隨著AI浪潮的不斷發(fā)展，人們越來越強烈地意識到：除了算力之外，運力對于發(fā)展AI也同樣重要。

AI智算，說白了，就是算力結(jié)合算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。而如何將數(shù)據(jù)輸送給算力，或者將算力輸送給數(shù)據(jù)，就是運力所要面對的問題。

AI智算需要海量算力，數(shù)據(jù)規(guī)模也空前龐大。傳統(tǒng)的通信技術(shù)根本無法提供所對應(yīng)的運力。所以，新一輪運力技術(shù)革命，已經(jīng)全面啟動。

在這輪技術(shù)革命中，最大的主角，就是光通信。

目前，業(yè)界已經(jīng)達(dá)成共識：光通信一定是支撐AI浪潮的基石，但傳統(tǒng)光網(wǎng)絡(luò)在面對AI智算帶來的海量數(shù)據(jù)傳輸需求時，仍然存在不足。因此，需要在性能、靈活性、可靠性、安全性等方面進(jìn)行全面升級演進(jìn)。推動“全光運力”持續(xù)創(chuàng)新、打通“毫秒用算”通道，是現(xiàn)階段光通信發(fā)展的重要目標(biāo)。

業(yè)界有不少企業(yè)在探索如何構(gòu)建AI時代的光互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，也提出了一些技術(shù)路線。在今年的517電信日、中國國際信息通信展等多場產(chǎn)業(yè)活動中，來自運營商、設(shè)備商及業(yè)內(nèi)企業(yè)的專家們紛紛介紹了各自對光網(wǎng)絡(luò)與AI技術(shù)深度融合的理解。

其中，華為光傳送領(lǐng)域總裁谷云波提到的AI-OTN架構(gòu)，成功吸引了大家的關(guān)注。

這個架構(gòu)充分考慮了AI時代的場景需求，旨在為快速發(fā)展的AI應(yīng)用構(gòu)建確定性、毫秒級的高品質(zhì)全光底座，非常有參考性。

接下來，小棗君就給大家做個深入解讀。

█OTN for AI，全光升級助力AI浪潮

AI-OTN，顧名思義，就是在傳統(tǒng)OTN的基礎(chǔ)上，針對AI時代的新場景、新需求，進(jìn)行全面升級演進(jìn)，從而發(fā)展出的新型OTN網(wǎng)絡(luò)。它包括了兩大戰(zhàn)略方向，即：“OTN for AI”以及“AI for OTN”。

我們先看看“OTN for AI”。在這個方向上，主要考慮的是光傳送網(wǎng)需要具備哪些能力，才能滿足AI時代對運力的要求。

AI-OTN提出的目標(biāo)，是通過構(gòu)建超寬彈性、安全可靠的運力底座，實現(xiàn)“一點接入、算力隨取”的極致體驗。具體來說，包括了算間和入算兩個場景：

在算間場景（智算中心之間的互聯(lián)互通），AI-OTN可以通過Beyond 1T、OTN集群、DC-OTN等創(chuàng)新技術(shù)，實現(xiàn)算力資源的超寬無損互聯(lián)，有效打破算力孤島。

在入算場景（用戶與智算中心之間的互聯(lián)互通），AI-OTN可以通過端到端全光交換、AI增強型WSON、fgOTN細(xì)顆粒調(diào)度及量子加密等先進(jìn)技術(shù)，為用戶提供極致低時延、高可靠、高安全的“毫秒用算”體驗。

我們分別來看這幾個關(guān)鍵技術(shù)點的具體含義。

●Beyond 1T（超高速率）

想要支撐AI智算的需求，帶寬是基本前提。

目前，國內(nèi)三家運營商建成全球規(guī)模最大的全光骨干網(wǎng)和政企OTN精品專網(wǎng)，國家樞紐間正在加快規(guī)模部署400G光傳輸系統(tǒng)。800G和1.6T相關(guān)技術(shù)，也在積極驗證之中。對于AI的長遠(yuǎn)發(fā)展來看，帶寬肯定還是要繼續(xù)往1T以上升級演進(jìn)。AI-OTN提出的Beyond 1T，就是指在帶寬上必須超越（beyond）1T。

