AI越来越强，而限制它进一步发展的，不再是算力，而是算力之间传数据的那根线——线不好，算力可能只能发挥30%的作用。
AI大模型需要几百上千颗算力芯片不停交换数据，数据交换的效率高不高，直接决定整个系统的计算能力。以前，这根线一直是铜的，可铜对于AI而言有个致命缺陷，它走不远，超过2米信号就糊了。随着计算芯片越做越大，机柜越排越密，铜的这一缺陷暴露地越来越彻底。
业内有一个公认的方向——“光进铜退”，让光代替铜去扛越来越重的数据搬运。
这场“换挡”，中国比美国更急。
中国单颗芯片的算力拼不过美国，就更迫切地想用光实现“高速互联”，把数百颗芯片“焊”成一个整体，然后让它像一个超级芯片一样协同计算。这就是被称为超节点的单一计算逻辑系统。
目前，国内外芯片公司都在做超节点。英伟达一个超节点装下72个GPU；而国产GPU卡算力不足，要凑出同等算力，需要堆几百张卡，铺多个机柜。机柜一多，芯片之间就必须靠光连起来，因为铜缆在高速信号下衰减严重，跨机柜只能改用光。光互联由此成为刚需。
单个算力越不够，堆的卡就越多，对光互联的需求就越大。所以，国内的超节点，上光互联的决心比海外更大。
要说这根“数据线”有多值钱，可以看博通。这家市值数千亿美元的巨头，在用铜传电信号的时代，做以SerDes为代表的交换芯片，定义了芯片间的连接标准，赚了几十年的高利润，占据全球商用交换机芯片市场约70%-80%的份额。
由此可以理解，AI时代，谁能定义芯片之间怎么连，谁就能握住AI基础设施中“最肥”的一环。
