光交换机是AI算力时代的“光速高速公路”？一文穿透技术迷雾
在AI大模型狂飙突进的今天，算力不再是简单堆砌GPU卡这么粗暴的事了。真正的瓶颈，藏在网络——那个无形却决定生死的数据高速公路。你可能听说过CPO（共封装光学）、可插拔光模块、甚至“光计算”，但真正正在默默重塑数据中心底层架构的，是一种被称为OCS（光电路交换机）的技术。
OCS是谷歌、英伟达等巨头正在大规模部署的现实武器。它不靠电信号中转，而是直接用光信号“点对点”打通数据节点，像在玻璃纤维中开辟一条条光之隧道。
什么是光交换机？不是光模块，而是光网络的“交通指挥中心”
光交换机（Optical Circuit Switch, OCS）是一种基于全光信号的交换设备。其核心工作原理是透过配置内部光交换矩阵，在任意输入和输出端口之间建立物理上的光学路径，从而实现光信号的直接交换与重定向。
听起来很抽象？
打个比方：传统电交换机就像老式邮局，所有信件（光信号）先拆包成电子文字（O-E转换），分拣完再重新封包邮走（E-O转换）；
而OCS则像修建一条条专属光纤隧道，信件不用拆包，直接穿隧道到达目的地——全程光速，无中转，无延迟。
这不仅省电，更关键的是，它彻底绕开了电子处理的物理极限。在AI训练动辄调用数万张GPU、每秒传输PB级数据的场景下，哪怕省下1微秒的延迟，整体训练时间都可能缩短数小时。而OCS，正是为这种“极致效率”而生。
为何AI算力爆发让OCS成为必选项？三大碾压性优势揭密
相较于传统的电交换机，OCS拥有三大杀手级优势。
首先，低时延与低功耗：彻底消除了光-电-光转换过程中固有的延迟与能耗问题，这对于需要海量节点进行高速通信的AI算力集群至关重要。
其次，高可靠性：简化了信号处理流程，减少了故障点，从而降低了系统的整体故障概率——在万卡集群中，每一个额外的电子元件都是潜在的单点故障。
第三，超长生命周期：OCS对端口速率不敏感，无需为适配更高的传输速率而进行频繁的硬件迭代。仅透过光路重定向，即可实现未来设备1.6T、3.2T的无缝互联，大幅提高硬件使用寿命。
换句话说，今天部署的OCS设备，十年后依然能支持下一代AI芯片，这在电子交换设备快速被淘汰的时代简直是“永恒资产”。
AI网络扩展三大模式：纵向、横向、跨域，OCS无处不在
AI大模型的持续迭代对算力基础设施提出了更高的要求，其网络架构扩展主要分为三种模式。
第一是纵向扩展（Scale-Up）：强化单一节点的内部性能，例如增加单个服务器机柜内的GPU数量或提升内存容量与吞吐量。Google在其TPUv4集群的单节点（Cube/Rack）互联中采用OCS，实现柜内数千卡之间毫秒级通讯。
第二是横向扩展（Scale-Out）：通过增加更多服务器节点来构建大规模分布式集群，实现多节点协同工作。Google在其Jupiter数据中心网络架构中，引入OCS替代传统的Spine层电交换机，大幅降低跨机柜通讯开销。
第三是跨数据中心扩展（Scale-Across）：将地理上分散的多个数据中心互联，形成更大规模的超级AI工厂，使其能协同运行单一AI任务。英伟达（NVIDIA）在其DCI（数据中心互联）方案中应用OCS，实现跨数据中心的高效连接——未来百万卡AI训练不再是梦，而是OCS编织的光网现实。
四大OCS技术路线大对决：谁是真正的“光网王者”？
目前OCS主要有四种实现路径，其中MEMS技术是当前市场的主流。
第一是MEMS（微机电系统）：原理是通过电信号精确控制微镜阵列的二维转动角度，将输入光信号反射至目标输出端口。其特点是市场主流（>70%份额），技术成熟度高，端口扩展能力强，性能与成本均衡。代表厂商包括Google和Lumentum。
第二是数字液晶（DLC）／硅基液晶（LCoS）：利用电场改变液晶分子排列，影响光的偏振状态，再配合偏振分束器实现光路切换。无运动部件，成本较低，但切换速度较慢，适用于无需频繁切换的场景，代表厂商如Coherent。
