隨著人工智能（AI）在各行各業加速落地應用，企業領導者也開始從根本上重新思考數據中心的建設和運營方式。同樣，AI在中國市場勢頭正猛，各行業正從“互聯網+”“5G+”向“人工智能+”加速轉變。根據《中國智算中心產業發展白皮書（2024年）》顯示，截至2024年11月，全國已投運的智算中心項目近150個，在建及規劃建設的智算中心項目近400個。此外，據中國移動董事長楊杰預計，未來3年中國市場智能算力規模增長將超2.5倍，年均復合增速近40%。

要滿足AI快速增長趨勢下的需求，僅僅增加容量是不夠的，關鍵在于解決該技術在現實應用中會帶來的獨特問題。

在如今的新時代，數據中心必須支持強大的算力、更快的構建速度和更高密度的環境——這一切都需要能夠跟上AI發展步伐的基礎設施來支撐。而光纖正是這種關鍵基礎設施的核心。

數據中心面臨的AI挑戰

AI的發展步伐與互聯網早期足跡如出一轍，但發展速度卻快得多。過去網絡規模的應用需要數十年才能建立，而AI如今僅需短短幾年便能實現。這就對數據中心基礎設施提出了前所未有的要求。

為了跟上這一發展步伐，數據中心的設計也在迅速演進。高性能圖形處理器（GPU）對AI工作負載至關重要，其對服務器之間的連接需求也是前所未有地迫切。與此同時，在基于中央處理器（CPU）的傳統數據中心設計中，電源和冷卻方面的限制往往意味著機柜中可容納的服務器或GPU節點更少，這因而導致連接所有設備所需的布線量急劇增加，遠超傳統數據中心。每臺服務器都需要高速連接到交換機、存儲系統和管理工具，對網絡造成了巨大的壓力。

以NVIDIA的DGX SuperPOD為例，作為AI基礎設施的典范，它包含32臺GPU服務器，單排連接18臺交換機。僅這一配置就需要384條400GE光纖鏈路來處理整個集群的數據傳輸，這還不包括用于存儲和管理的額外連接。數據中心機房內部所需的光纖布線量顯著增加，這也直觀地反映出傳統網絡設計已不再適用的原因。

密度的增加就要求采用新的能源管理和冷卻方法，以處理更高的功耗和熱量輸出，同時支持高度互聯系統中持續、大量的內部數據流量。

與此同時，大規模數據中心建設和日常運營中都存在勞動力短缺問題，這也會減緩數據中心的部署速度，并增加維護這些日益復雜的環境的難度。

在這些壓力的共同作用下，數據中心無法再依賴傳統的設計或漸進式的升級。要想有效地擴展AI應用，就必須徹底重新思考數據傳輸、電力供應和熱量管理的方式，同時確保速度、可靠性和可擴展性。

而網絡在其中扮演了至關重要的角色。網絡的核心是光纖創新，它為AI就緒型數據中心奠定了重要基石。

利用光纖讓數據中心為AI就緒

對于數據中心運營商而言，AI正在徹底重塑其設施的基石。僅僅關注算力的傳統思維已不再足夠。成功的關鍵在于連接一切的網絡，它必須確保海量數據能夠快速、可靠且不間斷地傳輸。

正因如此，我們需要將光纖視為AI就緒型數據中心運營的基石。AI工作負載依賴于GPU之間的高速、低延遲連接，讓它們協同工作并且需要通過網絡進行擴展，將成千上萬的GPU整合到快速興起的AI工廠中。如果沒有完善的基礎設施設計就會出現瓶頸，進而導致性能下降、成本上升和可擴展性停滯。

為了滿足這些需求，光纖網絡必須不斷演進。如今的數據中心需要更密集、容量更大的光纖，既能處理海量數據流，又能在同樣大小的物理空間內部署。同時，隨著熟練勞動力的短缺和加速部署的壓力，光纖安裝也必須更快且更簡單。這推動了向預端接光纖解決方案的轉變：即插即用的系統能夠簡化數據中心的建設并減少停機時間。

保持領先意味著要洞察市場趨勢。越來越多部署大型AI集群的數據中心運營商正在從點對點布線轉向更具可擴展性的結構化布線系統。單模光纖和多模光纖的選擇依然關鍵，具體取決于設施的規模和設計，而InfiniBand和以太網在管理不同類型的AI流量方面持續發揮著至關重要的作用。

與此同時，業界正在朝更高速度和更大容量的方向邁進，以支持下一代性能的提升，從400 Gb/s邁向800 Gb/s、1.6 Tb/s、甚至更高的速度，并通過8芯和12芯光纖連接實現這一目標。未來，隨著對更高傳輸速度的需求不斷增加，16芯光纖連接有望成為行業發展的新趨勢。

展望未來，光纖的角色不僅是解決方案的一部分，更是未來發展的基石。在AI時代，能夠占據領先地位的數據中心將是那些能夠以更高的速度傳輸更多數據、實現最大化利用并無縫擴展以支持未來AI技術和架構的數據中心。

隨著AI不斷重新定義各行各業，高性能光纖基礎設施將成為確保數據中心不僅能滿足當下需求，更能適應未來AI驅動型創新的關鍵所在。