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一场围绕AI的“军备竞赛”在全球范围内展开，从算力升级到算法优化，从数据采集到模型训练和应用，整个人工智能产业链上下游在各自领域围绕同一目标，加速升级产品和解决方案，以适应AI的需求。这一过程中，通过买买买补齐能力短板，也是不错的选择。

不久前，诺基亚宣布将以每股6.65美元，即23亿美元收购光网络设备制造商Infinera，以扩大光网络市场规模，并加速产品技术路线图。这是诺基亚围绕AI时代在光网络领域的最后一块拼图，由此形成从DCN到DCI，再到大网光传输的完整产业布局。

AI时代，光网络全流程变革正当时

当前，人工智能技术的持续迭代升级带来对算力，特别是以GPU为代表的智算算力需求的激增，驱动新型算力基础设施建设不断发展，加速了传统数据中心向智算数据中心转型的进程。

“2024中国光网络研讨会”期间，上海诺基亚贝尔基础网络业务集团光网络事业部总经理张寒峥就指出，这种转变不仅对于数据中心算力设备的功率、密度、散热、能耗等提出了新需求，也对数据中心组网（DCI/DCN）提出了新挑战，网络必须要具备无阻塞、低延迟、无损、安全的特性。

与此同时，千卡算力芯片构建的集群将成为千亿参数大模型训练的标配，万卡集群也正在路上，如何加速构建高性能网络以支撑智能算力发展需求成为业界关注热点，高速光模块的应用成为刚需，同时CPO、LPO、LRO等技术不断被探索，以期实现大带宽、低成本和低延时。

此外，人工智能大模型的训练和应用，除GPU、CPU等满足的数据计算需求外，还有海量数据传输需求，数据能否高效传输决定了算力的上限，毕竟0.1%的丢包会引起算力损失50%，对数据中心内和数据中心间光互联的稳定性提出极高的要求。

另外，值得一提的是，面对AI大模型的持续火热，对算力的需求持续攀升，超大规模智算中心资源日渐稀缺不可逆转，通过对跨区域中小型智算中心进行组网，实现远距离算力协同调度成为趋势，而这就会对大容量、低时延的光传输网络，提出真正的需求。

可以看到，为了满足人工智能时代对算力的极致需求，光网络作为连接数据、算力和向用户输出智能化应用的“主动脉”，需要进行全流程的变革，时不我待。

拿到最后一块拼图，引领架构革命

面对上文提到的光网络变革，作为光网络行业的引领者，诺基亚具备从芯片到系统的能力，基于不断创新的光子业务引擎PSE系列芯片，用户可以根据需求组合出最高的频谱效率和最佳的成本。

不久前诺基亚贝尔联合中国联通研究院、长飞光纤联合发布800G超长距光传输纪录，实现了数据传输的高效性和稳定性。很显然，诺基亚长距离光传输领域有很强的技术优势，能够满足远距离算力协同调度，更多的是满足数据中心间的互联，这就引出了诺基亚为什么要收购Infinera。

此前，中国电信集团科技委主任韦乐平指出，近中期以ChatGPT为代表的大模型应用主要影响DCN，对DCI和电信网的影响不大，中长期光交换将是解决集群和跨群跨云训练性能和功耗的归宿。

业界专家表示，收购Infinera扩展了诺基亚在DSP、硅光和磷化铟（InP）半导体材料，并在光子集成电路技术方面具备更深层次的能力。据了解，Infinera近期开发了用于数据中心内部（ICE-D）应用的高速、低功耗光器件，尤其适合人工智能工作负载。