第三是直接光束偏转（DLBS）／压电陶瓷：利用压电陶瓷在电压控制下产生微位移，直接控制光纤准直器的空间位置和角度，实现端口对准。同样无运动部件，但切换速度慢，适用于静态连接，Coherent也在该路线布局。
第四是硅光波导：在硅基芯片上构建预设的光路矩阵，光信号沿着确定的波导路径传输。切换速度极快（可达纳秒级），适合高密度集成。但目前损耗较高，存在串扰和可靠性问题，代表企业如iPronics。
四条路线各有千秋，但在AI集群这种需要高可靠、大规模、中低切换频率的场景下，MEMS凭借综合优势牢牢占据C位。
OCS不是CPO的敌人，而是AI网络的“最佳拍档”
很多人误以为OCS和CPO（共封装光学）是互相取代的竞争关系，其实大错特错。
OCS（光电路交换）将光通信技术从「连接」延伸至「交换」领域，而CPO本质仍是电交换的新形态——只是把交换芯片与光引擎封装在一起，缩短电信号走线以降低功耗。
NVIDIA在2025年OCP EMEA峰会上公布了一组震撼数据（二层Fat-Tree网络架构下）：四个方案总功耗（pJ/b）相较传统可插拔降低，最多降低2.68倍。
具体数值为：可插拔光模块(83) > 可插拔 + OCS(50) > CPO(48) > CPO + OCS(31)。
这意味着，单独引入OCS可降低30%-40%功耗；若OCS与CPO联手，节能效果直接翻倍。
更关键的是，两者适用场景天然互补：电交换（含CPO）适合流量动态变化大、需频繁调整路径的场景；而光交换（OCS）适合流量稳定、端口映射明确、无需频繁切换的场景。
目前OCS落地节奏甚至领先CPO，成为AI网络升级的“快进键”。
不同AI扩展架构下，OCS与CPO如何分工协作？
在Scale-Out（横向扩展）网络中，OCS与CPO呈现完美互补搭配：ToR/Leaf层（机柜顶部交换机）因突发流量多、切换需求快，CPO加速渗透；而Spine层（骨干交换层）流量稳定、可预测，OCS已大规模替代电交换机。
而在Scale-Up（纵向扩展）网络中，两者则存在一定程度竞争：CPO凭高整合度、低功耗优势，正向柜内渗透（YOLE Group预测初期CPO聚焦Scale-Up）；
但OCS已有成熟案例——如Google TPU v4 4096卡SuperPod、Ironwood 9216卡SuperPod，均使用3D Torus拓扑，通过OCS实现机柜内超低延迟互联。这说明，在超大规模AI集群中，OCS不仅是可行方案，更是已被巨头验证的“标准答案”。
未来，我们很可能看到CPO负责“动态微调”，OCS负责“稳态主干”的混合架构成为主流。
为什么说OCS是AI硬件泡沫中的“真金白银”？
在当前AI硬件投资狂热中，许多厂商深度绑定单一GPU供应商，风险极高。而OCS代表了一种更底层、更普适的基础设施升级路径——它不绑定任何芯片架构，无论你是用英伟达H100、谷歌TPU还是未来的定制AI芯片，只要需要高速互联，OCS都能提供价值。
这种“中立性”使其成为避开硬件泡沫的关键锚点。更重要的是，OCS延长了整个数据中心的资产寿命。当别人每18个月就得更换交换设备以适配新速率时，你的OCS机柜只需软件重配置光路，就能支持3.2T甚至更高。这不仅是技术优势，更是财务优势——在算力军备竞赛中，谁能控制TCO（总拥有成本），谁就能笑到最后。
结语：光交换不是未来，而是现在
不要被“光交换”这个词吓退，它早已不是实验室概念。从谷歌TPU SuperPod到英伟达跨数据中心互联，OCS正成为AI基础设施的隐形支柱。它不喧哗，却让每一条光信号都以最高效的方式抵达目的地；它不追逐热点，却在功耗、延迟、可靠性三大维度上，为AI算力集群构建了不可替代的底层高速公路。