Introducción al centro de datos con inteligencia artificial y demanda de fibra

Dirigido a técnicos, este artículo profundiza sistemáticamente en cómo el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial (IA) transforma las arquitecturas de red de los centros de datos y detalla cómo la tecnología de comunicación por fibra óptica se adapta a los requisitos de la IA en las diferentes etapas de desarrollo. Abarcando principios técnicos, soluciones de implementación y casos prácticos, ofrece contenido instructivo completo para el personal técnico de operación y mantenimiento, así como para los diseñadores de soluciones. El enfoque principal se centra en el valor fundamental, las estrategias de adaptación y los puntos clave de la implementación de ingeniería de la fibra óptica como infraestructura central en el contexto de la explosión de datos de IA.

Desarrollo de IA: Impulsando la evolución de las demandas de la red de centros de datos

El crecimiento explosivo de las cargas de trabajo de IA y la presión de la red

Desde modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) como ChatGPT hasta la conducción autónoma y el diseño generativo, la velocidad de iteración de las aplicaciones de IA continúa acelerándose, lo que impone exigencias sin precedentes a la escala y la eficiencia del procesamiento de datos. A diferencia de los centros de datos tradicionales, la característica principal de las cargas de trabajo de IA es la computación y transmisión paralelas, con un volumen de interacción de datos que crece exponencialmente: hace una década, un centro de datos empresarial típico gestionaba solo decenas de terabytes de tráfico diario; hoy, una sola ejecución de entrenamiento de un modelo de IA de gran tamaño puede generar petabytes de datos de comunicación entre GPU al día.

Este crecimiento ha impulsado directamente una transformación fundamental en los requisitos de red: el entrenamiento de la IA se basa en la computación distribuida entre miles de GPU, y cada GPU necesita intercambiar continuamente parámetros, gradientes y tensores, lo que ha provocado un aumento del tráfico este-oeste (servidor a servidor) dentro del centro de datos, que ha superado por completo la posición dominante del tráfico tradicional norte-sur (usuario a aplicación). La demanda de ancho de banda ha aumentado rápidamente de 100G a 400G, y superará los 800G/1,6T en los próximos años. Los cables de cobre tradicionales y Ethernet han alcanzado sus límites físicos, lo que convierte a la fibra óptica en el único operador técnico capaz de soportar este nivel de demanda de transmisión.

Fibra óptica: la infraestructura central que potencia el escalamiento de la red de IA

Ampliación de la escala: Compatibilidad con fibra para la expansión de la potencia computacional

El escalamiento vertical se centra en añadir recursos a los nodos de red de IA backend existentes para mejorar la potencia de procesamiento central y satisfacer la alta demanda instantánea de modelos de IA para el procesamiento de datos. La práctica más común consiste en añadir servidores adicionales con GPU a los nodos de GPU, ampliando así la capacidad de procesamiento de datos de un solo nodo.

La función principal de la fibra óptica en el escalamiento vertical es lograr una interconexión interna de baja latencia y alto ancho de banda: las GPU del clúster ampliado deben conectarse a conmutadores de red y servidores de IA mediante enlaces de interconexión de alta velocidad. A medida que la escala y la complejidad de los modelos de IA (especialmente los LLM) siguen aumentando, es necesario que los nuevos servidores y GPU puedan proporcionar un ancho de banda de baja latencia incremental para el nodo, garantizando así el funcionamiento estable de futuras aplicaciones de IA.

Soluciones Clave de Fibra Óptica: Se requieren cables y conectores de alto ancho de banda. Por ejemplo, las innovadoras soluciones de fibra de alta densidad de Corning, basadas en la fibra Corning® SMF-28® Contour, pueden aumentar el rendimiento de la transmisión sin sacrificar la fiabilidad. Para satisfacer las necesidades de transmisión de baja latencia de conjuntos de datos masivos entre servidores y sistemas de almacenamiento en cargas de trabajo de IA, las fibras diseñadas para transmisión de alta velocidad y pérdidas ultrabaja garantizan la sostenibilidad y la eficiencia de las mejoras de rendimiento, evitando que el nodo central se convierta en un cuello de botella en la transmisión.

