OFC 2026: 光模块的可靠性与失效模式

今年的OFC大会上，多个云服务商作为光模块使用方，分享了其在数据中心部署过程中观测到的光模块失效模式以及可靠性数据。对于AI集群，数万颗GPU协同运行，如果某条链路发生故障，导致计算任务被迫中断，将会带来极大的时间与经济成本损失，因而AI集群对于互联的可靠性提出了更为严苛的要求。小豆芽这里对相关的分享做一个简单整理，方便大家参考。

A. Google

在Google的AI集群中，链路级别的日均故障事件率约为0.004%，如下图所示，对于百万级link互联系统, 每天有40条链路会发生故障。

Google对光模块的失效模式进行了统计，如下图所示，firmware相关问题占比最大，没有发现激光器相关的可靠性问题。

Google从用户的角度，给出了提高模块级可靠性与系统级可用性(例如MTBF、MTBI等指标)的一些建议：1）在模块生产中减少分立器件的组装，提高集成度；2)避免使用打线和胶水类的设计；3）进行更长时间的生产组装相关的可靠性测试。

B. Meta

Meta对其数据中心光模块的失效模式进行了整理，主要的四类问题如下，

1) 一些偶发性无法归因的临时问题

Meta举了一个例子，链路在某个时刻发生了link flap, 但是pre FEC BER和模块温度都正常，而且后续链路保持稳定工作，并没有复现这个问题。

2）Rx端的硬件问题

3）DSP firmware的配置问题

这个问题可以通过对固件版本的升级得以解决。

4）光纤和连接器的沾污问题

在去年的OCP2025峰会上，Meta也展示200G/400G光模块的失效模式统计数据，如下图所示。对于400G-FR4光模块，与封装和生产工艺相关的失效（如wire bonding、PCBA相关问题）占比较高，达到75.4%。而激光器的失效占比相对较低，仅为8.2%。

c. Alibaba

阿里也展示了光模块的可靠性数据，他们统计对比了基于VCSEL/EML/硅光的400G光模块的年度RMA率(return merchandise authorization)，如下表所示，分别为0.23%，0.23%和0.17%，三种方案的RMA率接近，硅光方案略胜一筹。

对于这些返修分析的光模块，其失效模式主要有五大类，阿里给出详实的数据，如下图所示:

1) 重新插拔模块即可解决的故障, 可能是光学或者电学连接器上的接触不好，通过重新插拔光模块即可解决问题，占比为37.76%;

2）沾污问题，主要是灰尘沾污光学接口，其占比为28.14%;

3）光模块自身硬件问题，占比为18.41%。对模块硬件问题进一步拆解分解，电子元器件故障导致的失效占比82.07%，生产导致的失效占比为13.04%，DSP芯片失效占比3.26%，而激光器失效只占比1.63%;

4) 无法归因的问题，其占比为11.40%;

5) 光纤相关的问题，例如弯折、损坏等，其占比为4.29%。

对比这三家云厂所展示的数据与分析，可以发现一些共性问题:

1) 光模块生产问题

这一类问题主要是在打线、PCBA生产中导致，采用更加先进的封装技术，减少分立元器件的使用，采用更高集成度的方案（如CPO）可以减少部分连接器、线缆与分立互连带来的失效风险，一定程度上避免这类问题。但CPO同时也会引入热管理、可维护性与先进封装可靠性等新的挑战。此外在设计过程中，需要考虑DFM(design for manufacturing)，采用利于生产的设计方案，消除潜在的故障失效发生点。

2）激光器可靠性问题

关于激光器芯片的可靠性，几家公司的数据显示，其失效占比并不是很大。这可能与芯片在出产前进行了严格的测试与筛选相关。这里列举下Intel公布的异质集成激光器的可靠性数据，FIT值为0.05，总模块数为154万只，这其中因为laser失效导致返修的模块只有2个。

对于CPO或者NPO模块，因为担心激光器的可靠性问题，选取外置可插拔激光器方案(ELSFP)。在CPO和NPO场景中，由于光引擎距离switch芯片较近，而switch芯片的功耗较高，导致光引擎处的工作温度较高，如果选用内置激光器方案，由于工作环境温度较高，更容易触发激光器的失效。激光器的失效率会随PN结温上升呈指数级增加，如下图所示，相同温度下，出光功率越高，FIT值越大。而采用ELSFP方案，激光器模块远离switch芯片，且面板处通风良好，利于散热，激光器的失效率可以大幅降低。

对于典型的3.2T光引擎，需要8颗DFB激光器(单通道100Gbps, 1颗激光器驱动四条链路)，对应一个ELSFP模块。如果单个ELSFP模块中的某一颗DFB芯片发生故障，将会影响与之相连的光链路。另外，由于ELSFP模块中需要将DFB发出的光耦入光纤中，为了保证ELSFP出光功率能够达到20dBm以上，如果耦合损耗为2dB，实际DFB芯片的出光功率约为22dBm。DFB芯片工作在更大的光功率模式下，也会增加其失效率。是否能够通过更优的热设计与封装方案，增加冗余设计，在高温环境下实现内置激光器的长期可靠运行，仍是产业界需要持续探索的问题。

3）光纤沾污问题

由于光功率较高，如果光纤接口处存在灰尘，可能会导致链路光功率下降，导致link down/flap现象发生；可能会产生反射光，使得激光器无法稳定工作；可能导致光纤局部光功率密度较高，使得光纤端面发生损伤。在模块设计中引入防尘设计，在实际部署中严格检查和清洁光纤连接器，可以降低光纤沾污问题发生的概率。

4）Firmware问题

对于firmware问题，可能来源于版本兼容性、状态机逻辑、DSP参数配置或异常恢复机制等。对于软件内在的逻辑bug，可以通过升级固件版本得以解决，通过优化代码，结合系统级容错与自动恢复机制，降低单链路异常对训练任务的影响。

5）无法归因问题

对于NTF问题，还没有很好的解决方案，有一些问题是偶发性的。也有一些失效问题，通过重新插拔光模块即可解决问题。

以上是对几家云厂商总结的光模块失效模式与可靠性数据的整理。可靠性问题关乎到高速链路的稳定性，尤其是对于AI集群中数万颗GPU协同工作的场景。通过对失效模式的分析，可以找到一些共性的问题，从而在设计和生产环节提前进行一些预防和处理措施，通过DFM降低失效率，减小单点故障对大规模AI集群的影响范围。模块生产后，也需要进行严格的筛选测试。对于可插拔光模块，一旦发生故障，可以快速地进行更换，恢复链路。而对于NPO/CPO，无法进行热插拔更换，只能通过提高OE光引擎自身的可靠性、系统的热管理、冗余设计和故障隔离等途径，降低整个系统的FIT值，从而保障链路可以长时间稳定工作。RAS(reliability, availability, serviceability)已经成为AI集群高速互联的核心问题。

文章中如果有任何错误和不严谨之处，还望大家不吝指出，欢迎大家留言讨论。目前三个微信群都已经满员，小豆芽已经新开了微信讨论群4，有需要技术讨论或者商务咨询合作的朋友可以直接添加我的个人微信photon_walker。