AI驱动光模块变革：数据更高速度、更低时延

芝能智芯出品

随着人工智能（AI）的飞速发展，网络通信领域正迎来一场革命性的变革。这一变革不仅推动着光模块产业迈向新的高度，而且为光模块市场带来了前所未有的增长机遇。

AI集群的网络架构正朝着更加高速、低时延、无损的方向发展，从叶脊结构向胖树结构转变。这种变革不仅放大了对高速光模块的需求，而且使得PCIe 5.0下的H100:800G光模块与NVLink4.0下的GH200:800G光模块之比分别达到了1:2.5与1:9。这种变化意味着光模块的应用将更加广泛，适用于更多不同的场景和需求。

Part 1

光摩尔定律加速

光通信作为一种高速、高效、可靠的通信方式，正日益成为现代通信网络的核心。而在光通信网络中，光模块则是实现设备与光纤之间光电转换的关键接口模块，其在光传输网络中扮演着至关重要的角色。

光模块主要由两大部分构成：光学器件和辅料。

●光学器件包括光芯片和光学元件组件，约占光模块成本的70%以上。

●而辅料则包括外壳、插针、PCB与控制芯片等，占据了剩余的部分。

光模块的功能主要包括光发射和光接收两个方面。

●光发射组件（TOSA）将电信号转换为相应速率的调制光信号，

●而光接收组件（ROSA）则将光信号转换为电信号，实现光电信号的互相转换。

光模块广泛应用于电信网络、数据中心和AI集群等领域。在电信网络中，光模块主要用于固网接入、无线接入以及CWDM/DWDM模块等场景。而在数据中心方面，光模块则用于实现数据中心互联网络（DCI）等应用。特别是在人工智能（AI）驱动下，光模块的需求持续增长，成为算力集群通信能力提升的关键。

随着信息流量的爆发式增长，光模块市场呈现出巨大的发展潜力。科技巨头对AI的持续投资，以及数据中心和AI集群的不断发展，进一步推动了光模块市场的增长。

预计未来，随着AI网络向多模态发展，光模块的应用将进一步扩大，带宽需求也会进一步提升，为光模块市场注入新的动力。

Part 2

云计算的发展

随着云计算和数据上云的飞速发展，数据中心的规模和复杂性也在不断增加，而其中的网络架构演变对光模块需求产生了深远影响。数据中心网络架构的变化主要是为了适应数据流量的急剧增长，而这种变化直接影响了光模块的数量和类型。

传统的三层架构已不再适应日益增长的数据中心流量需求，叶脊架构的出现解决了这一问题。叶脊架构下，光模块数量可高达数十倍，以满足大规模AI集群对大带宽、低时延、无损网络的需求。智算中心网络一般采用无阻塞的Fat-Tree架构。

英伟达的网络架构采用NVLink实现卡间高效互联。在其DGX A100 SuperPOD中，每个服务器配备8张GPU，通过Fat-Tree架构进行连接。考虑到服务器和交换机之间的连接，光模块的需求可达到惊人的数目。

在以GPU为核心的数据中心中，GPU与光模块的关系非常密切。例如，在GH200集群中，单个GPU对应的光模块数量可达到令人瞩目的比例。随着数据中心网络性能的提升，对高速光模块的需求也在不断增加。

Meta和Google作为云计算领域的巨头，其数据中心网络架构和光模块需求也具有独特性。Meta的Research SuperCluster项目以及Google的TPU阵列网络结构都展现了数据中心网络架构和光模块需求之间的关系。数据中心网络架构的演变直接影响了光模块的数量和类型。

随着数据中心的不断发展和网络性能的提升，对高速、高效的光模块的需求将持续增加。光模块作为数据中心网络的重要组成部分，将继续发挥着关键的作用，支撑着数据中心的稳定运行和信息流量的高效传输。

小结

光模块作为现代通信网络中的关键器件，为信息时代的发展提供了强大的支撑。随着技术的不断创新和市场需求的持续增长，光模块的前景将更加广阔。

我们期待着光模块在未来通信领域发挥着越来越重要的作用，为人类的通信带来更加便捷、高效的体验。