IPEC亮相OCP全球峰会：共探AI光互联技术前沿，构建下一代数据中心标准生态(448G/lane、xPO、OCS、液冷等)

2025年10月13日，在美国圣何塞会议中心举办的OCP Global Summit 2025全球峰会上，IPEC国际光电委员会（International Photonics & Electronics Committee）成功举办题为“The Boost for AI: Next-Gen Optical Interconnects”的专题论坛。作为峰会首日黄金时段的核心活动，论坛汇聚了Google、Arista Networks、Broadcom、海信宽带、Lumentum、Ciena等全球多家行业领军企业的技术领袖，聚焦AI驱动下448G/Lane光互联技术、标准演进与产业化落地，系统性披露从芯片到模块、从架构到散热的全链条技术突破，为下一代AI数据中心光互联生态构建奠定关键共识。 一、IPEC：搭建开放标准平台，推动AI光互联协同发展 作为本次论坛的发起者与产业协调核心，IPEC在会上明确了其在AI光互联标准领域的核心布局。据IPEC Senior Director Eric Bernier介绍，IPEC成立于2020年9月，注册于瑞士日内瓦，是一家非盈利国际标准组织，会员规模已从成立初期的13家扩展至2025年的51家，覆盖光芯片、光模块、设备厂商、云企业及测试机构，理事会单位包括中国电信、中国信息通信研究院（CAICT）、华为、美团、海信宽带等。

当前IPEC已启动多项关键标准项目：在高速光模块领域，推进400G eSR8（200米多模传输）、400G eSR4/800G eSR8（150米多模传输）标准制定，2025年一季度完成400G eSR8草案1.0，计划四季度发布中间规范（IA）；1.6T可互操作光模块项目于2024年启动，2025年3月完成草案1.0，同年9月在CIOE期间组织8家厂商完成互联互通演示；针对散热瓶颈，启动Liquid Cooling Optics（LCO）标准项目，指出150ml/min冷却液流量下，45℃入口温度可支持80W以上模块散热，2025年12月将发布草案1.0，2026年5月计划发布IA；在可靠性领域，补充电信级光模块可靠性标准，新增COC冷凝、胶水分层等GR-468未覆盖的故障模式测试方法，2025年5月已发布正式标准。

二、市场趋势：AI驱动以太网光模块市场爆发，CPO成未来主流 LightCounting创始人Vladimir Kozlov在论坛上分享了以太网光模块市场的核心趋势，指出两大关键驱动因素：一是AI领域投资激增且持续超预期，二是2023年NVIDIA开始用光模块替代有源光缆（AOCs），直接推动以太网光模块需求增长。从市场结构看，2025-2029年AI应用将占据高速光模块（400G及以上）需求的主导地位，其中3.2T速率模块销售额预计2027年达12亿美元，2029年增至28亿美元；云厂商支出增长虽将放缓，但电信与企业市场将重新成为增长动力。

从技术演进看，以太网 transceiver销售虽无法精准预测放缓时点，但长期呈增长态势，保守预测下5年市场轨迹清晰。

速率方面，800G及以上高速模块出货量将快速攀升，2030年400G/lane的共封装光学（CPO）技术将超越传统可插拔模块，在800G、1.6T、3.2T端口中的占比分别达51%、30%、9%。

光互联架构将按“速度极限”分化为三类：Ultra Fast（ lane速率400G及以上，每光纤波长4-16个，支持可插拔/CPO，用于光交换与以太网交换）、Fast and Wide（lane速率200G，每光纤波长1个，支持可插拔/NPO/CPO，用于高基数以太网交换）、Slow and Wide（lane速率100G及以下，每光纤波长1-16个，支持NPO/CPO，用于PCIe、UCIe等非以太网连接），长期还将涵盖相干光（超高速）到Micro LEDs（超低速）的全谱系技术。

三、AI集群互联：Google TPU的光互联技术演进与瓶颈突破

从芯片到集群的光连接：Google TPU光互连的架构演进、链路优化与低延迟突破

Google Platforms Optics Team的Cedric F. Lam以TPU为核心，阐述了光互联在AI/ML系统中的关键作用。Google TPU已历经七代演进：2015年v1为内部推理加速器，2020年v3实现1024芯片/超级集群的2D Torus拓扑，2023年v5p提升至8960芯片/集群，2025年最新的v7 Ironwood（代号Ironwood）进一步实现9216芯片/集群，支持1.77PB可直接寻址的共享HBM内存，创下共享内存多处理器新纪录，同时采用液冷与光可重构设计，成为当前最灵活的AI加速器。

