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大模型参数规模以百倍速度扩张，智算集群从万卡一路奔向十万卡，百万卡的声音也已在业内出现。算力芯片的军备竞赛之外，一条原本隐于幕后的战线被推到台前——互联。GPU算力大约以每两年3.3倍的速度增长，网络互联与存储带宽的增速却只有1.4倍左右，剪刀差越拉越大，成为制约算力效能释放的核心瓶颈。
行业的应对之策逐渐清晰：光进铜退。市场研究机构Cignal AI在报告中预测，OCS市场规模将在2029年突破25亿美元，OCS已从谷歌一家的项目演变为多家厂商真实交付、真实订单的多厂商市场。LightCounting亦判断，AI集群光互联这一细分市场的规模将在2026年增至超100亿美元，实现两年翻番。
在CIOE中国光博会联合C114举办的“2026中国光通信高质量发展论坛——光交换系统（OCS）：重塑AI集群的超高速互联底座专题线上研讨会”上，凌云光技术股份有限公司光纤器件与仪器事业部CTO张华系统阐述了面向AI场景的可重构数据中心网络（RDCN）光互联技术的最新进展。作为国内光通信领域的代表性企业，凌云光已初步形成了从数据中心内部光交换到芯片间光互联的技术储备和产品布局，这场分享也为观察国内光通信产业如何卡位AI基础设施提供了一个绝佳的窗口。
算力狂奔撞上互联短板
当下，智算中心后端网络已细分为Scale-up、Scale-out与Scale-across三个层次。其中，Scale-up网络承担着GPU/xPU之间的张量并行与专家并行（MoE）通信，对带宽和时延的要求最为苛刻。
然而，Scale-up网络以铜缆和PCB走线为主的技术路线正面临根本性限制——随着传输速率提升，电传输损耗显著增大，传输距离急剧缩短。张华援引行业数据指出，200G速率下单路无源铜缆的有效传输距离仅一米左右，这一距离严重制约了集群的扩展规模。英伟达NVLink72超节点已逼近铜缆互联的工程极限，业界普遍认为，仅靠铜缆已无法支撑更大规模的集群部署。
传统固定互联架构在AI训推场景下短板日益凸显。不同于传统云计算数据中心相对连续且稳定的流量模式，智算中心流量往往呈现明显的空间和时间结构，分布不均衡且具有突发性，不同训练、推理任务需要适配不同的物理拓扑。更关键的是，大模型训练动辄持续数周甚至数月，单一GPU或xPU故障可能导致全局回退，故障恢复时长达到分钟乃至小时级，造成算力严重损失。交换侧同样吃紧，Spine层电交换机一般需要提前预部署，随着速率不断升级，低速Spine交换机已成为新技术应用的性能瓶颈，且成本和功耗占整个数据中心的40%左右，升级Spine交换机不仅耗时费钱，还将进一步推高功耗。
张华把需求归结为“两高两低”——高带宽、高可靠、低功耗、低时延，这八个字背后是整个互联架构的重构。以光电路交换机（OCS）与光输入输出（OIO）为核心的可重构数据中心网络由此应运而生，适用于替代Spine层电交换机、动态物理拓扑重构、故障快速恢复和计算资源池化等场景。
OCS：从谷歌独舞到产业共识
OCS技术的产业化，绕不开谷歌这家先行者。从TPU v4首次引入OCS算起，这条路线已演进数代：v5p以全面OCS三维光网支撑Gemini训练，v7实现芯片故障毫秒级物理隔离，最新发布的v8训练芯片单Slice规模已达9600卡，核心交换依旧建立在OCS之上。值得注意的是，谷歌自身也开始从自研OCS转向商用方案，为供应商打开全新空间。
