不是光站在那里，也不是站在光里，而是要追着光

本文以英伟达的NVL72计算网络架构为例，计算AI 数据中心对光模块的数量需求与GPU数量的关系。

结论：光模块的需求数量在未来10年将增长大于100倍。

下图是英伟达的计算网络架构基本拓扑：

可以看到NVL72作为一个基本计算单元，先连接到Leaf Spectrum 交换机上，再连接到Spine 交Spectrum换机上；

每个NVL72 里面有72个GPU 核心：

Scale-up 场景下：

每个GPU 出18个NVlink(4x200G)与NVswitch 相连；现在这里的连接方式是铜缆；

Scale-out 场景下：

同时每个GPU 出1个 800G(4x200G)端口 与Leaf Spectrum 交换机相连；

Leaf交换机，spectrum-x800交换机 有128个800G 接口，64个连接NVL72, 64个连接Spine 交换机；

Spine 交换机128个全作为下行链接；

可以得到一个GPU，在NVL72 通过光模块连接到Leaf Spectrum 交换机，同时对应有一对光模块把Leaf交换机和Spine 交换机相连； 所以对应的光模块的数量是一个GPU 对应4个光模块。

在Scale out 场景下，光模块空间 = GPU x 4；【注： 在极短距离下，也会使用部分铜线DAC/AEC/ACC，因为覆盖距离短，用量比例相对较小】；

如果后续Scale-up 连接也开始逐步的演进到光连接：

(1) 2028年 Feynman平台，开始使用400G/Lane 部分柜内NVlink 将转光

在448G/Lane 同轴能传输距离开始缩短到不到2m，考虑到封装、连接器插损等，实际传输距离不到1m； 那么柜内的部分NVlink连接，就需要开始使用光连接；

(2) 2032年左右 下一代800G/Lane 平台, 800G的传输距离，毫无疑问将限制在不到50cm，板内连接可以考虑继续使用铜缆， 柜内跨板连接，将走向全光

也就是不到6年的时间里，每个GPU 出的18个铜缆NVlink 连接NVswitch，在2032年的时候，将转为18x2=36个光模块；

所以在NVL72 Scale-up 场景下，光模块的空间 = GPU x 36= 1/2 x ( 72x72 )

GPU算力节点的部署每年也在大幅增长，假设每年增长1倍； 那么10年就是1024倍；扣除工艺原因产生的单GPU 计算能力提升红利；假设GPU 部署10年后的部署相对于今天翻>10倍【年均增长26%】；

以NVL72为基础，10年后AI 数据中心光模块的空间潜在空间是：

总结：

光通信未来的空间增长有两个大的维度：【算力增长】 x 【Scale-up柜内转光】；

这块的增长是巨量的，是AI领域为数不多的与GPU的数量呈平方关系的产业， 所以我们不要站在光里，我们要追寻光的每一个痕迹，光照耀之处，将是勃勃生机： 小草将成为大树、大树将成为森林......

$东山精密(SZ002384)$ $中际旭创(SZ300308)$ $新易盛(SZ300502)$

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