400G SR4与800G SR8光模块——AI集群的算力网络基石

随着AI大模型训练规模从千亿级向万亿级参数跃进，全球头部科技企业正加速构建万卡级AI集群。在这一进程中，400G SR4与 800G SR8光模块凭借其高速率、低时延特性，成为支撑AI算力网络的核心组件。行业数据显示，2024年全球400G/800G光模块出货量已突破2000万只，其中AI集群需求占比超40% 。本文将深度解析这两类光模块的技术突破与应用价值。

一、技术解析：AI集群为何需要高速光模块？

1. 带宽需求激增
   AI训练任务（如GPT-5、Sora等）依赖海量GPU并行计算，单集群需支持每秒PB级数据交换。400G SR4光模块（4通道×100G）与800G SR8光模块（8通道×100G）可提供超400Gbps/800Gbps带宽，较传统100G方案提升4-8倍，满足多GPU节点间无损通信。

2. 低时延设计
   采用PAM4调制技术和VCSEL激光器，400G SR4端到端传输时延可控制在1μs以内，避免AI训练中因数据同步延迟导致的算力浪费。

3. 空间与能效优化
   400G SR4采用QSFP-DD封装，兼容现有网络设备；800G SR8通过MPO-12光纤接口实现单纤多路复用，功耗较早期方案降低30%，适配高密度AI服务器机架。

二、应用场景：从边缘到核心的算力网络升级

1. 服务器-交换机短距互联
   400G SR4光模块广泛应用于AI服务器与叶层交换机（ToR）的连接，支持70-300米多模光纤传输，为NVIDIA H100/A100 GPU集群提供高性价比组网方案。

2. 核心层高速骨干网
   800G SR8光模块部署于Spine层交换机，支撑超大规模集群的横向扩展。例如，Meta的AI数据中心已采用800G SR8构建无阻塞Fat-Tree架构，单集群可扩展至2万张GPU。

3. 液冷环境适配
   针对AI高功耗场景，800G SR8模块集成耐高温光电芯片，可在55℃液冷机柜中稳定运行，助力微软Azure等云服务商实现PUE≤1.1的绿色算力。

三、未来趋势：向1.6T时代加速演进

1. 技术迭代
   头部厂商正研发单通道200G的1.6T光模块，预计2025年量产，可支持单集群10万卡级AI训练 。

2. 硅光集成
   睿海光电已推出基于硅光技术的800G DR8模块，将激光器与调制器集成于单一芯片，功耗再降20%。

3. LPO（线性直驱）技术
   通过去除DSP芯片简化设计，LPO方案可使800G光模块成本降低35%，成为边缘AI集群的新选择 。

结语

在AI算力军备竞赛中，400G SR4与800G SR8光模块已从“可选配件”升级为“战略资源”。随着英伟达GB200 NVL72等超大规模集群的落地，高速光模块产业正迎来千亿级市场机遇。行业预测，2026年全球AI光模块市场规模将突破120亿美元，中国厂商有望占据60%以上份额。