這離不開光器件的迭代升級、新頻段（“C+L”等）的探索以及新型光纖的普及。

帶寬的升級，還必須考慮對反向復(fù)用的支持。這一點，AI-OTN將通過多個子波長來實現(xiàn)。通過光層子波長FlexOP技術(shù)，AI-OTN可以做到G比特到T比特任意高速業(yè)務(wù)的平滑傳輸。

例如，在1.6T帶寬下，基于子載波技術(shù)，可以切分為16個100G，或者8個200G，能夠更好地提供不同子波長的業(yè)務(wù)調(diào)度和互通，提升靈活性。

● OTN集群（敏捷調(diào)度）

目前，上海、北京、武漢、西安等重點城市的節(jié)點業(yè)務(wù)容量已經(jīng)非常大，甚至達(dá)到了百T級別。東西向、南北向的算力，都在這些節(jié)點匯聚，帶來了巨大的業(yè)務(wù)壓力。

AI-OTN能夠?qū)崿F(xiàn)一個站點多個OTN集群的跨環(huán)敏捷調(diào)度，支持單站400Tbps的集群OTN應(yīng)用。

很多核心機房的單位功耗達(dá)到8000瓦甚至10000瓦。如果沒有集群能力，各個OTN框之間無法實現(xiàn)保護(hù)，相當(dāng)于把一個核心站點變成多個站點，增加了業(yè)務(wù)發(fā)放的復(fù)雜性。

●DC-OTN（無損傳輸）

在可靠性方面，AI-OTN需要為DCI（數(shù)據(jù)中心互聯(lián)）場景提供嚴(yán)格的無損傳輸保障。

在AIGC大模型分布式訓(xùn)練過程中，成百上千的GPU需要跨數(shù)據(jù)中心同步參數(shù)和梯度。傳統(tǒng)傳輸網(wǎng)絡(luò)一旦出現(xiàn)光纖中斷或劣化，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟失，進(jìn)而觸發(fā)TCP（傳輸控制協(xié)議）重傳或RDMA（遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問）降速，造成算力集群效率急劇下降甚至訓(xùn)練中斷。

為屏蔽傳輸層異常對業(yè)務(wù)的影響，AI-OTN通過雙發(fā)選收等無損倒換機制，在保護(hù)切換過程中保持?jǐn)?shù)據(jù)流不間斷，實現(xiàn)業(yè)務(wù)零丟包與無感切換，確保業(yè)務(wù)連續(xù)性。

剛才介紹的幾個技術(shù)，都是面向算間場景（骨干網(wǎng)）。接下來，我們再看看入算場景（城域網(wǎng)）。想要實現(xiàn)真的“毫秒用算”，這個場景最為關(guān)鍵。

●極致時延

為了支持用戶毫秒級算力接入，國內(nèi)全光網(wǎng)建設(shè)正從省級核心節(jié)點向城域匯聚與邊緣層快速延伸。

當(dāng)前，省級、城域核心層已基本完成全光交換升級，而匯聚與邊緣層正成為下一階段部署重點。只有實現(xiàn)從核心到邊緣的端到端全光交換，才能為千行百業(yè)提供確定性的“毫秒用算”體驗。

面對城域匯聚及邊緣站點空間緊張、部署復(fù)雜的難題，華為聯(lián)合產(chǎn)業(yè)合作伙伴，在器件、模塊集成度等端到端環(huán)節(jié)持續(xù)創(chuàng)新，最終實現(xiàn)設(shè)備在尺寸與性能上的雙重突破，推出小型化OXC設(shè)備。其體積僅為傳統(tǒng)設(shè)備的四分之一，可在普通匯聚機房及重要接入點實現(xiàn)全光調(diào)度與靈活組網(wǎng)。

●極致高效

前面討論的子載波技術(shù)，體現(xiàn)了靈活性的理念。在城域網(wǎng)場景中，面對用戶業(yè)務(wù)需求多樣化、動態(tài)化的特點，網(wǎng)絡(luò)帶寬也需要具備相應(yīng)的靈活彈性。

