当GPU性能提升速度从传统的“摩尔定律”转向更快的“新摩尔定律”时，芯片之间的数据传输效率，已成为决定AI超级计算集群整体性能的关键。
5月6日，英伟达与康宁宣布建立长期合作：康宁将在美国北卡罗来纳州和得克萨斯州新建三座工厂，专门生产用于AI算力中心的高性能光学连接设备；英伟达则向康宁投资5亿美元，获得两份可随时行权的认股权证。
这是英伟达今年在光互连领域的又一重要布局。今年3月，它已在30天内接连向Lumentum、Coherent和Marvell各投资20亿美元，全部聚焦于光互连与AI基础设施升级。
光互连技术用光代替电信号传输数据，具备带宽高、功耗低的突出优势，正成为突破当前AI算力瓶颈的核心路径。
现实瓶颈正在显现：传统铜缆电互联已逼近极限——带宽提升缓慢、功耗持续攀升、长距离传输损耗大、易受电磁干扰、物理集成密度难再提高。过去两年，全球AI算力增长约6万倍，而支撑算力的互连带宽仅提升30倍，差距巨大。与此同时，GPU功耗不断上升，电互连所占功耗比例也在升高，不仅推高数据中心电费和散热成本，更严重制约了千亿参数大模型训练和十万张GPU卡规模集群的协同运算能力。
光互连，正加速走向规模化落地。