C114訊 5月29日消息（蔣均牧）隨著AI算力的瓶頸從芯片內部轉向芯片之間，光網絡在AI集群中的價值正在被重估。在5月28日于上海舉行的“x”PO賦能AI數據中心光互連論壇上，百度光網絡架構師萬昳系統解析了AI集群三大場景對光網絡的需求。

她指出，Scaling Law已從堆參數量轉向提升效率，混合專家模型帶來海量All-to-All通信，推理場景的KV Cache規模膨脹使時延成為關鍵指標。面對通信墻的轉移，Scale-Out、Scale-Up、Scale-Across三層網絡各自面臨不同的光技術課題，銅與光的邊界需根據總成本最優原則重新劃定，而NPO、CPO、TFLN、空芯光纖等多項技術正在不同維度上展開探索。

英偉達近期接連宣布與康寧、Coherent、Lumentum簽署總額超70億美元的光互聯合作協議，光連接從配角走向主角的信號已足夠清晰。LightCounting預測，2026年全球光模塊市場仍將保持約60%增速，至2031年市場規模逼近600億美元。百度作為國內AI基礎設施的重要建設者，其對光網絡的需求研判和技術路線選擇，值得產業界深入關注。

Scale-Out：從三層到兩層，光模塊速率迭代周期縮短

在發言中，萬昳首先回顧了Scale-Out網絡的演進軌跡。傳統DCN采用接入、匯聚、核心三層架構，適用于以南北向流量為主的CPU時代。AI集群的流量特征已發生根本性變化：東西向流量占比超過80%，且對延遲極度敏感。產業追求的方向是將架構壓縮至兩層以內，甚至探索單層“大平層”方案，以最短跳數完成GPU間數據傳輸，同時迅速地擴展規模、將Token的成本降到最低。

這一架構演進的物理基礎在于交換節點速率的加速迭代。過去芯片制程和芯片研發遵循兩到三年翻倍的摩爾定律周期，如今節奏明顯提速，已壓縮至一年半甚至更短。

光互聯層面，增量主要集中在AI集群（HPN）場景。萬昳指出，通算領域從40G到400G的各速率等級生命周期相對較長，增量有限；但在基于51.2T和102.4T交換節點的AI集群中，400G、800G乃至1.6T光模塊存在巨大增量。同時，400G/800G大量采用Break Out方式拆分為多通道，目的是以更低成本接入更多計算節點，平滑演進。

Scale-Up：銅光共存，NPO代表更長遠方向

Scale-Up網絡的定義是一個“超級資源池”——所有GPU共享內存池，通過類總線網絡實現極低時延的數據交換。萬昳強調，這一區域內絕大多數路徑是唯一的，節點發生故障時沒有備用路徑可選。因此Scale-Up對鏈路穩定性和信號完整性的要求，遠超普通通信網絡。

在Scale-Up互聯方案中，銅與光的選擇是業界爭論的焦點。萬昳給出了明確原則：能用銅的地方盡可能用銅，無論無源銅纜還是有源銅纜；必要用光時，毫不猶豫地上光。她列舉了銅纜的現實工程難題：阻隔散熱影響氣流、布線難度大、信號完整性受電磁干擾。相比之下，光纖柔軟、不受干擾、布線靈活。但最終選用哪種介質，取決于應用場景，以及總體成本最低。

百度在Scale-Up域內正積極評估多種光方案。LRO兼容性較好且具有時延上的優勢，同時因保留可插拔形態對運維友好，被寄望于超節點中批量應用。NPO則代表更長遠方向，是向全光互聯演進的重要一步，萬昳希望借此實現“XPU直接出光”，無需經過多路轉換，只要光纖通達即可直連上層交換節點。其價值還在于前面板布局的優化——當光模塊數量急劇增加時，前面板的散熱和布線已成為物理層面的瓶頸，NPO通過減少可插拔形態的存在，為更高密度的端口部署創造了條件。

此外，她還提到了一個重要的工程理念：BOX設計和光模塊的分離時代正在結束，未來在系統設計初期就必須把芯片能力、光能力、光網絡能力進行綜合設計，在D1階段即達到最優表現。而在運維層面，百度的思路是將NPO做成整機可插拔形態，前提是光的失效率必須低于電芯片。

Scale-Across與前沿探索：從DCI到AI超級工廠的跨越

當AI集群突破單個數據中心園區的物理邊界，Scale-Across便成為必然選擇。萬昳透露，百度自一年前便已開始在多個機房中部署跨DCI的數萬卡集群互聯，通過幾十公里傳輸鏈路將分布在不同位置的GPU連接起來。

Scale-Across的核心訴求是：極高的帶寬、可控的時延與沖突、無損傳輸。傳統DCI設備雖能滿足技術指標，但成本過高，如何在高帶寬與低成本之間取得平衡，是百度當前探索的重點。萬昳特別強調，無損傳輸不僅依賴光傳輸設備，更需要與交換網絡聯合設計，以實現端到端的系統最優。

在三到五年的技術展望上，萬昳梳理了百度重點關注的方向：CPO方面，百度已與部分廠商深入交流，落地需要時間，但小批量測試可先行啟動。400G及更高速率上，硅光和TFLN（薄膜鈮酸鋰）是兩條主路線，今年業內已在400G硅光上取得突破，TFLN則需關注國內生態鏈成熟度和良率。Coherent-Lite是Scale-Across跨域互聯的重點方向，u-LED面向Scale-Up短距互聯極具潛力，空芯光纖則因超低延遲特性受到關注，百度也愿意聯合產業界共同嘗試。

AI集群對光連接的需求已從“帶寬夠不夠”演變為架構、成本、延遲、運維的系統性考量。正如萬昳在演講結尾所言，光產業鏈在AI集群建設中有大量可做的事情，這對于整個產業都將是非常好的機會。