吉林
观点：AI算力规模持续扩张，正在倒逼数据中心互联架构迎来新一轮变革，OCS光电混合组网是极具潜力的演进方向。目前行业更多聚焦硬件器件迭代，却容易忽视协议、标准、生态协同等软性瓶颈。中国移动从仿真验证入手，提前布局光电融合整套体系，兼顾短期可行性与长期技术演进。 未来单纯依靠单一厂商无法推动OCS走向商用，只有器件商、设备商、算力运营商、AI企业共同参与标准制定，打通软硬件协同壁垒，充分发挥光交换低功耗、大端口、速率无关的优势，才能让光电混合网络真正支撑十万卡乃至更大规模智算集群建设，为AI产业持续发展提供高性能底层网络底座。
中国移动研究院基础网络技术研究所技术经理王瑞雪在2026中国光通信高质量发展论坛光交换系统技术专场发表主题分享，围绕十万卡级别AI智算集群的网络瓶颈，深度剖析光交换（OCS）技术的发展机遇、现存痛点，并提出多维产业协同路径，夯实OCS在智算场景商用落地基础。
随着大模型训练集群规模持续向十万卡级别迈进，传统数据中心电互联网络遭遇带宽、功耗、散热多重物理瓶颈。光通信的迭代进程始终由流量增长驱动，从早年互联网浪潮拉动骨干光传输普及，到当下AI产业爆发催生智算中心短距光互联需求，技术演进脉络清晰。大规模AI集群对互联性能提出极致要求，传统电交换方案短板凸显，以OCS为代表的光交换技术，成为突破集群规模上限、提升网络运行效能的重要路线。
在智算场景中，电交换体系面临难以规避的两大瓶颈。一方面交换芯片性能高度依赖先进制程，迭代空间持续收窄；另一方面超大容量芯片功耗急剧攀升，102.4T交换芯片功耗突破千瓦，逼近风冷散热极限。与之对比，OCS不受芯片制程约束，具备端口功耗低、端口规模更大、时延恒定无抖动、与信号速率相互解耦等核心优势，单设备端口规模最高可达576口，远超盒式电交换机。当前全球产业加速布局大端口OCS设备，但多条技术路线并行，行业方案尚未形成收敛。
国际科技企业已经率先开启OCS在AI算力集群的实践探索。Google依托OCS速率无关的特性，打破网络层级速率绑定难题，平滑完成算力集群硬件迭代，成功将TPU集群互联规模从4096卡拓展至9216卡；英伟达则规划OCS在AI算力工厂三大应用场景，利用光交换增强网络故障恢复能力，不过方案现阶段主要用于业务容灾，暂未进入大规模商用阶段。
从组网价值来看，OCS可替代集群顶层电交换机，支撑POD单元弹性扩容；部署于网络中间层时，能够快速隔离故障、缩小故障影响范围，并根据AI训练任务需求动态调整网络拓扑，适配Scale-out智算集群建设。
尽管前景广阔，OCS规模化落地仍有四道现实阻碍。毫秒级切换速度难以匹配数据中心突发随机流量；技术方案需要与上层协议、AI通信库深度适配，定制化开发抬高生态门槛；硬件接口、管控协议缺乏统一标准，不同厂商设备互通困难；初始建设投入偏高，仅在流量特征可预判的大型算力场景中才能凸显成本优势。想要释放OCS完整价值，需要同步攻克硬件设备、智能调度、光电协同等关键技术，并推动跨产业标准化共建。
当前OCS技术研发形成清晰演进主线：器件层面朝着千端口规模、低插入损耗、硅光集成方向升级；组网调度层面，由静态慢速拓扑向智能快速重构演进，覆盖Scale-up、Scale-out、跨园区Scale-across全层级算力互联场景。
在技术预验证领域，中国移动联动高校搭建千卡级光电混合智算仿真平台，开展大规模OCS组网仿真验证。后续将依托仿真底座优化传统网络协议，打造开放标准化的光电协同机制，推动硬件接口、控制协议规范统一。面向不同层级算力互联，中国移动形成两套技术思路：跨智算中心场景采用IP+光融合架构，精简设备形态、实现一体化运维；集群内部互联依托OCS搭建全光动态调度网络，提供高带宽、高灵活度的互联通道。
王瑞雪在演讲最后发出产业倡议，多措并举打通OCS落地堵点：搭建统一完整标准体系明确演进路线；统一核心接口与管控协议，破除异构设备互通壁垒；深化产业链上下游协同，持续推进场景试点与技术验证闭环。
转载自《C114通信网》
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