一、光模块如何支撑算力系统运转
二、数据中心里的高速连接器”
现在企业用的数据中心，少则几百台服务器，多则上万台，服务器和交换机之间每天要交换几十甚至上百TB的数据。如果传输速度跟不上，就算服务器的计算能力再强，也会因为数据“堵在路上”而效率骤降。光模块在这里的作用，就是打通服务器与交换机之间的“高速通道”。比如英伟达的DGX GH200超级计算机，专门用于企业的AI大模型训练，它内部用了1920个800G光模块，每个超级芯片通过32个800G端口连到交换机——这样的配置能让不同计算节点之间的延迟控制在微秒级，确保训练时海量参数能实时同步，要是换成早年的100G光模块，整个训练周期可能会延长好几倍。三、超算与智算中心的 “低延迟保障”
超算中心处理的气象模拟、基因测序，智算中心运行的自动驾驶算法训练，对数据传输的 “时效性”要求极高。拿基因测序来说，一次全基因组测序会产生300GB左右的数据，要在短时间内完成多组数据的对比分析，就需要光模块构建低延迟的传输网络。目前主流的 400G、800G 光模块，能实现端到端延迟低于10微秒，比传统电信号传输快5倍以上，这就避免了因数据传输慢导致的计算资源闲置，让超算、智算中心的算力真正“用在刀刃上”。四、AI 集群的网络骨架
现在企业搭建AI训练集群，往往会用几十甚至上百台GPU服务器，这些GPU之间的数据交互量非常大——比如训练一个千亿参数的大模型，每轮迭代就要传输TB级的数据。光模块在这里就是“网络骨架”，通过有源光缆把每台GPU服务器连到交换机上。以常见的无收敛 Fat-Tree 架构为例，每台GPU服务器需要4个800G光模块，一个包含100台GPU服务器的集群，就要400个光模块协同工作，确保数据在GPU之间无缝流转。要是光模块的传输速率不够，或者稳定性差，整个集群的训练效率会直接下降30%以上。
五、光模块技术升级如何帮企业提升算力
这些年企业对算力的需求越来越高，从早年的单机柜几十T算力，到现在动辄上百P的智算集群，光模块的技术也在跟着升级，而且每一次升级都能直接帮企业提升算力效率。1、首先是传输速率的提升
10年前企业数据中心还在用 10G、40G光模块，现在主流已经是400G，头部企业开始用800G，明年1.6T光模块也会批量上市。拿800G光模块来说，它采用4通道设计，每个通道传输200G数据，相比400G光模块，在相同的机柜空间里，能多传输一倍的数据。对企业来说，这意味着不用额外增加机柜，就能把数据中心的传输带宽翻倍，直接支撑更大规模的算力集群。2、其次是功耗的降低
早年的100G光模块，每G带宽的功耗要0.15W，现在的800G光模块能降到0.05W/G以下。别小看这个变化——一个超大规模数据中心有上万个光模块，按800G光模块算，每年能比用100G光模块节省几十万度电，不仅降低了企业的电费成本，还能减少散热设备的投入，让数据中心的运行更稳定。3、体积和集成度的优化
以前的光模块体积大，一个交换机最多装24个400G光模块，现在的小型化800G光模块，同样的交换机能装48个，端口密度直接翻倍。这对空间紧张的企业数据中心很重要，不用扩建机房，就能提升传输能力，间接降低了企业的基建成本。在光模块市场里，奥远光通的产品之所以能被不少企业选择，核心是它解决了企业在实际使用中的几个痛点。第一是适配性强。奥远光通的光模块覆盖了100G、400G、800G等多个速率，不管是企业搭建中小型数据中心，还是大型 AI 集群，都能找到对应的产品。而且它的光模块能和华为、中兴、思科等主流厂商的交换机无缝对接，企业不用更换现有设备，就能直接升级传输带宽，降低了升级成本。
第二是稳定性高。奥远光通在生产时，从芯片选型到成品测试都有严格标准——比如采用的激光器芯片，要经过- 40℃到85℃的高低温测试，确保在不同环境下都能稳定工作。
第三是服务响应快。企业在使用光模块时，难免会遇到调试、维护的问题，奥远光通能提供 72小时的技术支持，一般问题能在48小时内解决，避免因光模块故障导致的算力中断。
对企业来说，光模块不是简单的传输配件，而是决定算力能否高效发挥的关键。现在越来越多的企业在搭建算力系统时，会优先考虑光模块的适配性和升级潜力——毕竟好的光模块，能让算力系统的生命周期延长3-5年，间接帮企业节省成本。奥远光通这类注重实用性的光模块厂商，也会在这个过程中，为企业提供更贴合需求的产品。
