Ayar Labs CPO峰会：Meta、博通、AMD共议光互连量产
在 Ayar Labs 的首席产品官峰会上，来自 Meta、博通、AMD、联发科、Lumentum、Wiwynn 和 Upscale AI 的领导人探讨了光互连生态系统必须提供什么才能大规模满足 A....
Ayar Labs 办了一场首席产品官级别的峰会，Meta、博通、AMD、联发科、Lumentum、Wiwynn 和 Upscale AI 的高管都到场，讨论光互连生态要拿出什么，才能撑起 AI 的大规模需求。
硅光子被看作铜互连的终极替代方案，这个说法已经存在二十多年。Ayar Labs 这场 CPO 峰会只对受邀者开放，主题定为“面向下一代人工智能基础设施的共封装光器件规模化”，目标是把整个生态拉到一起解决可制造性问题。会上争论的不是这种转变会不会发生，而是供应链、标准和制造基础有没有做好准备，能不能把 CPO 产品大批量交出去。英特尔和 VMware 前首席执行官、现 Playground Global 普通合伙人、Ayar Labs 董事会成员 Pat Gelsinger 做了主题演讲，之后是两场小组讨论：一场谈生态如何应对预计 2028 年启动的共封装光器件 (CPO) 需求激增，另一场谈光计算互连多源协议 (OCI MSA)，以及它在推动行业围绕通用光接口收敛上起了什么作用。
Gelsinger 从经济学角度拆解了这道难题。他的判断是，超大规模数据中心运营商已经在现有经济条件下把人工智能铺到能铺的极限，可需求还远远没被满足。“我假设我们需要的AI数量大约是现在的1万倍。”他说。
这个估算来自几个因素的叠加。模型在演进，从推理模型走向未来覆盖物理、化学和生物学的模型，大约贡献两个数量级；全球部署再添一个数量级，美国和中国规模偏小，其他地区几乎刚起步；企业采用又加一个数量级。
电力补不上这个缺口。Gelsinger 提到，美国现在约有 4% 的电力用于人工智能和计算，全国电力容量的增速则从每年约 1% 提高到约 3%，还可能升到 4%。他的说法是：“在数字人工智能领域，能源容量就是经济容量。”行业眼下勉强负担得起已部署的人工智能，而实际需要的容量是现在的 1万倍，那么经济效益就得提升四到五个数量级。“我们不能仅仅做得稍微好一点。如果我们想要充分发挥人工智能的潜力，就必须大幅提升其性能。”
这类改进牵涉计算、内存、封装和互连，是全栈问题。Gelsinger 拿封装举例：他领导英特尔微处理器开发的那些年，封装的设计空间和成本占比不到 10%，现在已经超过 30%。
真正卡住的是互连。24年前启动英特尔硅光子学项目、宣告“铜的消亡”的正是 Gelsinger，这次他把太阳微系统公司那句著名的“网络即计算机”做了更新。他观察到，昂贵的加速器常常闲着，等上下文内存、等数据传输。“今天我要论证的是，网络即人工智能。人工智能本质上是一个网络问题。”
他把 2028 年看作各项技术大规模整合的节点，到那时大规模部署需要的是成熟可靠的技术。Ayar Labs 与台积电的合作被他拿来当例子，说明这种协同为什么必要。“没有哪家公司能够独自完成这项工作，”他说，“这确实需要各方通力合作，构建一个复杂、全球化、相互关联的供应链。”
铜缆能覆盖的范围，说到底是有边界的。联发科首席架构师布尚·奇特鲁尔在第一场研讨会上把这种局限摆到了数字上：频率越高、距离越远，铜缆的损耗就越明显，设计人员不得不把更多精力花在信号恢复上。实际传输距离大致是，100G 信号下约 3 米，200G 信号下约 1 米，到 400G 信号下已不足 0.25 米。他说，改用光纤之后，损耗就跟距离脱钩了。正是这种脱钩，让眼下只能困在单个机架里的网络有机会铺到多个机架。
交换机层面的好处，Upscale AI 首席执行官兼联合创始人 Barun Kar 有具体描述。这家做交换机的初创公司认为，CPO 确实能带来好看的外形，交换机技术因此可以按别的手段做不到的方式去扩展。不过他提醒，能不能扩得动，还要看工艺技术、芯片集成和散热限制。谈到落地节奏，业界的判断是分阶段推进，先从开关环节起步。
好几位发言者都提到，带宽之外，CPO（光纤互连）能不能铺开，还得看大规模可操作性——测试、监控、服务工作流程以及多厂商互操作，这些环节齐了，光链路的部署才能像今天的铜缆互连那样让人放心。与会专家的看法是，早期部署很可能先落在交换机领域；计算端什么时候跟上，则取决于眼下正在推进的可操作性和制造工艺进展。
