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admin 售后客服 2026-05-06 61 0

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调用量突破140万亿,两年增长超千倍。作为大模型处理信息的最小基础单元,Token调用量的爆发式增长,反映了当前人工智能正在经历从技术探索到规模化商业落地的深刻转变,今年无疑是人工智能应用大年。

为满足AI应用对Token调用量指数级的增长需求,算力集群从千卡向万卡、十万卡规模演进,机柜内、机架间、数据中心间的光互连带宽、功耗、时延、稳定性成为制约算力释放的关键瓶颈,驱动光互连技术加速迭代。同时也对高质量测试方案提出严苛要求,以确保最新光互连技术的规模部署,支撑算力集群能力的进一步扩展。

作为高端电子测量仪器领域的重要参与者,深圳市万里眼技术有限公司(下称:万里眼)在九峰山论坛期间发布万里眼65GHz采样示波器,支撑高速光模块与1.6T光互连发展的关键测试能力。

现场照片

光互连需求激增:呼唤高质高效测试测量方案

光通信行业风向标会议OFC 2026期间的一场研讨会上,有行业专家表示,在一个拥有100万块GPU的数据中心中,仅用于内部计算架构的Scale-up链路就可能达到数百万条,以及海量用于跨集群的Scale-out连接链路。

这一背景下,随着集群规模的不断扩张,光互连占算力投资的比重将越来越大。光通信行业知名市场研究机构LightCounting预测,到2030年,AI集群使用的光互连产品的年销售额有希望达到1000亿美元。

集群持续扩张的同时,还需考虑时延优化、能耗管理等因素,光模块的代际演进加速,1.6T逐渐成为主流。从头部光模块供应商陆续发布的财报来看,1.6T产品逐渐成为出货主力,主要客户是头部超大规模云服务商,他们的需求一直引领着行业发展,也给光电器件制造带来极大的产能危机。光模块巨头透露,他们将把未来三年的产能全卖光,即使扩产依然跟不上需求,这已经严重限制了全球AI产业的高速发展。

1.6T不仅是实验室里的技术指标,更是产业规模化交付能力的巨大挑战。目前光模块制造行业痛点是“需求大、造得出、难测准、交不快”。需求大、造得出有目共睹,难测准方面,单波200G PAM4是当前1.6T光模块的主流技术路线,但信号微弱、噪声敏感,更难捕捉真实眼图细节。

交不快方面,虽然当前产业界普遍面临核心物料短缺的挑战,但量产制造时的良率也是提升交付的重要因素。1.6T光模块架构复杂,产线吞吐要求高,传统测试设备“先采集、再处理”的模式,测试结果稳定性差、测试效率低,成为制约大规模量产的瓶颈。

可以说,在光互连需求激增,以及技术演进节奏明显加快的背景下,需要与之相匹配的高质量、高效率测试测量能力,避免产品研发和量产滞后拖慢算力集群的建设节奏,进而影响到人工智能技术的发展。

技术破局:用效率为全球AI算力爆发抢时间

面对上述行业痛点,万里眼通过自主创新研发的65GHz采样示波器,以效率革命、代际演进、超高精度三大能力,解决1.6T光模块研发调测周期长、量产测试一致性差、量产测试节拍慢等关键难题,提升AI算力集群部署效率和长期运行稳定性


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