Escalamiento horizontal: soluciones de fibra para la expansión de la infraestructura física

El escalamiento horizontal complementa el escalamiento vertical, centrándose en aumentar la cantidad de nodos de IA para lograr el procesamiento simultáneo de datos en múltiples nodos mediante una arquitectura distribuida, adaptándose a la demanda de las redes de IA de computación paralela a gran escala, es decir, actualizar de "alto rendimiento de un solo nodo" a "alta eficiencia de colaboración de múltiples nodos".

El principal reto del escalamiento horizontal reside en evitar los cuellos de botella y las ineficiencias de la red causados ​​por la expansión física. La fibra óptica debe ofrecer soluciones de implementación flexibles y modulares para permitir un escalamiento rápido sin afectar las operaciones existentes. En concreto, los cables de alta densidad de fibra, los gabinetes de fibra de alta densidad y los componentes avanzados de red en malla son clave para facilitar el crecimiento escalable, proporcionando soluciones flexibles y modulares que permitan un rápido despliegue y expansión.

Puntos Clave de Práctica de Ingeniería: La adopción de sistemas de fibra óptica preterminados (como las soluciones de fibra óptica preterminada de Corning) puede simplificar el proceso de instalación y reducir el tiempo de inactividad, lo que permite a los centros de datos ampliar su espacio físico sin interrumpir las cargas de trabajo principales de IA, como el entrenamiento continuo y la inferencia. Al mismo tiempo, el diseño modular de la fibra óptica se adapta a las necesidades dinámicas de expansión de nodos sin necesidad de recableado a gran escala.

Escalabilidad transversal: interconexión de fibra para sistemas de IA distribuidos

El escalamiento transversal (escalamiento entre dominios) es una etapa avanzada en el desarrollo de redes de IA, que se centra en conectar múltiples centros de datos o clústeres de IA para construir una red distribuida, satisfaciendo las necesidades de las aplicaciones de IA para la implementación interregional y la computación colaborativa a gran escala; por ejemplo, una empresa puede necesitar vincular su centro de datos principal en una ciudad con otro centro de datos principal en otra región para construir un clúster de IA aún más grande.

Los requisitos básicos de la fibra óptica para el escalamiento entre dominios son "alta densidad, larga distancia y alta confiabilidad": los operadores de centros de datos y los operadores tienen espacio limitado para implementar conductos, por lo que maximizar la densidad de fibra es la clave; al mismo tiempo, la transmisión entre regiones debe garantizar que no haya atenuación de la señal y una baja latencia para asegurar el funcionamiento sincrónico de clústeres distribuidos.

Productos de fibra óptica: Los cables de fibra óptica de alta densidad son el principal soporte. Por ejemplo, el cable Contour™ Flow de Corning está especialmente diseñado para la implementación de interconexiones entre dominios, lo que facilita la escalabilidad de las redes de IA en diferentes regiones y casos de uso, se adapta a las necesidades de interconexión de los centros de datos en diferentes regiones y garantiza la estabilidad y eficiencia de la transmisión de datos entre dominios.

Ventajas técnicas de la fibra óptica en la era de la IA

Densidad de ancho de banda y rendimiento de transmisión inigualables

La densidad de ancho de banda de la fibra óptica es una ventaja fundamental sin igual en comparación con los medios eléctricos como los cables de cobre: ​​una sola hebra de fibra puede transportar cientos de longitudes de onda a través de la tecnología de multiplexación por división de longitud de onda densa (DWDM), con una velocidad de transmisión máxima de 25 Tbps por par de fibras, adaptándose completamente a la demanda de ancho de banda de la actualización de IA de 400G a 800G/1.6T.

En comparación con los cables de cobre tradicionales, la fibra óptica tiene ventajas particularmente destacadas en el rendimiento de transmisión: los cables de cobre ya no pueden satisfacer las necesidades de gran ancho de banda de la IA en la transmisión de corta distancia y son susceptibles a la interferencia electromagnética; mientras que la fibra óptica transmite señales ópticas, que no se ven afectadas por la interferencia electromagnética, tienen una integridad de señal más fuerte y pueden soportar de manera estable las necesidades de transmisión de la interacción de datos de IA a gran escala.

Latencia ultrabaja: fundamental para la sincronización del clúster de GPU

La premisa fundamental del entrenamiento de IA es el funcionamiento sincrónico de los clústeres de GPU, y la latencia es un factor clave que afecta la eficiencia de la sincronización. Incluso una latencia de microsegundos puede provocar la desincronización del clúster de GPU, lo que reduce la eficiencia del entrenamiento o incluso lo interrumpe. Una de las principales ventajas de la fibra óptica es su latencia ultrabaja: las señales ópticas se transmiten mucho más rápido y de forma más estable que las señales eléctricas, con una fluctuación mínima, lo que permite una transmisión con latencia casi nula.