Chitlur 解释了集成带来的风险为什么对 ASIC 供应商格外大。他的说法是，光学元件一旦集成进来，它就不再只是一个组件，而变成了一个系统。大型 AI ASIC 上搭载的 HBM 价值数万美元，单个光学引擎在封装后出故障，原本功能完好的芯片就可能一起报废。要保住经济效益，组件和封装的良率都得接近完美。热性能让这件事更难：功耗高达数千瓦的 XPU，温度几乎瞬间就会波动几十度，而光学元件对温度又高度敏感。
Chitlur 因此判断，光集成会先在交换机上落地——这类设备一般不带 HBM，功率特性也更平稳；计算终端则要排在最后一批。[[保留1]]
在机架层面，Wiwynn 先锋中心执行董事 Harold Liu 点出四个设计重点：热管理、电源供应、可维护性、光损耗。要走向批量生产，从第一天起就得做面向制造的设计，装配环境要更干净，自动化程度也要更高。[[保留2]]供应链规模与标准制定呼吁
Lumentum 首席技术官 Matt Sysak 强调，卡点不只在激光器，基板、材料、连接器、光纤等环节同样受牵制；CPO（通用产品采购）正把原本小众的激光行业推向大规模生产。被问及 Lumentum 是否已准备好接住这一需求，他回答：“在可预见的未来，答案是肯定的。”但放到更大的供应链上看，他话说得很直接：“这个行业还没有准备好应对CPO所需的产量。”在他看来，出路是过去的竞争对手联手。“关键在于合作。”[[保留8]]
Kar 认为，各种竞争性链路方案不断冒出，反而拖慢了技术普及。“必须制定一些多系统协议（MSA），并且需要一种主流技术脱颖而出，”他说，市场要起量还得有一个核心客户：“每个人都声称要进行CPO（认证产品优化），但我们需要一个大客户。”Chitlur 从 ASIC（专用集成电路）的角度讲了同一件事。“单一供应商行不通，”他说，并主张办一场类似 PCIe 互操作性活动的光纤互操作性测试，把多供应商兼容性摆出来。“任何真正的项目都不能只考虑单一供应商。”[[保留9]]
OCI MSA：尽可能少地进行标准化
第二场小组讨论正好接上了这个呼吁。Meta 光基础设施总监 Drew Alduino 说，规模一大，基于铜缆的机架级架构成本就往上走，可靠性反而往下掉；超大规模数据中心还得让不同供应商的终端设备能互通。“我们希望
博通光系统事业部副总裁兼总经理尼尔·马加利特认为，多波长操作是光耦合集成电路（OCI）的核心：光纤上波长越多，每个波长的数据速率就越低，系统功耗也跟着降。微环很适合这种思路，他说它们有“令人难以置信的波长选择性”，能把滤波和调制集成进小尺寸、低功耗又可靠的器件里。AMD 光子学高级总监 Matt Streshinsky 则表示，OCI 是靠技术优势胜出的，可光学器件要规模化，产能得提升到数量级，多源、多厂商、多代工厂的供应因此很关键。“所有技术都已具备，现在关键在于工程执行，”他说。
五代路线图
Alduino 介绍了扩展路线。OCI Gen 1 跑在标准 FR4 网格上，用 4 个波长，支持 50G 带宽，预计生命周期会跨过多个交换机和 GPU 世代。Gen 2 的规范很快公布，同样的物理基础设施内带宽翻倍。每个波长 200G、16 个波长的方案都已验证过，他说这条路线图已经能支撑从 200G 到 3.2T 的五代扩展。“等到硬件成熟，你们就知道了。”
Margalit 把 OCI 看作 100G、200G、400G 铜缆之后的下一代 SerDes。看向 2029 年和 2030 年，他的判断是：“我预计很大一部分 SerDes 将采用光纤技术，而非原生铜缆。”理由在于“封装中可引出的光纤数量几乎是无限的”，线路速率的分量将不如面积、功耗和成本。
光学技术过去只服务小众、低产量的场景，如今这个定位正在被打破。
Ayar Labs 首席执行官 Mark Wade 在峰会闭幕式上表示，人工智能改写了价值格局，光学技术现在必须做到高产量 CMOS 方案那样的规模。他提到，翻看过去 20 年的 OFC 论文，能看到不少出色的成果，Wade 说，接下来要做的就是把它们变成一流的高产量产品。他还肯定了 OCI MSA 在搭建规模化生态方面起的作用。
Gelsinger 一开始就讲过，转向光互连靠的是大家一起干。他引述自己的话说：“这不是我一个人的旅程，而是我们大家的旅程。”
