光交换技术助力AI算力基础设施升级

光交换技术助力AI算力基础设施升级

随着AI技术的快速发展，智算集群规模不断扩大，传统电交换架构在带宽、时延和功耗方面逐渐暴露出瓶颈。光交换（OCS）技术凭借其在光域内直接交换信号、无需“光-电-光”转换的优势，成为突破电交换限制的关键手段，被视为构建下一代AI基础设施的重要选择。

7月23日，CIOE中国国际光电博览会联合C114通信网举办“2026中国光通信高质量发展论坛-光交换系统技术专场”。来自电信运营商、互联网企业、光通信企业及研究机构的代表，围绕OCS技术的最新进展、商用案例、产品演进方向及市场趋势展开深入交流，为AI算力基础设施的高质量发展提供多角度的行业洞察。

光互联在智算中心中的关键作用

中国移动研究院基础网络技术研究所技术经理王瑞雪指出，AI集群正向十万级规模演进，对互连提出更高要求。传统电互连受限于带宽和功耗，光互连凭借高带宽、低功耗特性成为破局关键。光交换技术在提升集群可靠性、突破规模限制方面展现出显著优势。

阿里云计算有限公司光网络架构师王鹏表示，AI集群规模化过程中面临带宽、功耗、成本和可靠性四重挑战。OCS技术有望提供低功耗、低时延、可重构的互联能力，并在特定规模下优化系统总拥有成本（TCO）。OCS并非替代传统电交换，而是与其协同演进，提升AI集群的互联效率。

中国联通光网络研究员胡雅坤指出，OCS在Scale across、Scale out和Scale up三种场景中均具备良好适配性。其高带宽、海量端口、速率无关、可扩展性强、拓扑重构灵活等特性，能够满足DCI网络的多样化需求。

中国电信研究院高级工程师刘宇旸表示，AI推理正从离线调用转向实时在线服务，低时延、高并发和用户体验推动算力向城域侧和边缘侧延伸。运营商的CO节点具备机房、电力、光纤、OTN、ROADM和运维体系，是承载边缘AI推理的理想位置。OCS通过光纤级/光路级重构，可实现多CO算力资源池化和弹性扩展，构建更大规模的城域级AI推理算力池。

国产供应链逐步完善

在OCS国产供应链方面，阿里云王鹏指出，国内在光学组件、LC连接器、系统软件等环节已具备完全自主可控能力；在MEMS微镜、硅光芯片、DLC面板、精密封装、驱动ASIC、FPGA、测试标定设备等环节具备部分制造能力，但良率和一致性仍有提升空间。DBS技术因涉及压电驱动器、精密封装与闭环伺服电路的深度耦合，国内尚未形成核心能力。

Omdia光器件高级首席分析师吕名扬建议新进入者应审慎评估自身定位，建议以核心器件供应商身份切入产业链，或提前与目标客户（如国内算力厂商）深度绑定，共同规划2028年后的更大规模节点互联应用场景。

光隆科技销售总监苏国艳介绍，公司基于MEMS微镜阵列技术路线打造的OCS系统产品方案，采用双轴MEMS微镜阵列作为核心光交换器件，具备毫秒级动态光路调度与无阻塞交换能力，是构建弹性高速光网络的重要硬件基础。

凌云光技术股份有限公司光纤器件与仪器事业部CTO张华介绍，基于压电陶瓷的直接光束偏转（DBS）方案通过二维压电致动器实现光纤准直器的精确转动，以直接空间耦合对准进行光信号交换。与MEMS方案相比，DBS技术无机械磨损，可靠性更高。凌云光与H+S Polatis公司合作，已实现OCS产品的规模化部署。

广东三石园科技有限公司产品线经理梁嘉伦表示，OCS的价值已在AI云厂商和产业链的探索中得到验证。当前，随着AI推动算力集群扩张，工程化落地成为业界关注重点。三石园科技已推出64×64、128×128、256×256和300×300等多款产品。

梁嘉伦强调，工程化不是单点突破，而是从定义、架构、样机、迭代到交付的完整链路。三石园科技总结出四大经验：从器件性能转向系统一致性；校准需准确、快速且自动化；长期稳定不等于环境不变，而是系统具备应对变化的能力；量产不是复制样机，而是控制分布。

多方协同推动OCS规模商用

阿里云王鹏指出，OCS的规模商用仍需云服务商、设备/器件厂商、模块厂商与标准组织协同推进。

• 云服务商需明确需求并验证场景，提出可运维、可监控、可批量部署的要求。
• 设备与器件厂商需推动MEMS/SiPh/DLC等路线的工程化成熟，实现高端口规模、低插损、低成本与高可靠性。
• 光模块厂商需适配800G/1.6T光互联技术及链路预算，推动可插拔、NPO、CPO等方案兼容。
• 标准与开源组织需推动接口、告警与管理模型标准化，完善测试方法、互通规范与认证体系，降低跨厂商集成门槛。

中国移动王瑞雪表示，OCS在智算中心中可带来成本与功耗优势，但其切换速度慢、可重构性受限等因素，导致拓扑工程和流量工程投入复杂。流量倒转可能引发有效算力下降和乱序处理复杂度上升等问题。因此，需在新型光交换设备研发、智能拓扑重构、光电协议栈协同等关键技术上取得突破，同时推进各层次标准制定与产业协同。

王瑞雪呼吁产业各方协同推进标准与规范建设，筑牢OCS在智算场景中的落地基础：一是构建统一标准体系，明确技术演进方向；二是规范核心接口协议，打通异构互通壁垒；三是深化产业生态协同，加速落地验证闭环。

正如阿里云王鹏所言，目前OCS在国内尚无大规模部署先例，从实验室到生产环境仍存在一定距离。在商业化条件上，器件突破只是起点，整机工程化、运维体系与生态协同共同决定了商业化速度。国内终端需求、系统软件及整机工程化仍需实践周期沉淀，目前仍存在不确定性。需以终端用户为需求侧牵引，联合产业各方，共同推动OCS从“可用”走向“规模部署”，为AI集群互联构建坚实技术底座。