摘要：随着数据流量的指数级增长，传统电子分组交换网络面临着物理极限的挑战。人工智能（AI）和高性能计算（HPC）的快速发展进一步加剧了对网络容量、低延迟和能效的需求。在这一背景下，曾经作为静态骨干网技术的光电路交换（OpticalCircuitSwitching,O

随着数据流量的指数级增长，传统电子分组交换网络面临着物理极限的挑战。人工智能（AI）和高性能计算（HPC）的快速发展进一步加剧了对网络容量、低延迟和能效的需求。在这一背景下，曾经作为静态骨干网技术的光电路交换（OpticalCircuitSwitching,OCS）正经历深刻变革，向动态、智能和软件定义的网络架构演进，为下一代数据中心和AI集群提供光纤基础设施。

传统的“光传输-电交换”模式在大规模计算场景中暴露出功耗高、延迟不可控的瓶颈。尤其在AI集群中，频繁的光-电-光（OEO）转换带来的能源成本难以承受。OCS通过建立端到端专用光路，避免OEO转换，从而显著提高能效和传输确定性。

当前的关键趋势是从手动配置的静态OCS系统向毫秒级甚至微秒级可重构OCS发展。借助先进的光交换技术和软件定义网络（SDN）控制，OCS正在从电子分组交换（EPS）的替代品转变为混合架构中的重要补充，实现灵活、高效的资源调度。

为了满足新兴的网络需求，行业正在开发高可扩展性、低延迟并具备智能管理功能的全光交叉连接平台。这类平台支持无阻塞矩阵交换、快速切换以及端口功率监控，并能够兼容多种协议和数据速率，为大规模数据中心提供可靠的光网络基础。

1. AI与高性能计算驱动

OCS发展的核心驱动力是AI训练和大规模计算所需的高通信模式。大型AI集群（如支持大型语言模型的GPU/TPU阵列）要求超低延迟的全对全通信，以保证同步的确定性。传统分组交换网络在这种场景下容易产生尾部延迟和拥塞，影响性能。谷歌在TPUv4Pod中部署的自由空间OCS架构，为动态可重构3D环面拓扑提供了示范，显著降低了延迟与能耗。

2. 光交换技术的成熟与标准化

动态OCS的实现主要依赖以下三类技术路径：

在技术标准化方面，开放计算项目（OCP）已设立OCS子项目，旨在定义行业标准、促进互操作性并推动商业化，助力OCS从专有系统向商品化网络层转型。

3. 混合交换模型的协同发展

当前数据中心的主流趋势是混合交换架构：OCS负责大容量、可预测的数据流（如AI模型同步、节点间HPC通信和存储复制），而EPS处理突发性、小规模流量。OCS的部署有效缓解了脊叶网络带宽压力，实现两种网络技术的协同优化，从而提升整体网络性能、降低电源使用效率（PUE）并优化总拥有成本（TCO）。

4. 与先进光网络及集成光子学的融合

OCS的发展与现代光网络技术高度相关，包括波长选择开关（WSS）和可重构光分插复用器（ROADM）的集成，用于实现精细的波长级控制。未来，OCS将与共封装光学器件（CPO）和集成光子学进一步融合，构建可编程光I/O层，实现交换、路由和传输的协同设计，以显著降低功耗和物理占用空间。

分析预测显示，随着大型AI数据中心的采用，OCS市场潜力巨大，估计可达20亿至40亿美元。然而，仍面临若干挑战，包括高端口数交换机的初始成本、对智能SDN控制器的依赖以及快速重构环境下的物理层损伤问题。这些问题需要在技术成熟、标准化以及成本优化方面得到系统解决。

在人工智能和超大规模计算需求的驱动下，光电路交换（OCS）正经历复兴。它从传统静态光管道演变为动态、智能、软件定义的网络结构，为数据中心和AI集群提供高效、高性能的通信基础。未来的数据中心网络将呈现混合异构架构：OCS构建高容量、低延迟的光纤高速通道，与电子分组交换协同工作，共同支撑下一代数字创新和超大规模计算需求。

来源：千家智客