AI/ML集群的核心瓶颈在于互连带宽——这类大规模分布式共享内存系统需高带宽、低延迟、无损的互联方案（支持Scale-Up与Scale-Out），而硬件浮点运算能力（FLOPs）与内存/互连带宽的差距已超3个数量级。为突破瓶颈，Google在TPU集群中持续升级光互联方案：v2（2018年）无专用光模块，v3（2020年）采用400Gbps AOC电缆（lane速率50G），v4（2022年）切换为400G OSFP模块（lane速率50G）并引入光电路交换机（OCS），v5p（2023年）升级至800G OSFP模块（lane速率100G），v7 Ironwood（2025年）则采用800G OSPF模块（lane速率200G），OCS持续沿用。

3D Torus拓扑是TPU集群光互联的核心创新，通过4×4×4“Cube”（含64颗TPU芯片）作为基本单元，可灵活组合成任意规模切片（如v4最大2048芯片、v5p最大6144芯片、v7 Ironwood最大8320芯片），且所有切片均为完整3D环回拓扑，能降低网络直径、提升二分带宽。故障恢复方面，通过将故障隔离在单个Cube单元，配合调度器自动选择健康单元重调度，可将故障恢复时间从分钟级缩短至秒级。

此外，Google还探索了多种前沿光技术：空心光纤（HCF）因空气芯中光速比硅高50%，可降低33%延迟，减少数据缓冲所需硅面积；TFLN（薄膜铌酸锂）调制器具备140GHz带宽、2V·cm的低Vπ-L、低插入损耗优势，Si-Organic Hybrid调制器则以0.3V·cm的Vπ-L实现紧凑尺寸；相干光（Coherent-Lite）方案谱效是IM-DD系统的4倍，更耐受MPI干扰，适合跨集群的园区与城域骨干互联，但需进一步优化低功耗DSP与<300ns延迟的FEC。

四、高速光互联技术：Arista与Altera的448G/Lane突破与挑战 Arista Networks的Andreas Bechtolsheim与Altera的Peng “Mike” Li共同聚焦448G/Lane光互联的技术过渡与测试验证。当前光技术正处于关键代际切换：当前一代采用212.5G-PAM4高速SerDes、硅光（SiPh）调制技术，支持1600G（8×200G）OSFP模块（8 lane）；下一代将升级至425G-PAM4 SerDes，采用InP、TFLN或有机材料调制器，支持3200G（8×400G）高密模块（64 lane），425G/Lane对应的信道带宽需达106GHz，而传统SiPh因带宽不足，难以满足需求，InP与TFLN成为核心选择。

400G IM/DD技术的材料与方案对比清晰：InP与TFLN的RF损耗显著低于SiPh，能更好维持高速下的信号完整性；InP在激光器集成上具备天然优势，且随着AI/ML需求放量，量产能力（HVM）大幅提升，SiPh虽已实现量产，但激光集成难度高，TFLN则刚启动HVM进程；TFLN具备无热依赖性与波长无关性，InP需通过技术手段管理热性能，SiPh则在无源集成上表现更优；带宽方面，TFLN带宽（140GHz）略高于InP（90GHz），二者均能满足400G需求，SiPh则面临带宽瓶颈。

产品路线上，Arista与Altera计划分两步推进：第一步是1600G-DR4/FR4模块，采用8×200G-PAM4电接口，通过Gearbox DSP转换为4×400G-PAM4光接口，搭配EML、InP或TFLN光器件，2025年OFC已演示原型；第二步是3200G-DR8/2FR4模块，需400G原生SerDes交换芯片，支持线性或LRO/TRO接口，预计2028年量产。DSP功耗是当前核心挑战——LPO、LRO、DSP的功耗随速率增长显著，1600G时DSP模块功耗约30W，3200G时将接近40W，pJ/bit指标从800G的20pJ/bit降低至3200G的12pJ/bit。

Altera还分享了425G（以太网）/448G（CEI）PAM4的端到端（E2E）测试数据：采用最新CPC连接器与31 AWG电缆，构建100mm-1500mm的E2E通道（插入损耗20dB-50dB），通道带宽超100GHz。

仿真结果显示，425G-PAM4（212.5 Gbd）在1.2m长度下仍能满足3dB COM（通道裕度）要求，插入损耗极限约41dB；448G-PAM4（224 Gbd）则支持1.1m长度，插入损耗极限约42dB，且100-110GHz频段串扰<-50dB，对整体性能影响较小（448G PAM4 CPC传1.1m与之前华为报道的也接近448G/lane接口新突破：华为ECOC报告拆解FEC与可靠性核心技术，首次披露1.1m CPC铜缆的448G信道数据)。

