在近日舉行的中國光網絡研討會上，中國工程院院士鄔賀銓發表《智能體時代的光網絡》主題演講，闡述了大模型智能體爆發對數字基礎設施提出的全新挑戰，并重點聚焦入算網絡、算內互聯與算間互聯三大核心層級的技術演進路徑。

他指出，隨著大模型智能體（Agent）從概念走向規模化應用，不僅顯著增加Token調用量，同時推動算力持續走高。據預測，2030年全球IP流量年增60%~90%，流量中AI占比超過60%，這類流量對丟包與時延高度敏感，傳統IP網絡難以滿足需求。

鄔賀銓認為，從成本看超算不宜做智算，智算不宜做通算；從性能看通算不勝任智算，智算精度不足無法承擔超算。為此，當前互聯技術按層級分層選型：卡間互聯優選CPO、LPO、OCS技術，機間互聯優選Spine-Leaf互聯，800G/1.6T可插拔光模塊（OSFP）、硅光集成、DWDM+OTN；算間互聯則優選DWDM+OTN，相干硅光高速光模塊，廣域RoCEv2+全域無損調度，光電路交換OCS，算力路由協議、SRv6算力切片等。

入算網絡：

智能體接入的“最后一公里”

入算網絡是用戶側數據進入智算中心的通道。隨著智能體7×24小時運行及B端企業日均百萬至億級Token消耗成為常態，傳統上行窄帶已成為瓶頸，且不同場景對時延和數據隱私的要求差異巨大。

針對中小企業及高端個人用戶的本地接入，對稱50G PON技術成為主流方案。

對于實時性要求高的業務，2000km往返約20ms的基礎物理時延疊加處理后普遍超過25ms，難以滿足<20ms的實時業務需求。針對上述挑戰，主要采取以下應對措施：

一是區分業務類型。能接受30~100毫秒延遲的，可以遠程處理。二是架構優化：在東部做意圖識別、輕量化預處理，僅把核心算力訴求傳到西部，縮減交互數據量，同時緩存預熱常駐模型，無需每次遠距拉取模型文件。三是用更好的網絡技術：重要業務路由選空芯光纖，時延可降低約30%；FC-NVMe用FC無損承載NVMe本地SSD高速接口，將設備+協議延遲壓至1毫秒以下；若追求成本與短距，則選RoCEv2。

算內互聯：

筑牢萬卡集群底座

鄔賀銓介紹，算內網絡正向全光扁平架構演進，葉脊結構支撐千卡以上GPU集群。系統速率從400G邁向2026年的1.6T、2028年的3.2T。

模塊從可插拔800G為主過渡到2026年的近封裝（NPO）和共封裝（CPO），后者功耗降50%、密度升10倍；2028年后有望引入全光交換（OCS），實現納秒級時延。

光纖方面，超低損單模用于長距，多芯光纖提升布線密度，空芯光纖衰減更低、時延減少30%，雖成本高，但節省的微秒級時延可提升算力利用率2%–5%，大智算中心算力收益足以覆蓋其溢價。

RDMA（遠程直接內存訪問）是提升算內網絡性能的關鍵技術。相比傳統TCP/IP，RDMA通過專用網卡硬件卸載，數據直接在應用內存與網卡間直傳，無中間拷貝，顯著降低時延。但為防止丟包，需配合ECN、PFC兩種擁塞控制機制。

目前RDMA主要適用于交換機內部及局域網環境。其中RoCEv2支持路由擴展，可在數據中心提供微秒級延遲和極致帶寬，但因依賴底層以太網性能，尚不適用于不具備底層以太網性能的廣域網。

鄔賀銓指出，隨著算力需求越來越大，卡間/機間互聯需要光電融合突破通信瓶頸，算內網絡成為光通信產業發展新機遇。

算間互聯：

廣域協同的挑戰與應對

算間互聯分為域內（10km內）和廣域（上千公里）。域內可通過專用光纖承載RoCEv2解決；廣域雖有需求，但面臨嚴峻挑戰。

首先是零丟包要求極高，1%丟包即可致RoCEv2吞吐歸零，而傳統廣域網無法滿足；二是時延敏感，長距離導致ACK回復慢、緩存占滿，600公里時吞吐可從100G驟降至10G；三是擁塞控制滯后，RTT達數十毫秒，流控指令降速前鏈路可能已堵死；四是ECMP哈希算法失效，易將多條大流分配到同一鏈路，加劇擁塞。

針對廣域互聯的時延難題，可通過擁塞控制機制和負載均衡方法來應對。

在擁塞控制方面，可通過長距PFC+IPCN（智能主動擁塞通知）、HPCC（高精度端側擁塞控制）、RRCC（參考速率擁塞控制）、TC-SACK（計時計數雙維度選擇重傳）等方式應對。此外，還可通過部署邊緣流量整形，避免突發沖擊，并劃分獨立緩存分區防止低優流量堵塞高優業務。

在負載均衡方面，改用更精細的策略：負載均衡改用全局調度，由控制器實時感知全網狀態，為每條流量鎖定無擁塞最優路徑；用精細分流替代傳統哈希，把大象流拆小、動態分到多條路，并結合端口分組+接口ID Hash+智能編排，動態調權重，達成無損均衡。

為優化廣域互聯，光網絡底層傳輸協議正從L3到L1逐層適配AI需求，整體目標是構建“智能光網絡 + 開放可編程光層 + 數字孿生仿真 + 物理/IP層協同”的底座。

廣域互聯落地實踐

據介紹，上述技術已在多個國家級示范工程中落地驗證。以“京數西算”為例：北京利用西寧算力進行數據加密訓練和實時性非敏感的推理，既滿足數據安全要求，又利用綠電優勢降本約30%。典型應用場景包括政務大模型、城市仿真、科研AI等。

在跨域協同上，“邊傳邊算、分段接力”成為主流。以哈密—深圳4000km專線為例：通過定制擁塞控制技術（URDMA/OTN-RDMA）主動預判+逐跳波長級流控+骨干節點超大緩存，成功將丟包率壓至10??以下，訓練效率超90%；在上海—濟南1500km鏈路上，結合RoCEv2+AINET+SRv6動態調整通信與計算節奏等，效率達95%以上。

在算電協同方面，中國電信800km 400G骨干專線項目中，福建依托低價風電/光伏部署AI計算中心，承接上海遷移任務；上海電力60kW推理任務遷移后降低80%負荷；結合BBRv3+ECN+DCTCP，保障跨省密文數據高吞吐、低時延傳輸。

面對智能體時代流量結構的劇變，網絡與算力的關系正走向深度融合。通過光、IP、管控、業務四層深度協同，將傳統網絡從單純的傳輸管道升級為能按需分配、智能調度的“算力延伸底座”。

最后，鄔賀銓總結道，光網絡技術的發展帶動了鏈路層、網絡層和傳送層技術的創新，通信網絡技術體系正隨AI實現代際躍遷。

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本文轉載自“C114通信網”，原標題《鄔賀銓院士：智能體時代光網絡》。

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