率，尽可能地减少智算训练带来的损失。

另一方面，从骨干网看，算力驱动下400G代际发展已经成熟，已成为新一代骨干网的主流选择。“我们以公路交通出行为例，完整的高速驾驶系统需要有汽车发动机、需要有加油站，需要有高速公路、立交桥，为了安全可靠，还需要自动驾驶等。”王光全形象地比喻，400G/800G高速光传输系统非常复杂，如同一套高速驾驶系统，端到端包含四大关键技术：

一是电层的高速相干光模块，用于承载业务，需要支持单波400G/800G传输速率，这是传输系统的源头，相当于汽车的发动机；二是光层物理传输系统，核心单元包括光放大、光交叉，相比100G系统，需要扩展光谱，光谱宽度由C6T扩展到C6T+L6T，相当于高速公路上需要修建更大的加油站、更宽的路面、以及四通八达的立交桥；三是C+L系统的特有的均衡技术，需要克服SRS效应，构筑一个稳态的光系统；四是管控运维能力，需要具备智能化、数字化，网络高可靠性，构筑400G/800G高速光传输系统的自动驾驶能力。