OFC 2026技術洞察 | AI集群的“光進化”，OCS離大規(guī)模爆發(fā)還有多遠？

  OFC 2026

  在OFC 2026開幕前的研討會中，愛德泰圍繞“光電路交換（OCS）在AI網(wǎng)絡中的應用”這一主題參加了七場專題會議。綜合NVIDIA、NTT、Ciena、Lumentum、康奈爾大學等機構和企業(yè)的報告，我們觀察到隨著AI模型參數(shù)以每年10倍的速度增長，以及測試時擴展等新計算范式的出現(xiàn)，GPU集群正從十萬卡向百萬卡邁進，電交換的功耗、距離和密度瓶頸日益凸顯。OCS正從“可選項”向“必選項”演進，但其產(chǎn)業(yè)化路徑仍面臨多重挑戰(zhàn)。

  驅(qū)動因素：AI流量重塑網(wǎng)絡戰(zhàn)略

  NVIDIA的Janis Patronas在報告中指出，AI模型參數(shù)每年10倍的增長以及測試時擴展（例如o1模型）的出現(xiàn)，推動了對GPU計算和高帶寬網(wǎng)絡無止境的需求。AI模型規(guī)模的增長已使集群擴展到數(shù)十萬GPU，OCS正從一個后臺角色轉變?yōu)橐粋€首要的系統(tǒng)級考量因素。目前，OCS在橫向擴展（故障容錯/恢復）方面效果顯著；未來若能解決集成難題，有望進入縱向擴展域，實現(xiàn)靈活拓撲的動態(tài)重構。

  NTT的Kazuya Anazawa則從物理層揭示了電交換的極限：在200 Gbps速率下，縱向擴展網(wǎng)絡被限制在1.5米以內(nèi)，導致集群規(guī)模被卡在大約100個GPU的規(guī)模。他提出采用共封裝光學（CPO）將能耗降至5 pJ/bit以下，并將縱向擴展域擴展到數(shù)百個GPU。并提倡使用解耦的OCS單元來構建靈活、模塊化的環(huán)面拓撲結構。

  技術路線：3D MEMS與2D MEMS的角逐

  在光開關的具體實現(xiàn)上，研討會呈現(xiàn)出兩條主要技術路徑的爭論。Lumentum的Peter Roorda強調(diào)，3D MEMS憑借其對數(shù)據(jù)速率的透明性和成熟工藝，成為當前滿足高基數(shù)（目標1000+端口）需求的首選方案。然而，產(chǎn)業(yè)化仍面臨可靠性驗證（數(shù)百萬次循環(huán)）和數(shù)千個端口的高通量自動化校準的挑戰(zhàn)。

  與之相對，nEye Systems的Ming Wu在“2D與3D架構”的問題上，主張采用2D MEMS陣列，認為其在控制系統(tǒng)簡便性和可靠性方面更具優(yōu)勢，并展示了向1000×1000端口擴展的潛力，交換能力可達亞毫秒級，可充當AI工廠的自動化“配線架”。

  Ciena的David Boertjes則從系統(tǒng)層面提出了行業(yè)“愿望清單”：要實現(xiàn)OCS的普及，需要數(shù)萬個無阻塞端口、微秒級交換速度和更高的端口密度。同時，隨著800G及以上速率鏈路的普及，鏈路預算已壓縮至3-4 dB，這要求開發(fā)具有更好損耗預算的專用收發(fā)器，或引入相干光技術。

  關鍵挑戰(zhàn)：從物理層到運維層的多重障礙

  盡管技術路線圖日益清晰，但多位演講者揭示了OCS大規(guī)模部署前必須跨越的幾道坎。

  1.架構限制：

  3D OCS（MEMS/壓電） 在擴展基數(shù)時，面臨調(diào)整反射鏡的反應速度慢、插入損耗增加以及物理尺寸增大等問題。

  2D OCS 在擴展到64個連接以上時，由于累積的高插入損耗，面臨巨大挑戰(zhàn)。

  2. 縱向擴展困境：

  我們?nèi)栽谒伎籍斍暗腛CS形式能否取代銅線用于“縱向擴展”（GPU到GPU）。目前最佳的用例仍然是橫向擴展和交叉擴展，以繞過硬件故障進行路由。

  3.交換斷連：

  控制平面（微秒級交換）和數(shù)據(jù)平面之間存在根本性的滯后。雖然反射鏡可以快速移動，但收發(fā)器（DSP）需要毫秒級的時間來重新鎖定時鐘數(shù)據(jù)恢復和自適應均衡濾波器。

  4.運營維護：

  數(shù)據(jù)中心的光纖潔凈度是一個主要的隱性成本。在高基數(shù)OCS架構中，大量光纖連接器集中部署，而當前數(shù)據(jù)中心的手動檢查/清潔并非標準操作，且經(jīng)常被忽視，導致高插入損耗和鏈路故障。

  軟件定義與可預測流量帶來新思路

  Cornell的Rachee Singh提供了一個突破性的視角：與通用的云流量不同，AI工作負載具有100%的可預測性（如All-Reduce模式）。這為“軟件定義的物理層”奠定了基礎——大象流（模型權重）可經(jīng)由OCS直通，而小數(shù)據(jù)包仍留在電交換機處理，從而在性能與成本之間取得平衡。

  iPronics的Luis Torrijos進一步展示了硅光子可編程芯片的潛力，通過實時重配置實現(xiàn)交換與信號處理，在提供高帶寬低延遲的同時，也面臨著端口規(guī)模擴展和插入損耗的挑戰(zhàn)。

  綜合七場研討會的觀點，行業(yè)普遍預期的“2028年大規(guī)模OCS采納”仍面臨顯著障礙。谷歌的成功建立在垂直集成的堆棧和嚴苛的運維標準之上，對于大多數(shù)企業(yè)而言，OCS的高成本、標準編排軟件的缺失以及運維層面的“維護危機”都是必須正視的問題。

  OCS的技術本身正在成熟，其在AI時代的核心地位已不容置疑，但其生態(tài)、配套技術和運維體系的協(xié)同演進，將是決定光開關能否真正點亮百萬AI集群的關鍵。未來幾年，業(yè)界需要在器件可靠性、收發(fā)器突發(fā)模式能力、自動化運維工具等方面取得突破，才能將OCS從實驗室愿景轉化為數(shù)據(jù)中心現(xiàn)實。

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