傳統(tǒng)OTN技術(shù)受限于較大的最小承載顆粒度（通常為1G），難以高效承載小顆粒業(yè)務(wù)，導(dǎo)致帶寬資源利用率偏低。而華為fgOTN/OSU技術(shù)將最小承載顆粒精細(xì)至10M級別，實現(xiàn)了真正的帶寬彈性化。

這一突破使得網(wǎng)絡(luò)能夠按需分配精準(zhǔn)的帶寬資源，顯著提升傳輸通道的利用效率，讓每單位帶寬都發(fā)揮最大價值，為運營商構(gòu)建高效、集約的城域網(wǎng)絡(luò)奠定了堅實基礎(chǔ)。

●極致可靠

在智能時代，所有依賴算力的業(yè)務(wù)都對網(wǎng)絡(luò)可靠性提出了極高要求。面對自然災(zāi)害等潛在風(fēng)險和多樣化的業(yè)務(wù)需求，在城域場景下我們需要構(gòu)建成本可承受的高效保護(hù)機制。

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)對光纖中斷等故障時，ASON的收斂時間往往超過10秒，難以滿足實時業(yè)務(wù)的需求。如今，通過AI能力與智能算法的引入，結(jié)合oDSP、光放、WSS等關(guān)鍵技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新，AI增強型ASON將故障恢復(fù)時間從秒級壓縮至50毫秒以內(nèi)——這意味著網(wǎng)絡(luò)自愈能力實現(xiàn)了千倍提升。

這一突破不僅大幅提升了城域網(wǎng)絡(luò)的可靠性，更在可控成本范圍內(nèi)為企業(yè)用戶和家庭用戶提供了接近"無損"的業(yè)務(wù)體驗，大幅提升算力服務(wù)質(zhì)量。

●極致安全

在智能時代，無論是AI訓(xùn)練、推理還是各類智能應(yīng)用的部署，數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩砸殉蔀椴豢苫蛉钡暮诵囊?，業(yè)務(wù)場景對安全等級的需求不斷提升。

傳統(tǒng)加密方式在面對日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊時，已經(jīng)力不從心。華為AI-OTN創(chuàng)新引入QKD量子加密解決方案，通過量子密鑰分發(fā)技術(shù)實現(xiàn)密鑰的不可破解與動態(tài)更新，從根本上提升系統(tǒng)的安全防護(hù)水平，為智算數(shù)據(jù)流動構(gòu)建起一道堅實可靠的防線，助力用戶在AI時代實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臉O致安全。

█AI for OTN，AI賦能OTN全方位能力躍升

新型OTN可以為AI業(yè)務(wù)和場景保駕護(hù)航，而反過來，AI也能夠大幅提升新型OTN的能力。

我們可以從設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)的角度分別來看：

●AI賦能OTN設(shè)備

AI-OTN將AI技術(shù)深度融入OTN設(shè)備全棧，從光器件、光模塊到整機系統(tǒng)，全面提升設(shè)備智能水平。

在光器件層面，引入AI算法增強，可以實現(xiàn)光電聯(lián)合損傷補償，也可以感知信道動態(tài)，提升能效。例如，針對oDSP算法，可以通過AI能力進(jìn)行算法模型優(yōu)化。

在光模塊層面，借助AI算法，可以對光模塊亞健康狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警，提前發(fā)現(xiàn)并排除風(fēng)險。在業(yè)務(wù)開通階段，也可以主動隔離亞健康模塊，降低故障發(fā)生概率，減少對模型訓(xùn)推的影響。

在單板層面，可以實現(xiàn)對光纜的感知，達(dá)到路由還原、外破預(yù)警的效果。

在設(shè)備層面，基于AI可以實現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用的秒級識別，提供差異化品質(zhì)保障。設(shè)備內(nèi)部的內(nèi)生智能，可以做到小于1dB的性能評估精度。

●AI賦能OTN規(guī)建維優(yōu)

剛才介紹的是設(shè)備層面，AI在網(wǎng)絡(luò)層面能夠做什么呢？事實上，在OTN網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃、建設(shè)、維護(hù)以及優(yōu)化階段，AI都已經(jīng)顯現(xiàn)出巨大的潛力。