Puntos Clave de Implementación Técnica: Los centros de datos de IA deben adoptar un diseño de fibra de igual longitud, enrutamiento preciso y conectores de baja pérdida para minimizar la diferencia de latencia de los enlaces de fibra y garantizar la sincronización de la interacción de datos entre GPU. Por ejemplo, en la interconexión entre GPU, se pueden utilizar conectores MTP-16 y fibras de 16 núcleos para lograr una conexión NVLink/InfiniBand Fabric de baja latencia, lo que garantiza el funcionamiento sincrónico del clúster.

Eficiencia energética: reducción del PUE del centro de datos

El problema del consumo energético de los centros de datos de IA es cada vez más grave. Entrenar un modelo de IA de vanguardia (como GPT-5) puede consumir entre 5 y 10 GWh de electricidad, lo que equivale al consumo eléctrico de una pequeña ciudad durante varios días. La eficiencia energética de la fibra óptica es mucho mayor que la de los cables de cobre, lo que la convierte en un factor clave para reducir la eficiencia energética (PUE) de los centros de datos.

Comparación de núcleos: Los cables de cobre requieren amplificación eléctrica cada pocos metros para transmitir 1 GB de datos, con un consumo aproximado de 1,8 W; mientras que la fibra óptica solo consume unos 0,25 W para transmitir 1 GB de datos y puede lograr una transmisión no regenerativa a lo largo de cientos de metros (fibra OM4) o incluso kilómetros (fibra OS2), lo que reduce considerablemente el consumo de energía y la disipación de calor. Al sustituir las interconexiones dentro de los centros de datos de cables de cobre a fibra óptica, los operadores pueden lograr una mejora del 8-12 % en la PUE. A escala hiperescala, esto se traduce en millones de dólares estadounidenses en ahorros anuales y una reducción significativa de las emisiones de CO₂.

Escalabilidad sin recableado: adaptación a la iteración de la IA

La tecnología de IA se itera rápidamente y los requisitos de red se actualizan continuamente. El diseño modular de los sistemas de fibra óptica permite escalar sin recablear, adaptándose a las necesidades dinámicas de desarrollo de la IA. Mediante casetes modulares, cables troncales MTP y paneles de alta densidad, se puede lograr un escalado lineal para soportar futuras actualizaciones de transmisión de más de 800G sin necesidad de demoliciones a gran escala de la infraestructura existente, lo que reduce los costos de escalado y los riesgos de inactividad.

Evolución de la arquitectura del centro de datos de IA y la implementación de fibra

Transformación de la arquitectura: de tres niveles a malla de IA

Los centros de datos empresariales tradicionales adoptan una arquitectura de tres niveles (núcleo-agregación-acceso) para lograr la transmisión de datos a través de una estructura jerárquica, con una densidad de fibra limitada, adaptándose solo a la demanda tradicional de tráfico norte-sur; con el desarrollo de la computación en la nube, la arquitectura Leaf-Spine se ha convertido en la corriente principal, donde cada conmutador de hoja está conectado a todos los conmutadores de columna para lograr una transmisión de tráfico este-oeste a gran escala, lo que requiere el despliegue de una gran cantidad de enlaces de fibra; los centros de datos de IA modernos adoptan la arquitectura AI Mesh/Superpod para lograr una interconexión de malla completa de clústeres de GPU, basándose en cableado MTP/MPO de densidad ultra alta.

Las diferencias en el despliegue de fibra entre las tres arquitecturas son las siguientes:

● Arquitectura de tres niveles (heredada): estructura jerárquica con muchos saltos y baja densidad de fibra, adecuada solo para escenarios de demanda de ancho de banda bajo y de pequeña escala, y ha sido eliminada gradualmente por los centros de datos de IA;

● Arquitectura Leaf-Spine (Nube): Interconexión completa entre leaf y spine, con un aumento significativo en el número de enlaces de fibra este-oeste, adaptándose a las necesidades de computación en la nube y clústeres de IA pequeños a medianos;

● Arquitectura AI Mesh/Superpod (IA moderna): interconexión de malla completa de clústeres de GPU, adoptando cableado MTP/MPO de densidad ultra alta para minimizar las interfaces físicas y reducir la latencia, adaptándose a las necesidades de entrenamiento de grandes modelos de IA.