五、CPO与NPO：Broadcom的AI网络光互联架构创新

Broadcom业务发展经理Tzu Hao Chow聚焦AI网络的光互联架构，将其分为三大场景：Front-End网络（CPU与云）以DAC和光可插拔模块为主，单CPU光带宽较低；AI Scale-Up（机架内）当前以高带宽铜缆为主；AI Scale-Out（跨机架）则依赖光可插拔模块或CPO。

Broadcom的核心突破在于CPO技术，已规划四代产品：2022年第一代TH4（Humboldt）为100G/lane，2024年第二代TH5（Bailly）仍为100G/lane，2026年第三代TH6（Davisson）将升级至200G/lane，2028年第四代将实现3.5倍能耗降低与100倍集成度提升。

TH5（Bailly）CPO的可靠性数据已得到验证：在100万设备小时测试中无链路中断，年度链路故障率（ALFR）仅0.4%，较400G FR4可插拔模块（1.8%）降低5倍；平均无故障时间（MTBF）显著优于可插拔模块，能为24K GPU AI集群提升训练效率。

ECOC 2025：Meta实测博通Bailly 51.2T CPO交换机，超百万小时可靠性验证支撑超大规模AI数据中心

针对AI Scale-Up场景，Broadcom提出两种方案：VCSEL NPO（近封装光学）与硅光CPO。VCSEL NPO功耗低至1pJ/bit，成本接近铜缆，依托100G VCSEL的高量产能力（已出货10亿级通道，5万亿设备服务小时故障率<0.1 FIT），可支持6.4Tbps（双光学引擎）与12.8Tbps（多排引擎）的I/O带宽；硅光CPO则具备最高带宽密度（51.2Tbps/芯片边缘，2Tbps/mm Shoreline密度）与最长传输距离（达2km），适合大规模集群的跨机架互联。Broadcom的Scale up光互联方案：VCSEL NPO与硅光CPO

铜缆在AI Scale-Up场景的局限日益明显：100G/lane铜缆最大传输距离4米，200G/lane仅2米，且二者功耗均为4-5pJ/bit，无法满足跨机架需求。Broadcom预测，2027年后随着VCSEL NPO与CPO技术的功耗持续降低（如LRO Gen3、VCSEL Gen3），光互联将逐步替代铜缆，实现更大规模的集群拆分与灵活部署。

六、400G/lane光模块：海信的TFLN调制技术与实测验证 海信宽带的J. Zhou聚焦400G光模块的技术选择、挑战与机遇，指出AI数据中心对400G/lane解决方案的天然需求——这类方案能支持3.2T（8×400G）、6.4T（16×400G）高速率，同时降低800G（2×400G）、1.6T（4×400G）方案的成本与复杂度，还可适配CPO/NPO的N×400G PAM4线性接口。

400G/lane光模块的核心是调制技术，需在材料（TFLN vs InP）、调制方式（MZM vs EAM）、集成形式（离散 vs 异质集成）间做权衡。海信重点验证了TFLN MZM（Mach-Zehnder调制器）的性能：该器件3dB带宽超140GHz（实测1dB滚降点在67GHz），半波电压（Vπ）仅2.7V，线性度优异。

实测数据显示：180Gbaud PAM4调制下，搭配KP4+Hamming码FEC与23抽头FFE，通道代价（TDECQ）低至2.28dB；160Gbaud PAM4调制下，仅用KP4 FEC与23抽头FFE，TDECQ为3.73dB；PAM6调制下，164Gbaud（总速率425Gbps，含KP4 FEC开销）与176Gbaud（总速率453.75Gbps，含KP4+Hamming码开销）均能实现清晰眼图，满足400G/lane净速率要求。

仿真数据进一步验证可行性：227Gbaud PAM4（KP4+Hamming码）的TDECQ为1.52dB，接收灵敏度-6.3dBm；212.5Gbaud PAM4（KP4 FEC）的TDECQ为2.22dB，接收灵敏度-4.7dBm，二者误码率（BER）均低于1e-6。当前速率扩展的主要限制来自测试设备——AWG（任意波形发生器）在100GHz时的RF损耗达25dB，且最大校准频率仅90GHz。

