当算力不再是AI“进化”的唯一瓶颈：知名材料公司康宁的中国光通信生意

如果置身于一个规划容纳数十万张加速卡的超大规模智算园区，人们会对"云端算力"这个词产生一种全新的认知。 在这个由数以万计机柜堆叠而成的算力集群中，设备之间的物理互联跨度可能长达数公里。 这意味着，如果不解决大规模智算中心连接密度、连接效率与空间占用的矛盾，堆叠再多的算力芯片也很难有效运转。 这种大规模算力集群不仅消耗着相当于一座中型城市的电力，还面临着一个更为具体且棘手的工程难题，如何在有限的物理空间内，塞进海量的连接线缆， 并确保数据在如此长距离的传输中实现微秒级的同步。 在传统的认知中，数据中心是算力的容器，但在这种超大规模的集群里，物理层的"连接"或许正在成为制约效率的天花板。 当加速卡的数量从一千张增加到十万张甚至几十万张时，布线的复杂度并不是线性增长，而是指数级爆发。同时面对AI智算中心单机柜功耗的不断上升， 高密度布线解决方案在Scale-out和Scale-up中将起到积极的作用。 除此之外，当一个大模型需要调用成千上万张加速卡进行训练时，决定运算效率的，就不仅仅是单张加速卡的性能，同时也包括这些加速卡堆叠后能否保持 高带宽，低时延，无阻塞的数据交换。 在这个意义上，光纤网络不再是简单的连接配件 ...