云智算光互连发展报告 前言 本发展报告面向未来智算中心超大规模扩展、AI 大模型极致性 能与高效部署的核心需求，联合产业合作伙伴共同提出先进光互连 技术架构与演进路径，旨在突破传统电互连在带宽、距离与能效方 面的根本性瓶颈，构建高带宽、超低时延、低功耗及高可靠性的新 一代智算中心互连底座，为人工智能、高性能计算及云服务等关键 业务的持续跃升提供坚实支撑。 本发展报告的版权归中国移动云能力中心所有，并受法律保护。 本发展报告的版权归中国移动云能力中心所有，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本发展报告文字或者观点的，应注 明来源。 云智算光互连发展报告 目录 前言...................................................................................................... 1 目录.................... ........9 2.3 光交换.................................................................................9 2.3.1 光线路交换.............................................................9 2.3.2 光分组交换............

面向新型智算的光计算白皮书（2025） I 面向新型智算的光计算 技术白皮书 （2025 年） 发布单位：中国移动 牵头编制单位：中移智库、中国移动通信研究院 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） II 编写说明 牵头编写单位： 中国移动通信集团有限公司 联合编写单位： 上海曦智科技有限公司 光本位智能科技（上海）有限公司 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 可“一点接入、即取即用”的社会级普惠服务。 光计算作为后摩尔时代的新型计算范式，具有大带宽、低能耗、 抗干扰、高并行等特点，在处理人工智能、信号处理等任务方面具有 独特优势，有望突破传统电子计算的效能瓶颈，成为未来算力网络的 新型智能算力底座，支撑 AI+时代大模型的高效训推和创新应用。 本白皮书详细阐述了光计算的发展背景、内涵、总体技术架构与 技术路线，并针对当前光计算面临的问题及解决方案进行了系统性分 析。光计算的发 析。光计算的发展成熟需要产学研用各方凝心聚力，中国移动愿与业 界合作伙伴一道，共同攻关光计算关键技术，孵化创新应用，加速光 计算从“实验室”到“产业化”进程，推动光计算技术成熟和生态繁 荣，助力我国实现算力技术的“换道突破”和产业的“弯道超车”。 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） IV 目 录 前 言.........................................

面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) I 面向大规模智算集群场景 光互连技术白皮书 （2025年） 发布单位：中国移动 编制单位：中移智库、中国移动通信研究院、中国移动云能力中心、中国移动设计院 II 前 言 当前，智算集群已成为支撑人工智能大模型训练、自动驾驶算法 迭代等前沿领域的核心基础设施，并以惊人的速度从万卡向十万卡级 规模演进。随着单节点算力突破每秒百亿亿次，这类超大规模集群的 相较于传统可插拔光模块等设备级光互连技术，芯片级光互连正 在开辟全新的技术路径和产业赛道。它通过先进封装将光引擎与电芯 片合封在一起，把电信号的传输距离从米级大幅压缩至毫米级，从而 改写了物理层互连架构，实现50%以上的系统能效提升。由此构建的 “芯片—设备—集群”一贯式全光互连架构，已被业界广泛认定为下 一代智算基础设施的关键技术。 本白皮书系统性剖析芯片级光互连技术的核心原理和架构设计， 深入探讨光源、调制器等关键器件的技术发展路径。同时，全面梳理 芯片级光互连在国内外的产业现状，客观研判未来演进趋势和技术挑 战。期望通过产学研用多方协作，加速芯片级光互连技术从实验室原 型走向规模化商用落地，推动我国智算基础设施在硬件架构层面实现 跨越式升级，为数字经济的高质量发展筑牢坚实的算力基石。 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) III 编写说明 牵头编写单位：

科学与国家治理实验室） 张 闯 徐广姝（北京物资学院信息学院） 李 宾 王 军（北京化工大学经济管理学院、北京化工大 学信息化绩效评估中心） 闫 强 王友奎（北京邮电大学经济管理学院） 洪 光 吴 迪 杨 硕（上海合合信息科技股份有限公 司） III 目 录 版权声明 ........................................... 数智产业是推进数据要素市场化配置改革，实施“人工智能 +”战略，加快建设数字中国的重要举措。 数智产业涵义。数智产业是面向人工智能应用的数据产 业与以高质量数据集为核心的人工智能产业，两者相向而行、 相互作用、相互融合，形成的一种以数据为关键要素、以人 工智能为核心技术的产业新业态，是人工智能数据化与数据 人工智能化发展趋势下的必然产物。从产业构成要素维度来 看，数智产业由数据资源、数智技术、数智产品、数智企业、 是核心要素，数智技术是基础要素并快速迭代，数智产品种 类繁多并不断升级，数智企业龙头引领并共生发展，数据动 态安全和全过程可信安全，数据基础设施具有继承、创新和 覆盖特点，人工智能数据化和数据人工智能化相向而行。 二、全球数智产业蓬勃发展 全球数智产业已取得七方面成效，包括：数据规模快速 IX 增长、数智企业梯度发展、数智技术创新突破、可信流通渐 成趋势、数智应用工具丰富、数据安全得到重视，面向人工

节的虚实映射 体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成 熟度提供了清晰的实施方法论。 2024年，为深入推进产业高端化、智能化、绿色化转型，我们撰写并发 布了《向“智”而行 迈进新型工业化⸺石油石化产业新型工业化白皮 书》。该白皮书系统阐述了人工智能技术与石油石化全产业链的深度融 合路径，并定义了石油石化新型工业化是以技术创新为基础，以构建现 代石化产业体系、促 -核心能力-落地举措”的一体化推 进机制。 �� 创新引领：石油石化企业利用数智技术逐步实现从传统能源供应商向综合能源服务商战略转 型。通过构建开放协同的创新平台，整合传统业务与氢能、地热、光伏、充换电、碳管理等 新兴业务，加速技术成果产业化落地，推动形成“油气氢电服”多元融合的商业生态，实现 基于能源全生命周期的价值创新与绿色发展，持续引领行业变革与低碳转型。 全链协同：企业基于工