El auge del cableado de alta densidad MTP/MPO: clave para la implementación de la IA

La implementación de óptica paralela en centros de datos de IA ha generalizado el cableado de alta densidad MTP/MPO. Mediante fibras de 12, 16 o 24 núcleos, y con la ayuda de conectores MTP/MPO, se puede lograr una transmisión de enlace multicanal de 100G. Un solo cable troncal puede reemplazar docenas de enlaces dúplex, lo que simplifica el cableado, mejora la ventilación del gabinete y optimiza la eficiencia de la implementación.

Puntos clave de implementación de ingeniería:

● Los sistemas modulares de fibra óptica reemplazan los paneles de conexión fijos tradicionales y adoptan casetes plug-and-play para lograr un escalamiento rápido de los clústeres de GPU sin tener que volver a cablear;

● Un rack 1U puede alojar múltiples casetes de 24 fibras, logrando cientos de conexiones por rack y mejorando la utilización del espacio del gabinete;

● Los cables troncales y casetes MTP/MPO preterminados pueden acortar el tiempo de instalación, reducir los errores de construcción en el sitio y minimizar el tiempo de inactividad de las cargas de trabajo de IA.

Tendencia de la industria: Los analistas predicen que para 2027, más del 70% de las conexiones de centros de datos de IA adoptarán sistemas híbridos MTP o MTP-LC , y el cableado de alta densidad se convertirá en el estándar para los centros de datos de IA.

Escenarios de implementación de fibra y especificaciones técnicas en AI DataCenter

Topologías típicas de conexión de fibra en centros de datos de IA

Los diferentes escenarios de conexión tienen distintos requisitos en cuanto al tipo de fibra, el conector y la cantidad de fibras. Los técnicos deben seleccionar soluciones adaptativas según el escenario de implementación para garantizar la eficiencia y la fiabilidad de la transmisión. Los escenarios y parámetros técnicos comunes son los siguientes:

● Conexión intra-rack: adopta conectores dúplex LC y fibras de 2 núcleos, utilizados principalmente para conectar servidores a conmutadores Top-of-Rack (ToR), adaptándose a requisitos de corta distancia y bajo conteo de fibra;

● Conexión entre racks: adopta conectores MTP-12 y fibras de 12 núcleos, utilizados para la interconexión de la arquitectura Leaf-Spine y la conexión interna del clúster AI, equilibrando la densidad y la eficiencia de transmisión;

● Conexión de GPU a GPU: adopta conectores MTP-16 y fibras de 16 núcleos, utilizados para la interconexión NVLink/InfiniBand Fabric, lo que garantiza una transmisión sincrónica de baja latencia;

●  Conexión de larga distancia: Adopte conectores SC/APC y fibras de 2 núcleos, utilizadas principalmente para la interconexión de centros de datos (DCI), adaptándose a los requisitos de transmisión de larga distancia y alta confiabilidad.

Indicadores críticos de rendimiento de fibra para aplicaciones de IA

Al seleccionar e implementar fibra óptica, los técnicos deben centrarse en los siguientes indicadores de rendimiento básicos para garantizar la adaptación a los requisitos de carga de trabajo de IA:

● Indicador de pérdida: La fibra de pérdida ultrabaja (ULL) es la especificación predeterminada para los centros de datos de IA de nivel 1, con una pérdida típica ≤ 0,20 dB, lo que evita la degradación de la eficiencia de transmisión causada por la atenuación de la señal;

● Pérdida de retorno: la pérdida de retorno de los puentes dúplex LC debe ser > 55 dB para minimizar la reflexión de la señal y garantizar la integridad de la transmisión;

● Distancia de transmisión: la fibra multimodo OM4 es adecuada para conexiones de corta distancia dentro de los 200 metros, la fibra monomodo OS2 es adecuada para conexiones de larga distancia de más de 100 metros y la fibra de baja atenuación G.654.E (0,17 dB/km) se puede utilizar para conexiones entre centros de datos para ampliar el espaciado del amplificador;

● Coherencia: las longitudes de fibra deben ser consistentes, especialmente dentro de los clústeres de GPU, para garantizar la sincronización de la latencia y evitar la desincronización del clúster.

