中国首条算力光轨正式通车并发布分布式光互连超节点

超节点技术（SuperPod）正在重新定义算力集群的形态。它不再局限于单个服务器机箱，而是通过高带宽、低时延的互连技术，将海量GPU芯片整合为一个统一的超级计算单元，将算力的疆域拓展到了整个机柜，甚至跨机柜的层面。

在2025世界人工智能大会（WAIC）上，一项来自中国的集成化方案引起了业界关注。上海仪电联合曦智科技、壁仞科技、中兴通讯，正式发布了国内首个光互连光交换GPU超节点——光跃LightSphere X。这套方案集成了多项自主技术：曦智科技的分布式光交换、壁仞科技的大算力通用GPU液冷模组、中兴通讯的AI服务器以及仪电的智算云平台。其目标很明确：构建一个高带宽、低延迟且灵活可扩展的自主可控智算集群新范式。据悉，该超节点即将在上海仪电智算中心落地应用。

在大会期间，曦智科技创始人兼CEO沈亦晨博士详细解读了其光互连与光交换技术的核心，也让光跃LightSphereX背后的技术逻辑更为清晰。

光互连已成超节点必选项

目前，构建超节点主要有两种思路。一种是拼命“堆料”，在单个机柜里塞进更多GPU。但这条路很快会遇到天花板——数据中心的单机柜功耗是有限的，密度提升终有瓶颈。另一种思路则更具碘伏性：采用光互连技术，通过增加机柜数量来构建超节点，从而突破传统电互连的物理限制。光缆的远距离传输优势，使得算力部署可以摆脱机柜的束缚，实现更灵活的交付。

不过，光互连的优势虽大，在实际落地时却要面对功耗、成本和可靠性的三重考验。因此，整个产业正在向集成度更高的光学方案演进。最初的可插拔光模块有个明显问题：光电转换芯片离GPU太远，信号完整性、损耗和延迟都成了挑战。

而超节点的需求恰恰相反，它要求单通道互连带宽更高，通道的密度和数量也要提升。这就催生了新的技术——近封装光学。它的做法很巧妙，把光电转换芯片从交换机“下放”到GPU板卡上。这一下，传输距离从1米级缩短到了10厘米级，互连密度能提高2-3倍，还能省去DSP芯片，大幅削减GPU间的通讯延迟。目前，这已是批量落地的成熟方案。

那么，下一步是什么？答案是共封装光学。这是一种更极致的集成，它将光引擎与计算或交换芯片，通过先进封装技术集成在同一块基板上。传统方案里，电信号要在几厘米长的铜线上奔波，损耗不小；而CPO将这段距离缩短到了毫米级，信号损耗和延迟自然大幅降低。

在本次WAIC上，曦智科技联合燧原科技展示了国内首款xPU-CPO光电共封装原型系统。这套系统验证了将光学引擎与计算芯片共封装的可行性。与传统可插拔方案相比，它在信号完整性、损耗、延迟和系统功耗上都表现更优，光电转换的稳定性也显著提升。

国内首款 xPU-CPO 光电共封装原型系统，图源：曦智科技

沈亦晨博士指出，这是全球范围内首次实现的相关技术演示。在这个Demo中，GPU芯片通过极短距的Serdes，直接以共封装方式在芯片上完成电光转换并输出光信号。这个案例不仅验证了技术方向，也为中国AI基础设施和先进光学封装产业突破，打下了一个关键的技术锚点。

他进一步描绘了技术演进的终局：“最终的光互连形态，应该是光芯片和电芯片在同一颗芯片上，我们称之为3D共封装方案。这种方式能将互连带宽再提升1-2个数量级。我们的目标是通过近封装、共封装到3D共封装的路径，将单芯片带宽推至2000GB/s。同时，用光互连全面取代电互连，把超节点单节点内的GPU数量从现在的8颗，扩展到500颗。两者叠加，超节点的总带宽将比目前的单机8卡方案提高3个数量级。”

用光交换替代电交换

除了互连，交换是超节点的另一大核心。在WAIC 2025上，曦智科技与沐曦合作的光互连电交换超节点方案首次公开。该方案采用线性直驱光互连，具备低延时、高带宽、低功耗的特性，能支持长距离传输，突破跨机柜连接限制，可实现64张xPU卡的高速互连，为大模型训练提供更灵活的并行策略。

而光跃LightSphere X选择的，是更为前沿的“光互连光交换”路线。沈亦晨博士打了个生动的比方：“传统的电交换，就像城市里跑的小汽车，每个信号到了电交换机这个‘十字路口’，都要等待芯片运算决定向左还是向右。整个交换的容量和速度，受限于电交换芯片的‘交通处理能力’，在大型超节点网络中极易堵塞。此外，不同GPU的互连协议不同，每款GPU都需要定制专用的交换芯片来适配，而这些电交换芯片又极度依赖先进工艺制程，这正是我们当前面临的卡脖子难题。”

用光交换替代电交换，意味着信号传输模式从“普通公路”升级到了“高速铁路”。为此，曦智科技发布了全球首款基于硅光技术的分布式光交换芯片，这构成了光跃LightSphere X的底层核心技术，相关论文已被国际顶会SIGCOMM 2025收录。

谈及分布式光交换的优势，沈亦晨博士列举了几组关键数据：在单位互连成本上，由于无需昂贵的电交换机，成本可降至英伟达NVL72系统的31%，同时每个GPU的使用效率能提升3.37倍；在自主性上，该技术不受特定协议限制，所有硅光芯片均可实现国内自主生产，摆脱了对先进制程的依赖；在可靠性上，系统能在毫秒级时间内将任务从故障GPU切换至正常GPU，大幅降低了冗余备份带来的成本负担。

结语

当光技术将超节点的GPU互连规模从8颗推向500颗，将总带宽提升数个数量级时，这背后不仅仅是一场从“公路”到“高速铁路”的传输革命。它更标志着中国在智算基础设施的核心技术领域，实现了关键的自主突破。这些突破，不仅为大模型的训练与推理注入了灵活高效的算力协同能力，更在成本控制、资源利用率和供应链安全上，构建起了独特的竞争优势。一条以光为核心的、高效协同的超节点“高速路”正在铺就，一个全新的算力时代，正加速到来。