例如，在規(guī)劃階段，傳統(tǒng)的規(guī)劃方式是離線規(guī)劃，光纖參數(shù)復(fù)雜加上設(shè)備器件的老化，會帶來很多問題。引入AI，可以將光纖物理參數(shù)和器件物理參數(shù)做成AI模型，快速完成網(wǎng)絡(luò)的整體在線規(guī)劃和資源部署，還可以進(jìn)行配置仿真，大幅提升規(guī)劃的效率和準(zhǔn)確性。

再例如，在運維階段，AI-OTN依托網(wǎng)元內(nèi)置算力、數(shù)字孿生等技術(shù)，將OTN升級為“智能管道”。通過對業(yè)務(wù)特征、光器件性能參數(shù)、光纖狀態(tài)的感知，構(gòu)建了業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)、光纜三層的數(shù)字化感知模型，具備“通感算一體”的能力。

基于AI，還可以建立光網(wǎng)絡(luò)品質(zhì)分析模型，對網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的各種問題進(jìn)行智能優(yōu)化，顯著提升優(yōu)化的效率。此外，AI還能對故障進(jìn)行快速定位和診斷，提供修復(fù)建議，縮短故障恢復(fù)時間。

當(dāng)OTN遇上AI，光通信網(wǎng)絡(luò)仿佛突然多了很多數(shù)字員工。網(wǎng)絡(luò)的規(guī)建維優(yōu)都變得更加簡單高效。這不僅降低了運營商的成本，也能釋放出更多的精力，專注于新業(yè)務(wù)場景的開拓以及客戶體驗的提升。

█最后的話

近日，工業(yè)和信息化部辦公廳已發(fā)布《關(guān)于開展城域“毫秒用算”專項行動的通知》。

其中明確提出：聚焦算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，構(gòu)建高速大容量、確定低時延、泛在廣覆蓋的城域網(wǎng)絡(luò)，在城域內(nèi)提供毫秒級算力資源網(wǎng)絡(luò)通達(dá)能力，即面向基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)算力中心毫秒互連（<1毫秒），面向重點場所實現(xiàn)算力資源毫秒接入（<1毫秒），面向應(yīng)用終端實現(xiàn)算力應(yīng)用毫秒可達(dá)（網(wǎng)絡(luò)時延<10毫秒）。以專項行動為牽引，帶動產(chǎn)業(yè)各方聚焦暢通毫秒用算通道，在全國范圍內(nèi)梯次推進(jìn)毫秒用算網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，到2027年基本形成全域覆蓋、高效暢通的城域毫秒用算網(wǎng)絡(luò)能力體系。

我們也可以看到，國內(nèi)運營商正在不斷增加在全光運力基礎(chǔ)設(shè)施上的投入，并積極探索金融、在工業(yè)、交通、能源、教育等重要行業(yè)的“毫秒用算”應(yīng)用實踐。

例如，上海移動打造了“1ms浦江算力光網(wǎng)”，以超低時延連接城市核心算力節(jié)點，支撐金融高頻交易、跨國企業(yè)云端協(xié)同等高價值商業(yè)場景。再例如，湖北移動建成覆蓋全省的毫秒級用算網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)三維測繪企業(yè)的云渲染等高實時性應(yīng)用。還有北京電信，他們通過全光城市算網(wǎng)實現(xiàn)了算力與網(wǎng)絡(luò)資源的最優(yōu)配置，依托其低時延協(xié)同能力服務(wù)于衛(wèi)健診療、交通管理等十多個行業(yè)的模型訓(xùn)練與實時推理。

我相信，以AI-OTN為代表的全光運力創(chuàng)新與升級，目前只是剛剛起步，未來還將持續(xù)提速。

全光運力與AI的深度融合，還將催生新的業(yè)務(wù)模式和服務(wù)形態(tài)，為運營商和行業(yè)用戶創(chuàng)造更大的價值空間。在這場全光運力與AI的雙向賦能中，我們有望見證一個更加智能、高效、安全的光通信新時代。