人工智能（AI）对数据中心产生了巨大影响，从建设和设计到电力和计算能力，方方面面都在发生变化。现在，数据中心的网络需求也在不断演变，以适应这一变化。
AI对数据中心的能源影响已广为人知，电力需求在可持续发展方面发挥着重要作用。AI还加速了对新数据中心建设的需求。另一个AI影响数据中心的核心领域就是网络。
AI正以前所未有的规模重塑数据中心网络基础设施，根据对自13个国家的1,300多名数据中心决策者的意见，AI的日益普及如何正在重塑数据中心网络架构的规划和实施。
据调查，预计43%的新数据中心设施将专用于AI工作负载。此外：
- 数据中心专家预测，未来五年数据中心互连(DCI)带宽需求将至少增长6倍
- 53%的受访者认为，在未来两到三年内，AI工作负载将对DCI基础设施提出最大需求
- 87%的参与者预计光纤容量将需要达到800Gb/s或更高的波长
- 98%的受访者认为可插拔光模块对于降低能耗和缩小物理空间至关重要
AI将推动DCI基础设施的转型。问题在于这种转型的程度有多大。
通常情况下，宽带网络流量的年增长率在20-30%左右，但调查发现，由于AI应用，预期增长率可能会翻倍。AI需求在很大程度上推动了创纪录的数据交换设备销售。
去年，数据中心交换机销售额的同比增长超过90%，这主要归因于AI基础设施的建设。预计，随着以太网在AI网络中势头增强，这一趋势将持续下去。
可持续性问题推动对可插拔光模块的关注
随着带宽需求飙升，数据中心运营商越来越关注可持续的网络扩展方法。
几乎所有（98%）数据中心专家都认为，可插拔光模块是减少电力消耗和物理占地空间的重要技术。可插拔光模块是一种用于光数据传输的模块化设备。
可插拔光模块的优势在于灵活地扩展网络设计，同时提升电力效率随着容量扩展到更高的速率，传统数据中心技术将开始遇到物理极限，协调传输技术将逐步进入数据中心内部和周边，减少硬件占地面积以及整体设备的能耗。
具体的节能和空间节约效果将取决于不同的使用场景。数据中心，尤其是专用于AI的数据中心，大部分电力消耗来自网络和光纤上的推理处理，而光模块的使用至少能提高处理这些流量的效率。
不仅仅是带宽：AI时代数据中心网络还需什么？
虽然AI“工厂”的下一代架构需要更多的带宽，但这仅是需求的一部分。
AI带来了新的网络需求、多样化的流量类型以及动态流量模式，仅通过增加更多硬件来提升网络容量已无法满足需求。需要的是能够根据特定需求动态调整的智能网络。
智能自动化平台能够推动闭环优化，确保AI流量被优先处理并高效路由，无需人工干预。跨光学和IP层的多层自动化可以实时动态调整带宽、优化电力消耗并防止拥堵。
网络切片将进一步增强自动化框架，使运营商能够根据AI应用的具体需求创建定制化的虚拟网络。每个切片都可以根据延迟、吞吐量和安全性等关键参数进行优化，以确保AI关键任务拥有专用资源。
结合自动化，网络切片能够使数据中心按需动态分配、重新配置和管理资源，为AI工作负载不断演变的需求提供可扩展、适应性强且具有成本效益的环境。
