在第27届中国国际光电博览会现场同期召开的“AI算力集群光互连技术发展论坛”上，百度光网络架构师万昳发表《Scale-Up与Scale-Out：AI集群光网络的双主线演进》主题演讲。
万昳指出，AI业务迭代驱动网络架构完成三次关键跃迁。第一阶段为大模型训练时代，行业遵循ScalingLaw规律，模型参数、数据集、算力三大要素协同扩张，对超大带宽、高稳定集群互联形成刚需；第二阶段为推理时代，模型架构从Dense走向Sparse、MoE架构普及，用户交互对时延敏感度大幅提升；第三阶段为Agentic AI时代，多轮串行模型调用成为常态，级联时延与链路稳定性直接决定业务效果，给底层光网络带来全新需求。
基于AI业务的系统性需求，百度提出AI Factory理念，将AIDC、网络、服务器视为一体化协同系统，以整机柜、整集群为巨型计算机设计目标，在既定机房与财务预算下持续降低单位Token产出成本。其中，网络作为算力集群的“神经系统”，在Scale-Up、Scale-Out、Scale-Across三大互联域形成差异化技术路线，构筑AI集群组网双主线格局。
其中，Scale-Up为纵向扩展，聚焦GPU侧近距离互联，覆盖柜内与短距柜间场景，适配NVLink、UALink、OISA等总线级协议，核心诉求是极致低时延、超高集成度。Scale-Out为横向扩展，覆盖跨机柜、跨机房的中长距互联，主流承载以太网、IB协议，技术标准成熟、产业竞争充分，是当前大规模算力集群组网的主力。Scale-Across为跨域扩展，通过跨数据中心、跨园区互联，突破单站点电力、空间资源瓶颈，支撑超大规模算力调度。
万昳指出，Scale-Out产业格局趋于稳定，光模块技术沿着LPO、LRO、NPO、CPO路径持续迭代，224G等高带宽通道技术逐步普及。Scale-Up则是光互联的全新增量赛道，增速快、潜力大，整体遵循光铜并进的迭代逻辑。短距场景下铜互连在功耗、成本上具备优势，但随着传输距离提升，铜线传输受限明显，推动Scale-Up场景快速向光互联转型，400G、800G光模块已在超节点规模部署，NPO成为下一代核心演进方向。
万昳重点解读NPO全光互联架构的核心价值与落地难点。NPO通过交换机侧、GPU侧双端出光设计，彻底摆脱传统铜缆的距离约束，搭建扁平化单层交换架构，有效降低集群时延、扩大集群规模、削减组网成本。同时她也坦言，当前NPO规模化落地仍面临多重工程化难题。系统层面受机房规格、整机柜尺寸限制，方案需适配多IDC环境，兼顾组装运维便利性；散热层面，器件与主芯片近距离贴合，散热管控难度远超传统可插拔光模块；工程层面，高速电连接器存在信号完整性、受压防护等技术难题，光纤布线与硬件协同设计、返修成功率管控亟待优化；软件层面，NPO需统一管理OE器件、外置光源，链路初始化、故障诊断、告警定位复杂度大幅提升，与成熟的CMIS标准体系形成明显差异。
生态建设是NPO长期发展的核心优势与关键课题。相较于封闭的CPO生态，NPO具备开放特性，主芯片、OE器件、外置光源均有多元方案可选。但产业仍需解决多厂商设备兼容、光模块与NPO混合部署、多平台统一管控等生态难题。展望下一代NPO技术，带宽将升级至6.4T，单通道基准速率达24G，光源将在内置、外置两条路线并行迭代，行业需在可靠性、功耗、可维护性之间寻找最优平衡点，同时高密度光电连接器、系统散热优化、统一标准体系将成为重点攻坚方向。对于远期产业格局，万昳总结，Scale-Up依托NPO开放生态实现快速落地，工程化优势显著，将优先规模化普及；Scale-Out持续依托高速可插拔光模块迭代升级；Scale-Across场景则重点依托800GZR/ZR+、Coherent-lite技术实现跨域互联。
