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C114讯 9月18日专稿（蒋均牧）生成式AI蓬勃发展，大模型训练对算力的需求呈指数级增长，超万卡智算集群已成为支撑大模型训练与推理的核心基础设施。在这一背景下，高效互联成为制约智算集群性能的关键瓶颈，传统网络技术难以满足高带宽、低时延、高可靠性的传输需求，新型光技术的创新与应用迫在眉睫。

就在第26届中国国际光电博览会期间召开的“超万卡智算集群新型光技术发展论坛”上，华为Fellow & 光传送首席架构师罗军以 “光技术在智算中心新场景的挑战和机会”为题，对此展开了探讨——他不仅剖析了智算中心的业务趋势，还提出了集群光互联的针对性解决方案，更展望了未来技术演进方向，为光产业在智算领域的发展提供了清晰的指引。

大模型迭代倒逼算力升级，网络成关键

当前，大模型技术正处于快速迭代演进阶段，主流模型参数规模从千亿向万亿跨越，且多模态发展趋势明显，大规模算力供给、尤其是智算算力的供给成为行业最迫切需求。国家数据局统计，截至2025年6月，我国日均Token消耗量已突破30万亿，一年半间激增300倍；综合第三方预测，到2030年，全球通用算力将增长十倍，智算算力将增长千倍。

罗军指出，集群是解决大规模算力需求的重要方案，但无论是参数面Scale Out还是超节点Scale Up，都需依托网络实现从单卡到多卡、框内到框间、单Pod到多Pod的连接，进而完成规模突破。在这一过程中，光技术的三大核心要素——光模块、光传输介质、光交换，将成为支撑大规模集群的关键力量。