OFC 2025 Google报告：AI时代的光通信挑战

在OFC会议的数据中心峰会上，谷歌带来了一场深度分享，直指AI和ML时代光通信技术面临的关键问题。报告中，谷歌明确指出可靠性与可用性、功耗、带宽规模三大“潜在砖墙”，并结合实际案例与数据，剖析挑战本质及解决思路 。

一、AI时代的光通信发展态势

当下，AI和ML成为光通信技术发展的强大驱动力，在数据中心乃至整个科技行业掀起变革浪潮。从数据可见，模型规模正以每年10倍的速度迅猛增长，随着AI应用的广泛落地，服务和推理需求也持续攀升。市场投入更是呈现出惊人态势，相关支出已达数百亿美元级别，这正是众多行业参与者齐聚于此的原因。

二、可靠性与可用性：AI工作负载的痛点

AI和ML工作负载与传统数据中心任务存在显著差异，其容错能力更弱。为运行和训练大规模模型，系统规模不断扩大，组件数量增多，故障风险也随之大幅提升。以谷歌TPU V4系统实际生产数据为例，单链路日故障率仅为0.004%，看似微小，但当链路数量达到百万级时，每日故障次数高达40次，这一规模效应带来的影响不容小觑。

在硬件和光组件方面，快速的技术迭代导致MPI周期缩短，企业往往作为新技术的首批采用者，却面临老化测试时间不足、设计迭代受限的困境。对此，只能通过精细化设计、全面的FMEA分析、严格的公差堆栈分析、超规格测试、增加样本量以及快速可靠性测试来保障质量。

量产阶段同样面临挑战，随着AI光模块需求剧增，产量和增长速度远超传统水平，传统的ORT（在线可靠性测试）难以跟上节奏。解决之道在于早期高频抽样、扩大测试覆盖范围、加强老化测试，并及时将测试结果反馈至生产环节，降低质量问题的影响范围。

在对某款收发器的实际部署分析中，谷歌发现故障模式呈现出明显的长尾效应。令人意外的是，没有一例是来自于激光器的失效，激光器本身并非故障的主要来源，反而是制造质量问题与固件漏洞成为“罪魁祸首”。供应商需从整体供应链层面提升质量管控能力。

从系统设计角度来看，谷歌提出的光交换架构由OCS、WDM收发器和环形器组成，连接TPU立方体形成3D Torus结构，约包含4000个TPU。通过OCS，任意立方体的面都能与其他立方体相对面连接，极大提升了组网灵活性。实际效果显示，在面对设备故障时，该架构可通过灵活调整连接，有效提升系统可用性，相比传统架构优势明显。

此外，快速有效的维修也是提升可靠性与可用性的关键。当前主要依赖全面监测和合理诊断流程，未来将朝着更智能的方向发展，如增加监测手段、实现组件自主报警，并借助ML实现智能化维修决策。

三、功耗：光通信技术的能耗困局与突破

AI数据中心的能耗需求呈现出爆发式增长，相关数据显示，能耗增长幅度达25 - 50%，部分大型设施已达千兆瓦级别。为实现更高的能源效率，需从硬件和系统设计两方面着手。

在硬件层面，集成化是核心方向。一方面，通过光子电子融合（PEIC）推动微观集成，减少寄生效应和传输线路损耗，降低激光功率需求，同时采用新材料提升调制器效率；另一方面，从可插拔模块向LPO、TRO、CPO等方向推进宏观集成，不同方案在节省功耗的同时，也面临着不同的技术挑战和可靠性要求。其中，CPO虽能大幅降低功耗，但对可靠性要求极高，一旦出现故障，影响范围大，维修时间长，可能导致整体能耗不降反升。

在系统设计方面，谷歌提出用OCS层替代传统数据中心网络的电spine层，这一创新举措可实现30 - 50%的成本、功耗降低和延迟优化，在功耗优化上成效显著。此外，未来还可通过能量比例互连设计，根据AI流量的确定性特点，智能控制接口的开关，进一步降低能耗。同时，提高设备利用率也是关键，网络的高可用性可保障GPU、TPU等核心设备的高效运行，间接降低整体功耗。

四、带宽规模：满足AI数据传输的迫切需求

AI应用对带宽的需求远超传统场景，推动数据中心网络向“超级云”架构演进。为满足这一需求，需从架构和芯片层面共同发力。

在架构层面，首先要最大化网络扇出，通过增加交换机端口密度，扩大网络规模；其次，提升端口速率，但单通道速率提升存在极限，当达到一定程度后，需转向并行化方案。然而，并行化需综合考虑成本和功耗，确保新技术在经济和能效上具备优势。同时，WDM和相干技术虽在某些方面有优势，但在解决带宽问题上存在局限性，并非万能方案。

芯片级I/O(OIO)方面，计算能力、内存带宽和互连带宽的增长失衡问题日益凸显。过去20多年，计算能力每两年增长约3.1倍，而内存和互连带宽仅增长1.4倍，这一差距严重制约AI和ML系统性能。光学技术被视为解决这一问题的潜在方向，但面临着极高的技术挑战，需达到10 Tb/s/mm以上的带宽密度、低于1 pJ/bit的能效，同时满足高温运行和硅基集成要求。

五、总结：直面挑战，探索未来

谷歌的此次报告清晰地展现了AI和ML时代光通信技术面临的三大核心挑战。在可靠性与可用性方面，需通过硬件优化、系统创新和智能维修提升整体稳定性；功耗问题上，硬件集成和系统架构革新是降低能耗的关键；带宽规模方面，则需在架构和芯片层面不断突破技术瓶颈。这些挑战相互关联，任何一个环节的突破都将对整体发展产生积极影响，而行业也需携手共进，共同跨越这些“砖墙”，推动光通信技术在AI时代迈向新高度。