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从数据中心光交换到城域算力光互联》的主题演讲。系统阐述AI发展为何推动光网络和OCS技术进一步演进、OCS应用为何不应局限于数据中心内部，以及如何利用运营商城域网中的CO节点、OTN、ROADM和OCS能力，构建面向AI推理的城域级算力光互联架构。

推理驱动算力下沉，城域网价值升级

当前，全球AI算力容量持续攀升，大模型能力不断增强，推动AI算力基础设施从以单点集群为主的建设模式，向更大规模集群化部署以及更高能效和更强网络互联能力的方向演进。同时，AI业务逐渐从训练驱动走向训推并重，推理增长明显提速，而推理强调实时响应、高并发和用户体验，网络互联的重要性进一步凸显。

刘宇旸表示，推理需求快速增长并未削弱AIDC的重要性，训练、基础模型迭代和大规模集中推理仍主要依赖超大规模智算中心。无论是超大规模单体智算中心，还是通过DCI实现的跨区域分布式智算中心，都面临网络互联压力持续上升的挑战。

具体而言，AllReduce、All-to-All等AI通信强度高；多级电交换和大量光模块带来能耗挑战；大规模集群需要更高交换端口密度；链路/交换节点故障影响训练和推理连续性。可以说，随着集群规模持续扩大，网络互联正成为影响算力效率、能耗和可靠性的关键瓶颈。

刘宇旸介绍，传统数据中心网络主要依赖电交换，但随着集群规模的提升，电交换面临带宽、功耗、端口密度、故障隔离等方面的压力。OCS可通过卸载/替代部分Spine层电交换压力、提供冗余保护和故障隔离、支持分布式交换和可重构拓扑，被用于构建大带宽、低功耗、可重构的光互联能力。

从业界实践来看，谷歌通过总线式光交换技术重构网络连接，英伟达利用OCS实现高效保护与物理隔离，曦智科技探索了分布式光交换实现可重构拓扑。“这些案例说明，OCS不再是概念层面的技术，而是已经在数据中心内AI光互联中体现价值。”

随着AI推理需求的增长，推理业务从离线调用走向实时在线服务，端到端时延成为影响用户体验的关键因素，算力部署位置需要从远端中心云向城域侧、边缘侧下沉。为满足这些需求，OCS是否也可以从数据中心内进一步走向城域网CO节点之间的算力互联？

运营商的CO节点靠近用户，同时具备机房、电力、光纤、OTN、ROADM和运维体系，是承载边缘AI推理的天然位置。但是，单边缘DC/CO受空间、功耗、散热和卡数限制，难以独立承载大模型推理需求，可将多个CO节点通过光网络互联，组织成城域级AI推理集群，支撑低时延、可扩展的分布式推理。

刘宇旸表示，多CO协同后，城域网不再只是承载普通业务流量，而需要支撑AI任务中的聚合通信（AllReduce）与多对多(All-to-All)通信。在AIDC内部，GPU/服务器通过Leaf-Spine或Rail结构互联，支撑AllReduce聚合通信和All-to-All多对多通信；在城域侧，多CO节点通信模式可从AIDC内部集群映射到城域CO光环，通过OTN/ROADM光环互联，利用环形波长和光直通能力承载类似AI通信模式。