高带宽是AI算力中心对传输链路的第一诉求，800G光模块正好踩中了这个需求点。AI训练本质是“参数同步”的过程，每一轮迭代都要把分散在各GPU上的梯度数据汇总计算，再将更新后的参数下发回去。GPU数量越多，需要同步的数据量就越大，万卡集群单节点与交换机之间的带宽必须达到800Gbps，否则就会出现“GPU算力过剩、传输带宽不足”的瓶颈。800G光模块采用8通道106.25Gbps PAM4聚合方案，在和400G光模块相同的机柜空间里，能把带宽密度直接拉满，刚好匹配万卡集群对高密度带宽的迫切需求。
低延迟则是800G光模块支撑万卡集群协同的另一张“王牌”。AI训练的“反向传播”过程对延迟极其敏感，每个GPU节点的运算结果要在微秒级时间内同步到集群，一旦延迟累积超过1微秒，整个训练的收敛速度就会下降10%以上。800G光模块通过优化PAM4调制解调算法和采用高速SerDes芯片，把端到端传输延迟压到了500纳秒以内，比400G光模块快了近30%。再加上OSFP封装缩短了信号在模块内部的传输路径，进一步减少了延迟损耗，确保万卡集群里上万个GPU能像“同步钟摆”一样协同运算，避免因延迟差导致训练精度波动。
奥远光通的800G光模块已经在实际AI算力场景中验证了价值。这款模块采用8x106.25Gbps PAM4架构，原生支持PCIe5.0接口，能直接插在NVIDIA H100、AMD MI300等主流GPU卡的光口上。它自带的自研链路均衡算法，能根据光纤长度动态调整信号增益，哪怕在100米长的OM4多模光纤上，也能稳定输出800Gbps速率，误码率控制在10⁻¹⁵以下。
AI算力需求还在以每年翻倍的速度增长，万卡集群很快会成为主流算力中心的“标配配置”，800G光模块的重要性只会越来越突出。它不只是简单的“带宽升级工具”，更是让万卡集群发挥最大效能的“协同中枢”，直接决定着AI算力中心的投入产出比。
