• Ciena 的全球调查预测，未来五年 DCI 带宽需求将增长六倍。
  • 43%的新数据中心设施将专门用于 AI 工作负载，重塑网络格局。

发生了什么：AI 工作负载重塑数据中心基础设施

由Ciena（纽交所代码：CIEN）委托进行的一项最新全球调查显示，人工智能（AI）工作负载的快速扩张正在推动数据中心基础设施的重大变革。这项与Censuswide合作开展的调查收集了来自 13 个国家 1,300 多名数据中心决策者的见解，预测未来五年数据中心互连（DCI）带宽需求将出现急剧增长。

研究发现，超过一半（53%）的受访者预计，未来两到三年内，AI 将成为数据中心网络压力的最大来源，超过云计算（51%）和大数据分析（44%）等传统驱动因素。为适应这一转变，43%的新建数据中心设施将专门用于 AI 工作负载。这一转变凸显了增强型网络解决方案的必要性，以支持需要大量数据传输的 AI 模型训练和推理。

此外，调查显示，87%的受访者预计每个波长至少需要 800 Gb/s 来支持 AI 驱动的流量。这与历史上每年 20-30%的网络增长率相一致，但由于 AI 的进步，预计这一速率将大幅加快。Ciena 国际首席技术官 Jürgen Hatheier 强调，AI 正在重塑网络架构，并需要一种更可持续、可扩展的连接方式。

研究结果还凸显了采用可插拔光学器件以优化带宽消耗，同时缓解电力和空间限制的趋势日益增长。令人惊讶的是，98%的数据中心专业人士都认可可插拔光学器件在减少能源使用和提高网络基础设施效率方面的重要性。

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为何重要

预期的 AI 工作负载激增对全球数据中心基础设施和网络能力产生了重大影响。随着 DCI 带宽需求预计增长六倍，数据中心需要迅速扩展其互连解决方案，以满足 AI 不断变化的计算需求。

Ciena 的调查强调的一个主要担忧是，AI 训练正向更分布式的方向发展。约 81%的受访者预计大型语言模型（LLMs）将在多个数据中心进行训练，而不是在单一的集中式设施中。这需要强大的数据中心间连接能力，从而增加了对高容量网络的依赖，如管理型光纤网络（MOFN），67%的受访者更青睐这种网络而非传统的暗光纤解决方案。

此外，数据中心运营商在决定在哪里部署 AI 推理计算时，优先考虑 AI 资源利用率、延迟降低和数据主权。这些因素强化了对可扩展、高效的互连解决方案的需求，确保 AI 应用能够在多个地理位置无缝运行。

对可插拔光学器件日益增长的依赖进一步凸显了行业对可持续性的关注。鉴于 AI 工作负载消耗大量电力，优化数据中心互连的能效对于减轻环境影响至关重要。行业领导者需要重新思考基础设施战略，以在保持可持续性目标的同时平衡 AI 的快速扩张。