百度万昳:详解AI集群三大场景光网络需求及技术路线选择

随着AI算力的瓶颈从芯片内部转向芯片之间，光网络在AI集群中的价值正在被重估。在5月28日于上海举行的“x”PO赋能AI数据中心光互连论坛上，百度光网络架构师万昳系统解析了AI集群三大场景对光网络的需求。

她指出，Scaling Law已从堆参数量转向提升效率，混合专家模型带来海量All-to-All通信，推理场景的KV Cache规模膨胀使时延成为关键指标。面对通信墙的转移，Scale-Out、Scale-Up、Scale-Across三层网络各自面临不同的光技术课题，铜与光的边界需根据总成本最优原则重新划定，而NPO、CPO、TFLN、空芯光纤等多项技术正在不同维度上展开探索。

英伟达近期接连宣布与康宁、Coherent、Lumentum签署总额超70亿美元的光互联合作协议，光连接从配角走向主角的信号已足够清晰。LightCounting预测，2026年全球光模块市场仍将保持约60%增速，至2031年市场规模逼近600亿美元。百度作为国内AI基础设施的重要建设者，其对光网络的需求研判和技术路线选择，值得产业界深入关注。

在发言中，万昳首先回顾了Scale-Out网络的演进轨迹。传统DCN采用接入、汇聚、核心三层架构，适用于以南北向流量为主的CPU时代。AI集群的流量特征已发生根本性变化：东西向流量占比超过80%，且对延迟极度敏感。产业追求的方向是将架构压缩至两层以内，甚至探索单层“大平层”方案，以最短跳数完成GPU间数据传输，同时迅速地扩展规模、将Token的成本降到最低。

这一架构演进的物理基础在于交换节点速率的加速迭代。过去芯片制程和芯片研发遵循两到三年翻倍的摩尔定律周期，如今节奏明显提速，已压缩至一年半甚至更短。

光互联层面，增量主要集中在AI集群（HPN）场景。万昳指出，通算领域从40G到400G的各速率等级生命周期相对较长，增量有限；但在基于51.2T和102.4T交换节点的AI集群中，400G、800G乃至1.6T光模块存在巨大增量。同时，400G/800G大量采用Break Out方式拆分为多通道，目的是以更低成本接入更多计算节点，平滑演进。

Scale-Up网络的定义是一个“超级资源池”——所有GPU共享内存池，通过类总线网络实现极低时延的数据交换。万昳强调，这一区域内绝大多数路径是唯一的，节点发生故障时没有备用路径可选。因此Scale-Up对链路稳定性和信号完整性的要求，远超普通通信网络。

在Scale-Up互联方案中，铜与光的选择是业界争论的焦点。万昳给出了明确原则：能用铜的地方尽可能用铜，无论无源铜缆还是有源铜缆；必要用光时，毫不犹豫地上光。她列举了铜缆的现实工程难题：阻隔散热影响气流、布线难度大、信号完整性受电磁干扰。相比之下，光纤柔软、不受干扰、布线灵活。但最终选用哪种介质，取决于应用场景，以及总体成本最低。

百度在Scale-Up域内正积极评估多种光方案。LRO兼容性较好且具有时延上的优势，同时因保留可插拔形态对运维友好，被寄望于超节点中批量应用。NPO则代表更长远方向，是向全光互联演进的重要一步，万昳希望借此实现“XPU直接出光”，无需经过多路转换，只要光纤通达即可直连上层交换节点。其价值还在于前面板布局的优化——当光模块数量急剧增加时，前面板的散热和布线已成为物理层面的瓶颈，NPO通过减少可插拔形态的存在，为更高密度的端口部署创造了条件。

此外，她还提到了一个重要的工程理念：BOX设计和光模块的分离时代正在结束，未来在系统设计初期就必须把芯片能力、光能力、光网络能力进行综合设计，在D1阶段即达到最优表现。而在运维层面，百度的思路是将NPO做成整机可插拔形态，前提是光的失效率必须低于电芯片。

当AI集群突破单个数据中心园区的物理边界，Scale-Across便成为必然选择。万昳透露，百度自一年前便已开始在多个机房中部署跨DCI的数万卡集群互联，通过几十公里传输链路将分布在不同位置的GPU连接起来。

Scale-Across的核心诉求是：极高的带宽、可控的时延与冲突、无损传输。传统DCI设备虽能满足技术指标，但成本过高，如何在高带宽与低成本之间取得平衡，是百度当前探索的重点。万昳特别强调，无损传输不仅依赖光传输设备，更需要与交换网络联合设计，以实现端到端的系统最优。

在三到五年的技术展望上，万昳梳理了百度重点关注的方向：CPO方面，百度已与部分厂商深入交流，落地需要时间，但小批量测试可先行启动。400G及更高速率上，硅光和TFLN（薄膜铌酸锂）是两条主路线，今年业内已在400G硅光上取得突破，TFLN则需关注国内生态链成熟度和良率。Coherent-Lite是Scale-Across跨域互联的重点方向，u-LED面向Scale-Up短距互联极具潜力，空芯光纤则因超低延迟特性受到关注，百度也愿意联合产业界共同尝试。

AI集群对光连接的需求已从“带宽够不够”演变为架构、成本、延迟、运维的系统性考量。正如万昳在演讲结尾所言，光产业链在AI集群建设中有大量可做的事情，这对于整个产业都将是非常好的机会。