人工智能（AI）与机器学习（ML）工作负载的指数级增长正在深刻重塑数据中心的网络架构需求。随着模型规模不断扩大，训练任务对算力与带宽的依赖空前增强，数以千计的GPU或TPU节点之间的高效互联成为影响整体性能的关键因素。然而，传统电气分组交换网络在能耗、延迟与可扩展性方面逐渐暴露出瓶颈。光路交换机（OCS）作为一种基于光学域的网络交换技术，正被视为重构数据中心通信体系的核心创新。其理念并非对传统交换技术的渐进改进，而是一种体系级的范式转变。
　　
　　AI时代的数据中心光路交换
　　
　　电气交换机的局限性
　　
　　现有数据中心普遍采用脊叶（spine-leaf）结构，通过电分组交换机完成数据传输。由于光纤传输依赖光信号，而电交换机基于电信号进行处理，系统在每次数据路径中都需进行光–电–光（OEO）转换。该转换过程带来了显著的功耗与时延开销。
　　
　　随着端口速率从100Gb/s提升至400Gb/s乃至800Gb/s，OEO转换所需的能耗急剧增加。同时，电交换机在执行分组调度与缓存时引入的微秒级可变延迟，使其在AI集群的高并发通信中成为性能瓶颈。尤其在分布式训练场景下，诸如All-Reduce等集体通信操作对延迟极为敏感，任何链路的非确定性延迟都可能导致训练同步的效率下降。
　　
　　光路交换机的工作原理与技术特征
　　
　　光路交换机通过在任意两个端口之间建立专用的光学电路路径，以替代传统电分组交换的动态路由。其核心原理是利用微机电系统（Micro-Electro-MechanicalSystems,MEMS）或数字液晶（DigitalLiquidCrystal,DLC）等可重构光学组件，实现光束在空间中的可编程反射或偏转，从而直接在源光纤与目标光纤之间建立无OEO转换的全光连接。
　　
　　在配置完成后，数据流在光纤中以光速传播，期间不经过电信号处理。此模式带来了多重技术优势：
　　
　　1.能耗显著降低：
　　
　　OCS省去了传统交换机中的高速收发器与复杂的包处理逻辑，可将数据路径能耗降低约70%–80%。对于大规模AI数据中心而言，这不仅意味着运营成本的显著下降，也有助于整体能效（PUE）的优化与碳排放的减少。
　　
　　2.超低且确定性的延迟：
　　
　　光路交换机的延迟主要由光传播时间与光束切换时间构成，后者通常为纳秒至微秒量级。与电分组网络的统计时延不同，OCS提供确定性（deterministic）通信特性，对分布式AI训练中要求严格同步的通信模式尤为有利。
　　
　　3.高度可扩展的网络架构：
　　
　　由于OCS在物理上不受电子交换芯片封装与热功耗的限制，其端口规模可轻松扩展至数百甚至上千（如320×320、1024×1024等）。这为构建扁平化、低层级的超大规模互连提供了可能，使得跨机架乃至跨数据中心的计算资源能够以接近统一内网的方式协同工作。
　　
　　产业实践与应用场景
　　
　　OCS目前主要部署于高性能计算（HPC）与AI训练集群的主干层，用于承载节点间的大规模东西向通信流量。
　　
　　在实践层面，谷歌率先在其TPUPod（v4与v5）架构中采用了基于MEMS的OCS网络。该系统通过动态重构光路，形成可按需优化的三维环面拓扑，从而在不同训练任务间高效分配带宽资源。其结果显示，OCS可在保持通信确定性的同时显著提高网络利用率。
　　
　　2025年7月，开放计算项目（OCP）正式设立OCS工作组，创始成员包括谷歌、微软、NVIDIA及Lumentum等企业。该组织致力于推动OCS的接口与控制协议标准化，促进多厂商设备间的互操作性，从而加速技术生态的成熟与产业化落地。
　　
　　关键技术路线与发展挑战
　　
　　当前OCS的核心技术路径主要包括：
　　
　　·MEMS（Micro-Electro-Mechanical Systems）：
　　
　　最为成熟的技术方案，具备较高的端口密度与可靠性，占据市场主流地位。
　　
　　·数字液晶光开关（DLC）：
　　
　　通过电场控制液晶分子的取向实现光束偏转，具有低功耗与无机械运动部件的优点。
　　
　　·直接光束控制（DLBS）：
　　
　　基于光相控阵或波导阵列的技术路线，具备高速切换潜力，但仍处于研究阶段。
　　
　　尽管OCS在高带宽、长持续时间（“大象流”）场景中表现优越，但其切换速度相对较慢，不适用于短暂且随机的“老鼠流”通信。因此，在未来的云数据中心中，混合电光网络（HybridElectro-OpticalNetwork）被认为是可行的演进方向：OCS负责高吞吐量的批量数据传输，而传统电交换机用于处理控制流量与短时交互。
　　
　　未来展望
　　
　　随着AI模型规模和分布式训练架构的持续演进，数据中心网络正从传统分组交换体系向光学驱动的可重构网络转型。OCS技术通过在能效、延迟确定性与拓扑可扩展性方面的突破，为构建新一代AI基础设施提供了关键支撑。
　　
　　未来的发展方向包括：
　　
　　·标准化接口与控制协议的进一步统一；
　　
　　·光路交换与网络编排系统（如SDN）的深度融合，实现按需、实时的光层调度；
　　
　　·与硅光子（Silicon Photonics）技术的结合，以实现更紧密的计算–网络协同设计。
　　
　　总结
　　
　　光路交换机的出现标志着数据中心网络从电信号交换向光学域交换的结构性变革。它不仅缓解了传统网络在功耗与延迟方面的瓶颈，更为AI与HPC时代的计算基础设施提供了全新的设计范式。随着技术成熟与标准化进程推进，OCS有望成为构建高效、可持续、可扩展数据中心的核心组件，为未来智能计算的发展奠定基础。
　　
　　编辑：Harris