七、AI/ML网络光组件：Lumentum的OCS、高功率激光器与VCSEL技术 Lumentum VP兼CTO Matt Sysak分享了三类核心光组件在AI/ML网络中的应用：光电路交换机（OCS）、超高功率激光器与Scale-Up VCSEL互联。Lumentum的300×300端口OCS基于MEMS技术，可替代Spine交换机并提供网络冗余/故障切换，在100K规模GPU部署中，能降低前端与Scale-Out网络65%的功耗，其插入损耗<2.3dB、隔离度>40dB、回波损耗>48dB、偏振相关损耗<0.28dB，性能指标领先。

超高功率激光器是CPO的关键支撑——CPO需用光学引擎替代可插拔模块，功耗较可插拔模块降低40%以上，且对激光器的功率与能效要求极高。Lumentum的CPO激光器可实现400mW输出功率，功率转换效率（PCE）达20%，线宽与相对强度噪声（RIN）表现优异（50℃下RIN<-150dB/Hz），已与NVIDIA合作开发Spectrum-X CPO交换机，该合作涉及微环调制器（MRM）、TSMC光子引擎优化、可拆卸光纤连接器等创新，拥有数百项专利。

Scale-Up场景（GPU集群机架内互联）的核心需求是高带宽、低功耗与高可靠性，Lumentum的堆叠VCSEL（垂直腔面发射激光器）技术成为优选：通过将VCSEL与驱动芯片堆叠的2.5D封装，实现高量产能力（历史出货超千亿颗）与超100年可靠性，同时功耗低至0.8pJ/bit。

当前GPU Scale-Up带宽正快速增长：Blackwell GPU支持7.2Tbps/72 GPU，Rubin GPU预计达14.4Tbps/144 GPU，Feynman GPU将进一步提升至28.8Tbps，而VCSEL互联能突破铜缆的传输距离与带宽限制，成为Scale-Up场景的核心方案之一。 八、AI集群缩放与散热：Ciena的448G生态与液冷技术 Ciena的Bilal Riaz提出AI集群的三大缩放策略：Scale-Up（提升单lane速率至448G，优化封装与连接器，提高Shoreline密度）、Scale-Out（增加模块并行lane数，如8/16/32 lane）、Scale-Across（构建相干fabric，保障延迟可预测性与容错性）。随着AI模型规模增长（2025年模型参数超1.5T，较2018年增长16倍），铜缆已难以满足超高速需求，光互联正逐步从长距场景向短距场景渗透，形成“铜光协同、逐步替代”的格局。

448G是AI集群缩放的关键速率节点——单lane速率从100G→200G→448G的提升，可减少lane数量与组件成本，使光模块能效pJ/bit降低30%，同时支撑3.2T模块（8×448G）的开发。Ciena已验证448G生态的关键组件：3nm CMOS芯片（2024年OCP发布）、100GHz柔性互联、PAM6 85GHz连接器、TIAs/Drivers原型，且在OFC 2025展示了TFLN 3.2T模块（8×448G）与448G EML。3.2T传输测试中，基于225Gbaud PAM4调制与TFLN DRS PIC，实现2km单模光纤传输，误码率达标。

散热是超高速光模块的另一核心挑战——3.2T可插拔模块功率已超50W，传统空气冷却难以应对。Ciena开发了直接插拔式液冷方案（Direct-to-Plug LCO），将冷板直接集成到模块壳体，内部发热组件与冷板直接接触，无需外部散热器或干滑动接口，散热效率较空气冷却提升3倍，可支持80W+模块。

同时，Ciena通过OCP、OSFP MSA等组织推动液冷标准，确保方案兼容性。此外，Ciena还收购了Nubis，整合其线性重驱动器（ACC方案）与高速SerDes，形成差异化CPO/NPO解决方案，覆盖数据中心内多场景需求。

结语：IPEC引领，AI光互联进入技术协同与标准落地关键期 本次IPEC OCP专题论坛，不仅是全球AI光互联技术成果的集中展示，更是产业共识的重要凝聚。从IPEC的标准布局（448G、1.6T、液冷、可靠性），到Google TPU的集群应用验证，再到Arista、Broadcom、海信、Lumentum、Ciena的技术突破，448G/Lane光互联已从实验室走向产业化临界点，2026-2027年将迎来关键量产窗口。 作为开放、公平的国际标准平台，IPEC正通过技术研讨、联合测试、标准制定，打破企业间的技术壁垒，推动“标准-技术-场景”的闭环。未来，随着TFLN、CPO、液冷等技术的成熟，光互联将成为AI算力增长的核心支撑，为千亿参数模型训练、实时推理等场景提供高带宽、低功耗、高可靠的互联保障，开启下一代AI数据中心的全新发展阶段。