AI算力网络为何离不开有源铜缆与LPO技术

导语

当我们惊叹于大模型的智慧时，可曾想过，支撑这股“智能洪流”的，不仅是强大的GPU，更是连接万颗芯片的“神经网络”？在AI数据中心的机柜里，正上演着一场关乎效率与成本的无声竞赛。

本期文章我们将穿透算力光环，为您厘清支撑AI世界的两条关键“生命线”——成熟稳健的“有源铜缆” 与 前景广阔的“LPO”光技术。

AI的算力网络，为何离不开这两条“线”？

单个GPU无法训练万亿参数模型，必须将成千上万的GPU连接成集群。这个连接GPU的“神经网络”，决定了算力集群的最终效率。

当前，技术路线主要分为两大阵营：

电气领域的极致：有源铜缆，专精于机柜内部短距离高速互联。

光学领域的革新：LPO，为机柜间更长距离、更高速率的连接而生。

它们共同构成了AI算力基石的“毛细血管”与“核心动脉”。

“生命线”一：

有源铜缆——成本与效率的“压舱石”

有源铜缆是当前AI数据中绝对的主流选择，其核心优势在于将成熟技术的性价比发挥到极致。

极致节能：

以NVIDIA GB200为例，其采用全铜互联方案，单个机柜相比光方案节能高达20千瓦，这对于电费敏感的数据中心至关重要。

稳定可靠：

尤其在海底、偏远地区等恶劣环境，铜缆作为无源介质，稳定性与维护成本优于光纤。

技术深厚：

从芯片内部到机柜之间，铜互联技术已发展数十年，生态成熟，是经过大规模验证的“压舱石”。

“生命线”二：

LPO——面向未来的“先锋官”

当数据速率向1.6T及以上迈进，传输距离变长，LPO作为一种创新的光互连技术，优势凸显。

简化设计，降低功耗：

LPO的核心理念是简化或移除传统光模块中的DSP芯片，从而直接降低功耗和延迟。

瞄准未来：

它被认为是应对下一代超高速率（如224G/448G SerDes）挑战的关键路径之一，为算力集群的“骨干网络”升级铺路。

关键解析：

两条“线”是互补而非替代

理解有源铜缆和LPO的关系，是把握技术趋势的关键。它们并非“你死我活”，而是“分工协作”。

有源铜缆主“内”：专注于机柜内部极致的密度、功耗和成本优化，是构建算力“细胞”的最佳选择。

LPO主“外”：专注于机柜之间的数据骨干连接，为未来更高速、更长距离的互联提供解决方案。

未来大型数据中心将是混合架构：柜内靠铜缆，柜间靠LPO等先进光互联。这种分工协作，共同撑起了持续扩张的AI算力版图。

掌握这两种关键互联技术，就能看懂AI基础设施降本增效的核心逻辑。它们的演进，直接决定了我们能否以更低的成本获取更强的算力。

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