Casos prácticos: Implementación de fibra en centros de datos de IA globales

Los siguientes casos globales típicos proporcionan referencias prácticas para los técnicos en la implementación de fibra, cubriendo la experiencia de implementación de diferentes regiones y arquitecturas, que se pueden utilizar directamente para el diseño de ingeniería, la operación y el mantenimiento.

América del Norte: Meta AI SuperPod

Los clústeres SuperPod de IA de Meta utilizan cables troncales de fibra MTP-16 para lograr una interconexión NDR InfiniBand de 400G. Cada SuperPod conecta 4000 GPU mediante placas base ópticas prediseñadas. Efecto de implementación: El consumo de energía del transceptor se reduce en un 7%, la PUE mejora en un 8% y se puede actualizar fácilmente a una transmisión de 800G, adaptándose a las necesidades de entrenamiento de grandes modelos de IA. Punto clave: El sistema de fibra óptica preterminado simplifica el proceso de escalado y el cableado MTP-16 de alta densidad maximiza la eficiencia de interconexión del clúster.

Europa: Centro de datos de Google Mons (Bélgica)

Google modernizó su red Leaf-Spine con fibra monomodo OS2 y conectores LC, triplicando la distancia de transmisión sin añadir repetidores y reduciendo el consumo de energía por disipación de calor en un 12 %. Las emisiones anuales de carbono del centro de datos se reducen en 160 toneladas, lo que beneficia a todos en cuanto a modernización tecnológica y desarrollo sostenible. Aspecto destacado: La ventaja de la fibra monomodo OS2 en largas distancias se adapta a los objetivos de desarrollo sostenible de los centros de datos europeos.

Asia: Alibaba Cloud Hangzhou

Alibaba adoptó cables troncales MTP-12 y soluciones de conexión MTP-LC para cubrir clústeres de GPU, sentando las bases para la futura integración de óptica coempaquetada (CPO). Gracias al diseño de longitud de fibra uniforme, la latencia entre nodos se controla en 20 ns y la eficiencia de inferencia de IA se mejora en un 11 %. Aspectos destacados: El diseño modular se adapta al escalamiento rápido y el cableado de baja latencia optimiza el rendimiento de la inferencia de IA.

Países nórdicos: Región de Estocolmo de AWS

AWS implementó fibra de baja atenuación G.654.E como red troncal regional, ampliando la distancia entre amplificadores a 8 kilómetros, reduciendo el número de amplificadores en un 11 % y disminuyendo el coste de implementación de los amplificadores de fibra dopada con erbio (EDFA) . Punto clave: La fibra de baja atenuación reduce el coste de hardware de la transmisión a larga distancia, adaptándose a las necesidades de interconexión de centros de datos en la región nórdica.

Tendencias futuras: Infraestructura de fibra para la IA de próxima generación

La era de la transmisión 1.6T y la óptica coempaquetada (CPO)

La próxima generación de centros de datos de IA adoptará la transmisión de 1.6T y la Óptica Co-Empaquetada (CPO) como estándar. El presupuesto óptico externo se reducirá a ≤ 0,5 dB, lo que aumentará los requisitos de rendimiento de baja pérdida de los enlaces de fibra, y los enlaces de baja pérdida verificados en fábrica se convertirán en una necesidad. La tecnología CPO combina dispositivos ópticos con chips, acortando la longitud del enlace óptico, reduciendo la latencia y mejorando la integración. Por otro lado, la fibra óptica debe adaptarse a los requisitos modulares de CPO para lograr una transmisión de señal más eficiente.

Infraestructura de fibra adaptativa nativa de IA

En el futuro, la infraestructura de fibra óptica dejará de ser un activo estático, para convertirse en un sistema nervioso de IA adaptable y autooptimizable. Gracias a la tecnología de monitorización basada en IA, podrá predecir en tiempo real la degradación del rendimiento de la fibra y redirigir automáticamente el tráfico para garantizar la estabilidad de la transmisión. La profunda integración de la fibra óptica y la tecnología de IA permitirá una operación y un mantenimiento inteligentes de la infraestructura, mejorando aún más la eficiencia operativa y la fiabilidad de los centros de datos de IA.