能力，将多年 AI 能力积累开放给所有 HR 行业友商，助力人力资本智能化升级。 04 总结 50 | 第五部分 参考文献： [1] ACL 主 席 周 明：一 起 拥 抱 ACL 和 NLP 的 光 明 未 来 , https://www.ms- ra.cn/zh-cn/news/features/acl-2019-ming-zhou [2] 张 俊 林，从 Word Embedding 到 MySQL在程序员中的使用率是相当高的；而CTO所需的头部技能大都为“冰山下”技能： 商业头脑和市场运营。这需要程序员不光有钻研技术的踏实努力，更需要多一份对外界的好奇心， 培养广博的视野和格局，去观察和体会市场变化，顺势而行。 管理能力和战略规划。CTO作为企业技术部的一把手，搭班子第一、带队伍第二、定战略第三。 刘备找来关、张、赵、诸葛亮，拿捏住这四个人的心理诉求，基本不用操心其他了。这点则需要有 良好的沟通能力作为支撑，有效的沟通能让你事半功倍。

普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 网络承载能力，高功耗、高成本和复杂布线问题愈发突出。 在此背景下，光交换技术凭借超大带宽、超低延迟与低功耗等特 性，正与电交换形成互补融合的“光电协同”架构，成为新一代智算 中心网络的重要发展方向。光电协同不仅能够在物理层显著提升链路 性能，还为网络的灵活重构、智能调度与按需适配提供了技术空间。 协议机制与流量调度优化；从路由层控制平面的可扩展性，到链路层 资源的智能分配；再到物理层光交换的传输损耗与延迟难题，均对网 络架构设计、协议栈演进与资源编排提出了系统性挑战。 本白皮书面向智算中心光电协同交换网络的全栈技术体系，旨在： • 梳理国家政策、AI 发展趋势与智算中心网络需求，揭示光电 协同兴起的背景； • 分析光交换与电交换的性能差异与技术互补性； • 总结光电协同网络在应用层、传输层、路由层、链路层与物理 ............................11 1.3.1 电交换的技术瓶颈与发展困境..................................... 12 1.3.2 光交换的性能优势与发展趋势.................................... 15 2. 智算中心光电协同交换网络面临挑战............................

经济与技术驱动 4. 当前发展矿山微电网面临的主要挑战 1. 刚果金首个铜矿微电网项目 2. 蒙古 MAK 全球已投运最大的矿山微电网项目群 3. 刚果金马诺诺锂矿微电网项目 4. 沙特红海全球最大光储微电网项目 04 05 06 07 26 27 28 29 10 11 12 12 13 20 22 1. 方案概述 2. 微网运行模式 3. 华为微电网架构创新与关键技术 CO2，非洲 70% 矿区依赖柴油，年耗 1800 万吨。 ⑴ ⑵ 柴油发电存在固有的技术局限性：相较于大电网或构网型储能，频率和电压稳定性弱，应急响应慢，难满 足毫秒级需求（如非洲某铜矿遇光伏 / 负载波动导致频率不稳定，效率降 15% 以上，年损超千万美元）；环 境适应性弱，高海拔功率衰减 30%-50%，极寒效率更低，且噪音、排放不达标；运维复杂，故障间隔短； 在非洲、拉美等基础 1-1：2021-2030 年全球新能源行业对各金属需求量及增幅 表 1-2：不同矿种电力成本占运营成本比例 更重要的是发电成本居高不下，刚果金某铜矿柴发发电成本达 40 美分 / 度以上，远超光伏 + 储能，且隐 性成本高、偏远矿区柴油运输距离常超 500 公里，运费占燃料总成本的 15%-20%；储存需专用防爆设施， 安全投入大。 随着风光储技术的成熟，柴油发电正从“主力电源”退居“

全球正加速建设智算中心以应对这一挑战。智算中心内部或智算中心间海量的数 据交换，对网络链路的可靠性提出了前所未有的要求。任何链路闪断或中断都可 能导致 AI 训练任务失败，造成巨大的时间和资源浪费。然而，光模块的成本与 可靠性瓶颈以及大规模集群中链路数量的激增，使得已有技术难以满足新型智算 中心 AI 业务对可靠性的需求。 本白皮书面向新型智算中心逐渐以承载 AI 业务为主的演进诉求，提出 FlexLane 大学、北京邮电大学、华为技术有限公司、中兴通讯有限公司、上海橙科微电 子科技有限公司、新华三技术有限公司、锐捷网络股份有限公司、苏州盛科通 信股份有限公司、朗美通通讯技术（深圳）有限公司、武汉光迅科技股份有限 公司、思博伦通信科技（北京有限公司）、集益威半导体（上海）有限公司、成 都新易盛通信技术股份有限公司、索尔思光电、武汉华工正源光子技术有限公 司、上海云脉芯联科技有限公司联合编撰。 35 次。 光互联链路在带宽、延迟、传输距离等方面具备较大优势，已在智算中心得 到广泛部署，如图 1-2 所示2。 图 1-2 智算中心互联光链路类型 主流高速接口 400G/200G 光模块年失效率超 0.2%，千卡以上集群平均每年 发生数十次光模块故障事件。除了器件失效，设备侧或配线架光纤端面脏污也会 引发链路闪断[4]，如图 1-3 所示。 2 常见多模或单模光模块常为多通道架构，每通道含