在OFC2026开幕前的研讨会中，爱德泰围绕“光电路交换（OCS）在AI网络中的应用”这一主题参加了七场专题会议。综合NVIDIA、NTT、Ciena、Lumentum、康奈尔大学等机构和企业的报告，爱德泰观察到随着AI模型参数以每年10倍的速度增长，以及测试时扩展等新计算范式的出现，GPU集群正从十万卡向百万卡迈进，电交换的功耗、距离和密度瓶颈日益凸显。OCS正从“可选项”向“必选项”演进，但其产业化路径仍面临多重挑战。
驱动因素——AI流量重塑网络战略
NVIDIA的JanisPatronas在报告中指出，AI模型参数每年10倍的增长以及测试时扩展（例如o1模型）的出现，推动了对GPU计算和高带宽网络无止境的需求。AI模型规模的增长已使集群扩展到数十万GPU，OCS正从一个后台角色转变为一个首要的系统级考量因素。目前，OCS在横向扩展（故障容错/恢复）方面效果显著；未来若能解决集成难题，有望进入纵向扩展域，实现灵活拓扑的动态重构。
NTT的KazuyaAnazawa则从物理层揭示了电交换的极限：在200Gbps速率下，纵向扩展网络被限制在1.5米以内，导致集群规模被卡在大约100个GPU的规模。他提出采用共封装光学（CPO）将能耗降至5pJ/bit以下，并将纵向扩展域扩展到数百个GPU。并提倡使用解耦的OCS单元来构建灵活、模块化的环面拓扑结构。
技术路线——3DMEMS与2DMEMS的角逐
在光开关的具体实现上，研讨会呈现出两条主要技术路径的争论。Lumentum的PeterRoorda强调，3DMEMS凭借其对数据速率的透明性和成熟工艺，成为当前满足高基数（目标1000+端口）需求的首选方案。然而，产业化仍面临可靠性验证（数百万次循环）和数千个端口的高通量自动化校准的挑战。
与之相对，nEyeSystems的MingWu在“2D与3D架构”的问题上，主张采用2DMEMS阵列，认为其在控制系统简便性和可靠性方面更具优势，并展示了向1000×1000端口扩展的潜力，交换能力可达亚毫秒级，可充当AI工厂的自动化“配线架”。
Ciena的DavidBoertjes则从系统层面提出了行业“愿望清单”：要实现OCS的普及，需要数万个无阻塞端口、微秒级交换速度和更高的端口密度。同时，随着800G及以上速率链路的普及，链路预算已压缩至3-4dB，这要求开发具有更好损耗预算的专用收发器，或引入相干光技术。
关键挑战——从物理层到运维层的多重障碍
尽管技术路线图日益清晰，但多位演讲者揭示了OCS大规模部署前必须跨越的几道坎。
1.架构限制：
3DOCS（MEMS/压电）在扩展基数时，面临调整反射镜的反应速度慢、插入损耗增加以及物理尺寸增大等问题。
2DOCS在扩展到64个连接以上时，由于累积的高插入损耗，面临巨大挑战。
2.纵向扩展困境：
我们仍在思考当前的OCS形式能否取代铜线用于“纵向扩展”（GPU到GPU）。目前最佳的用例仍然是横向扩展和交叉扩展，以绕过硬件故障进行路由。
3.交换断连：
控制平面（微秒级交换）和数据平面之间存在根本性的滞后。虽然反射镜可以快速移动，但收发器（DSP）需要毫秒级的时间来重新锁定时钟数据恢复和自适应均衡滤波器。
4.运营维护：
数据中心的光纤洁净度是一个主要的隐性成本。在高基数OCS架构中，大量光纤连接器集中部署，而当前数据中心的手动检查/清洁并非标准操作，且经常被忽视，导致高插入损耗和链路故障。
软件定义与可预测流量带来新思路
Cornell的RacheeSingh提供了一个突破性的视角：与通用的云流量不同，AI工作负载具有100%的可预测性（如All-Reduce模式）。这为“软件定义的物理层”奠定了基础——大象流（模型权重）可经由OCS直通，而小数据包仍留在电交换机处理，从而在性能与成本之间取得平衡。
iPronics的LuisTorrijos进一步展示了硅光子可编程芯片的潜力，通过实时重配置实现交换与信号处理，在提供高带宽低延迟的同时，也面临着端口规模扩展和插入损耗的挑战。
综合七场研讨会的观点，行业普遍预期的“2028年大规模OCS采纳”仍面临显著障碍。谷歌的成功建立在垂直集成的堆栈和严苛的运维标准之上，对于大多数企业而言，OCS的高成本、标准编排软件的缺失以及运维层面的“维护危机”都是必须正视的问题。
OCS的技术本身正在成熟，其在AI时代的核心地位已不容置疑，但其生态、配套技术和运维体系的协同演进，将是决定光开关能否真正点亮百万AI集群的关键。未来几年，业界需要在器件可靠性、收发器突发模式能力、自动化运维工具等方面取得突破，才能将OCS从实验室愿景转化为数据中心现实。
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