Tendencias de implementación regional y pautas de selección de fibra

Los centros de datos de IA en diferentes regiones presentan diferencias en la prioridad y selección de topología para el despliegue de fibra. Los técnicos deben optimizar las soluciones según las necesidades regionales:

● América del Norte: se da prioridad a la densidad de cómputo y al ahorro de energía, adoptando la topología Leaf-Spine + AI Mesh, y ha entrado en la etapa de implementación madura de 400G-800G;

● Europa: Centrarse en los objetivos de sostenibilidad y PUE, adoptando Leaf-Spine + una red troncal densificada, con una implementación acelerada;

● Asia-Pacífico: Enfoque en el rápido crecimiento del clúster de IA, adoptando la topología Superpod/Mesh híbrida, en una etapa de alto crecimiento;

● Medio Oriente/África: Enfoque en la transición de las telecomunicaciones a la nube, adoptando la topología Leaf-Spine/metro edge, en una etapa emergente.

Directrices técnicas para técnicos: Implementación y mantenimiento de fibra

Principios clave para la selección de fibras

● Corta distancia (≤ 200 metros): Priorizar la fibra multimodo OM4, combinada con conectores MTP/MPO, adaptándose a la interconexión de alta densidad dentro y entre racks;

● Larga distancia (> 100 metros): priorice la fibra monomodo OS2 y la fibra de baja atenuación G.654.E se puede utilizar para la interconexión interregional para reducir los costos de implementación del amplificador;

● Interconexión de clústeres de GPU: priorice la fibra de alta densidad MTP-16/MTP-24 para garantizar una transmisión sincrónica de baja latencia;

● Necesidades de escalamiento futuras: seleccione sistemas de fibra óptica modulares, reserve espacio de actualización de 800G/1.6T y evite inversiones duplicadas.

Puntos de mantenimiento y control de calidad

● Estándar de prueba: Todos los componentes de fibra óptica deben someterse a pruebas interferométricas del 100%, con una tolerancia geométrica controlada dentro de ± 0,5 μm para garantizar el rendimiento de la transmisión;

● Limpieza e inspección: adopte herramientas de limpieza e inspección que cumplan con los estándares IEC 61300 y limpie periódicamente los conectores para evitar una mayor pérdida causada por el polvo;

● Gestión de trazabilidad: Equipar cada componente de fibra óptica con un código de trazabilidad QR para lograr un seguimiento de todo el ciclo de vida, facilitando la gestión de la operación y el mantenimiento;

● Monitoreo diario: Implemente sistemas de monitoreo basados ​​en IA para monitorear en tiempo real la pérdida de fibra, la latencia y otros indicadores, y advertir tempranamente sobre riesgos de degradación del rendimiento.

Fibra óptica recomendada por FiberMart

Para diferentes escenarios de aplicación y requisitos de proyecto, Fiber-Mart ha seleccionado productos de fibra óptica rentables y de alta calidad que cubren las diversas categorías de centros de datos y se adaptan con precisión a diversas necesidades de selección. Haga clic en los enlaces a continuación para ver los parámetros detallados del producto, las especificaciones técnicas y la información de cotización:

● Recomendaciones de Óptica y Redes: Interconexión de Centros de Datos

● Recomendaciones de transceptores de fibra: transceptores de fibra y  cable óptico activo (AOC)

● Recomendaciones de cables de fibra óptica: Cable de fibra MTP/MPO

● Recomendaciones de paneles y envolventes: Panel y caja MTP/MPO

Conclusión

El continuo desarrollo de la tecnología de IA ha impulsado las redes de centros de datos, que han pasado de ser un elemento de apoyo a un papel fundamental. Como sistema nervioso central de los centros de datos de IA, el rendimiento, la densidad y el esquema de despliegue de la fibra óptica determinan directamente la eficiencia operativa y la escalabilidad de las cargas de trabajo de IA. Los técnicos deben comprender a fondo los requisitos de la fibra para la IA en las diferentes etapas de desarrollo, dominar los aspectos técnicos clave de la selección, el despliegue y el mantenimiento de la fibra, y optimizar las soluciones según las necesidades reales.

En el futuro, con la popularización de la transmisión de 1.6T, CPO y otras tecnologías, la infraestructura de fibra óptica se desarrollará con inteligencia y adaptabilidad, adaptándose continuamente a las necesidades iterativas de la IA. Mediante un despliegue, operación y mantenimiento adecuados de la fibra, se logrará un funcionamiento eficiente, eficiente y fiable de los centros de datos de IA, sentando así una base de red sólida para la aplicación innovadora de la tecnología de IA.