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Fiona ❤️& ✌️
Nylig har den optiske kommunikasjonsmodulens kunnskapspunktgjennomgang vært svært sterk
$LITE $COHR

Fiona ❤️& ✌️11. nov. 2025
今天想来写一下 光通讯 (Optical Communication),受到 @woodycryptow 和 @xingpt 对话中的启发。什么是光通讯?他和传统@woodycryptow 和 @xingpt 对话中的启发。第一次研究这个赛道,欢迎指正。
1️⃣什么是光通讯?他和传统的通讯有什么不同?
光通讯通常依靠光纤来传输数据,速度快、损耗小。
从跨国网络到数据中心,光通信是现代电信和互联网的骨干,帮助我们实现又快又稳定的数据传输。
以往我们采取铜缆传输(electrical interconnect),这也是今年铜价上升的驱动力之一。
2️⃣为何光通讯崛起,光进铜退?
AI算力的爆炸式增长(尤其是大模型训练)对数据中心内部与之间的数据传输带宽提出了前所未有的要求。
传统的 铜缆传输已经无法满足速度、功耗、距离要求;
因此, AI算力中心从“电信号传输”快速转向“光信号传输”,即所谓的「光进铜退」。
3️⃣AI驱动“光进铜退”的三个关键阶段
数据中心内的信息传输-数据中心之间的信息传输-芯片级光互连(下一代革命性方向)
🌟主要先说说数据中心内的信息传输:
服务器 → GPU → 交换机之间的内部通信
每个AI训练集群包含成千上万张GPU卡(H100/B200),GPU之间需要高速低延迟通信。
eg. 一个 NVIDIA Hopper 集群可能包含 10 000 张 H100 GPU,这些 GPU 每秒需要交换上百 TB 的数据。
若通信延迟或带宽不足,训练效率直接掉 30-50%。
主流技术方向:
400G → 800G → 1.6T 光模块
Co-Packaged Optics (CPO, 光电共封装)
Linear-Drive optics (LPO, 无DSP光模块)
受益公司:
美国:Broadcom ( $AVGO)、Coherent ( $COHR)、Marvell ( $MRVL )
中国:中际旭创、新易盛、天孚通信、光迅科技
4️⃣现在已经进展到哪里了(真实进展与新闻)
NVIDIA Spectrum-X 全光AI网络
2024 GTC 发布,基于 400 G InfiniBand / Ethernet 全光架构。
目标:支撑上万 GPU 的同步训练,延迟 降低 30%,能效 提升 40%。
来源:NVIDIA GTC 2025 光网络发布
Broadcom 推出 1.6 Tbps 光互连方案
推动数据中心内部由 800 G 向 1.6 T 过渡,针对 AI 互连。
来源: – Broadcom Advances AI Data Center Interconnect Technology
Marvell LPO(线性光模块)量产
移除昂贵 DSP 芯片,功耗 降 30%,已被多个 AI 集群采用。
来源:Marvell 官方 2025 新闻稿。
中际旭创/天孚通信
已向北美云厂(Microsoft、Amazon、Google)大量供货 800G 光模块。
预计 2025-2026 过渡至 1.6 T 新产品线。
硅光 (Silicon Photonics)
Intel、Ayar Labs 等正推进“Chip-to-Chip Optical I/O”,
未来 GPU/CPU 间将以光直接互连,延迟降低 90%。

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Dan Bins siste tale:
Buffett begynte å investere i Apple i 2016, og i mobilinternett-æraen, selv om han investerer midt imellom, er det en tidobling avkastning.
Selvfølgelig tror mange at AI har en boble akkurat nå, men jeg føler at det så vidt har begynt. ”
Vi snakket om alles økning i Google, som representerer en stemme og anerkjennelse av kunstig intelligens-epoken.
"Googles TPU, inkludert Gemini og data, tror jeg det kanskje bare finnes to selskaper i Kina som kan benchmarkes: ett er Alibaba, det andre er ByteDance, og Tencent ligger til og med litt bak. Hvis du ser på det fra et TPU/GPU-perspektiv, kan det bare være Alibaba. ”
original

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