过去大家总觉得AI卷训练，GPU训练集群动辄几个机房、几千张卡，成本动辄上亿。可到了2024年，风向突然变了。大家发现，真正决定AI模型落地效率的，其实是推理算力。
尤其是在生成式AI的大潮中，从ChatGPT到各种AI绘图、智能客服、自动生成视频……模型训练完毕后要投产、要服务用户，拼的就不再是谁的训练快，而是谁能更快更稳定地跑推理。而在这背后，有一个关键但不太被提起的角色——光模块，正变得越来越重要。
一、为什么AI推理越来越重要
简单说就是——AI走下神坛了，开始真正为业务服务了。
比如你在用一个AI客服，当你输入一句话，AI后台得马上理解你的意思，调取数据、生成回答，并在几百毫秒内把结果发回来。这个过程，背后其实就是在做推理。
而类似这种服务，每天有成千上万的请求在同时进行。模型越大，请求越多，对后端推理能力的要求就越高。根据IDC的数据，早在2022年，云端AI算力中推理占比就已经超过训练（58.5% vs 41.5%）。而到了2026年，推理占比预计将提升到62.2%。也就是说，AI正在从训练时代进入推理时代。模型不再只是造出来看看，而是要跑起来赚钱。
二、数据量暴增，带来对光模块的刚需
推理多了，自然少不了数据的高速流转。
现在的AI集群，常常由成百上千张GPU卡组成。要把这些卡“串”起来，彼此之间要进行高频、高速、低延迟的数据通信，否则模型就没法顺畅地运行。
这里的“串”，说白了就是靠网络互联，而负责这些高速互联的核心器件之一，就是——光模块。
光模块的作用，可以简单理解为“在GPU、服务器、交换机之间搭起超快的信息高速路”。只有通信够快，AI算力才能真正跑得起来。尤其是当前AI主力使用的是800G甚至1.6T的高速光模块，用于高速数据中心内部互联，每一条链路的效率都可能直接影响整个平台的处理速度和稳定性。
所以别看光模块小小一个，但在AI集群这种对通信速率极度敏感的场景里，它的性能直接关系着：推理响应速度能不能实时、模型服务稳定性够不够高、数据中心整体能耗能不能控制住。
三、AI模型越卷，光模块需求越大
你可能会问，未来光模块的需求会一直涨吗
答案是：几乎板上钉钉。
因为AI行业还在快速演进，新一代模型（比如OpenAI的 o1-preview），参数量更大、调用频率更高，对带宽和连接能力的要求水涨船高。而AI厂商为了节约训练和推理的能耗成本，越来越多开始布局光电融合、高速光互联、液冷光模块等方案。光模块不再只是“配角”，而是成为支撑AI算力基础设施的一环。
未来AI算力发展到什么程度，很大一部分取决于：你能不能让海量数据高效、稳定地跑起来。AI不是单靠大模型就能跑得起来的，模型训练靠算力，模型落地靠推理，而推理离不开高速互联，而互联靠的是光模块。在这场AI变革的底层，“看不见”的光模块，正默默推动着整个行业向前。
所以，当你下一次看到一个智能客服秒回、一个AI视频几秒生成，那可能是某个光模块，在几微秒之间完成了千万次的数据传输，才让这一切变得可能。
