就在上个月，英伟达创始人黄仁勋生动描绘了这样一个愿景：“未来的AI工厂 ，不止要大 ，还要能把城市、国家乃至洲际的数据中心拼接起来。”
要实现这样的愿景绝非易事 。现实情况是，AI数据中心在不断扩大规模的同时 ，庞大的数据传输需求也带来了更高的延迟和能耗问题 。就连英伟达自己也承认 ，跨数据中心网络延迟是AI训练和计算面临的重要挑战。
2009年，彼时世界刚刚迈入移动互联网时代 ，诺贝尔物理学奖评委会如此形容当时获奖的光通信技术：“光流动在细小如线的玻璃丝中 ，它携带着各种信息数据传递向每一个方向，文本 、音乐 、图片和视频因此能在瞬间传遍全球 。 ”
16年后的今天 ，OCS（Optical Circuit Switch ，光路交换机）——这一由光通信技术发展而来，能够在光域内直接完成信号交换的设备 ，正凭借其低延迟和低能耗的属性 ，重新定义数据传输的“光速 ”潜力 。
8月22日，英伟达宣布推出Spectrum-XGS以太网，为OCS提供了广阔的应用前景。这项被称作“跨区域扩展（scale-across）”的技术 ，旨在将以太网的极致性能和规模扩展至不同区域 ，打破建筑物的限制，把世界各地孤立的数据中心联成一个“超级GPU ” 。
当各地的数据中心被同一个以太网联结起来 ，内部数以十万计的计算节点协同运作 ，产生的网络延迟也成倍增加 。此时为维持计算稳定，端口数多、带宽大的OCS ，便更适用于数据中心间的上层网络交换。
▌为什么是OCS？
在数据中心网络中 ，传统交换机好比一位“翻译官 ”，将输入的光纤数据转换成电信号进行处理 ，待处理完毕后 ，再将电信号重新转换回光信号进行输出，整个过程耗时又费力 。其中 ，较为人熟知的进阶版本是采用CPO（光学共封装系统）交换机 ，该技术通过将光引擎与交换芯片集成在同一基板上，从而实现电信号与光信号之间的高效转换和传输 。
然而，当传输数据量呈指数级增长时 ，作为基于现有电交换架构的升级方案 ，CPO难免显得力不从心。
相比之下，OCS则是构建出一条截然不同的技术路径 ，其通过重构光信号本身的物理路径 ，直接消除了光电转换环节 。若将CPO交换机比作光信号的“高速公路”，那么OCS则更像是“光的立交桥 ”——在面对拥堵时 ，与其单纯提升速度 ，不如开辟全新的道路 。
在2023年的一篇论文中，谷歌研究人员通过计算发现 ，OCS硬件部分和相关光纤组件成本低于整个超级计算系统成本的5% ，且功耗低于系统总功耗的3%，展现出成本与效能优势。于是 ，谷歌立刻在其Jupiter数据中心网络中大量引入了OCS ，成为全光交换领域“饮头啖汤 ”的玩家。
对新技术的大胆押注令谷歌赢得了奖赏 。根据半导体分析机构SemiAnalysis的报告，谷歌的OCS定制化网络使其整个网络的吞吐量提升了30%，功耗降低了40% ，数据流完成时间缩短了10% ，网络宕机时间减少了50倍，且资本开支减少了30% 。
更重要的意义在于 ，巨大的效用让市场看到了OCS的潜力。市场调研机构Cignal AI认为 ，除了谷歌外，2025年之后会有更多厂商投资于OCS领域 ，考虑到OCS在数据中心核心层 、人工智能集群等部署量有望持续增长 ，预计到2029年市场规模有望超过16亿美元 。国盛证券更是直言，OCS有望引领下一个光子通信时代 。
▌巨头纷纷入场
无论OCS未来成长空间几何 ，至少 ，巨头们已经有所动作。
2025年7月，开放计算项目（OCP）宣布成立OCS子项目 ，该项目旨在推动开放式光交换技术协作 ，推动OCS向开放化 、标准化发展，从而形成全球范围的行业规范 。项目初始成员包括Lumentum、谷歌 、微软 、英伟达、Coherent 、iPronics等 。
值得一提的是，作为上述项目的领导者 ，Lumentum已在OCS上赚到“第一桶金”。在第二季度业绩会上 ，Lumentum表示，OCS业务已实现向两家超大规模云厂商出货 ，第三家超大规模客户即将出货 。公司将加速扩充OCS生产能力 ，预计相关业务未来有望带来数亿美元的收入贡献 。
国内方面，华为推出了数据中心全光交换机 Huawei OptiXtrans DC808 ，其采用MEMS技术 ，可实现高速且稳定的全光交换。在前不久举行的日本Interop Tokyo 2025展上，这款产品还获得了Best of Show Award特别奖 。
当然 ，光是这些进展并不意味着OCS已经高枕无忧 ，其中仍存在亟需全行业共同参与 、合力解决的问题 。从技术层面来看，OCS并非对CPO等光电交换方案的全方位替代。如英伟达在OCP EMEA 2025大会上所言 ，当前光交换机的制造成本仍显著高于电交换机 ，当两个方案（CPO和OCS）配合起来，功耗才可以进一步降低。
就连OCS领域本身也还存在方案之争，目前在MEMS、数字液晶DLC 、压电陶瓷直接光束偏转DBS三条技术路径中 ，MEMS方案的核心应用客户为谷歌 ，参与厂商数量也较多；DLC方案目前主要由Coherent研发，已经在逐步导入CSP的供应链；DBS方案为Polatis的独家技术 ，目前仍未成熟 。
中信证券提醒道 ，AI数据中心使用OCS仍处在早期阶段，大部分厂商仍在积极研发 。OCS技术路线可行性高 ，优势明显 ，未来增长确定性较强，建议对整机 、核心器件、光学零部件等全产业链保持关注。
（文章来源：财联社）
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