โมดูลออปติคัล 400G กับ 800G กับ 1.6T สำหรับ AI

โมดูลออปติคัลในศูนย์ข้อมูล AI ได้เปลี่ยนจากการเป็นส่วนการเชื่อมต่อแบบพาสซีฟมาเป็นองค์ประกอบหลักของประสิทธิภาพการประมวลผล เหตุผลตรงไปตรงมา คลัสเตอร์การฝึกฝน AI สมัยใหม่จะย้ายข้อมูลจำนวนมหาศาลระหว่าง GPU สวิตช์ และโหนดการจัดเก็บข้อมูล และความเร็วของการเคลื่อนไหวนั้นส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพในการใช้ตัวเร่งความเร็วที่มีราคาแพง นี่คือเหตุผลโมดูลออปติคัล 400G, 800G และ 1.6Tตอนนี้เป็นศูนย์กลางของการสนทนาเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI เกือบทุกรายการ

ตามที่โรดแมปของ Ethernet Alliance 2026ไฮเปอร์สเกลเลอร์กำลังปรับใช้การเชื่อมต่อระหว่างกันตั้งแต่ 100G ถึง 800G โดยมีอีเทอร์เน็ต 1.6 Tb/s เกิดขึ้นเป็นก้าวสำคัญถัดไปสำหรับแฟบริคมาตราส่วน AI- ที่

คณะทำงาน IEEE 802.3ได้พัฒนาคณะทำงานเฉพาะกิจ P802.3dj เพื่อกำหนดอีเทอร์เน็ต 200G, 400G, 800G และ 1.6T บนทองแดงและไฟเบอร์โหมดเดี่ยว- ซึ่งทำให้อุตสาหกรรมมีเส้นทางที่ชัดเจนสำหรับการปรับใช้-ในอัตราที่สูงขึ้น

สำหรับทีมเครือข่าย คำถามเชิงปฏิบัติไม่ได้อยู่ที่ว่าความเร็วจะเพิ่มขึ้นหรือไม่ คือวิธีการเลือกความเร็วที่เหมาะสมสำหรับแต่ละเลเยอร์ของเครือข่าย วิธีวางแผนพลังงานและการทำความเย็น และวิธีการตรวจสอบความเข้ากันได้ก่อนที่จะปรับใช้โมดูลนับพันในคลัสเตอร์ AI ที่ใช้งานจริง

เหตุใดปริมาณงาน AI จึงต้องการความเร็วโมดูลออปติคัลที่สูงขึ้น

การฝึกอบรม AI โดยพื้นฐานแล้วแตกต่างจากภาระงานบนคลาวด์ องค์กร หรือการจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิม โมเดลภาษาขนาดใหญ่และระบบผู้แนะนำได้รับการฝึกอบรมใน GPU นับพันและนับหมื่นที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ที่ทำงานเป็นระบบกระจายเดียว ในระหว่างแต่ละขั้นตอนการฝึก ตัวเร่งความเร็วจะต้องซิงโครไนซ์การไล่ระดับสี การเปิดใช้งานการแลกเปลี่ยน และส่งผ่านเทนเซอร์กลางระหว่างโหนด ทำให้เกิดการจราจรทางทิศตะวันออก-หนาแน่นมาก ซึ่งหมายความว่าการจราจรจะอยู่ภายในศูนย์ข้อมูลแทนที่จะไปที่อินเทอร์เน็ต

ในกลุ่มการฝึกอบรมระดับแนวหน้าที่มี GPU 16,000 ถึง 100,000 ตัว โครงสร้างภายในมีแบนด์วิธมากกว่าลิงก์ภายนอกมาก NVIDIA ได้รายงานว่ามันแพลตฟอร์มสเปกตรัม-X อีเทอร์เน็ตรักษาปริมาณงานที่มีประสิทธิภาพประมาณ 95 เปอร์เซ็นต์ในการใช้งาน GPU ที่เกิน 100,000 ตัว ในขณะที่อีเธอร์เน็ตมาตรฐานที่ไม่มีการควบคุมความแออัดมักจะให้ประมาณ 60 เปอร์เซ็นต์ภายใต้โหลดเดียวกัน ความแตกต่างไม่ใช่วิชาการ ประสิทธิภาพของแฟบริคที่ลดลง 35 เปอร์เซ็นต์แปลโดยตรงไปสู่การฝึกซ้อมที่ยาวนานขึ้น และลดการใช้งาน GPU

นี่คือเหตุผลที่แท้จริงที่ความเร็วแสงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ชั้นแสงที่ช้าหรือไม่เสถียรจะกลายเป็นคอขวดของโรงงาน AI ทั้งหมด

จาก 400G ถึง 800G ถึง 1.6T: อะไรคือสิ่งที่ขับเคลื่อนแต่ละขั้นตอน

การย้ายผ่าน 400G, 800G และ 1.6T เกิดจากปัญหาการปรับขนาดที่ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการเพิ่มสายเคเบิลเพิ่มเติม เมื่อคลัสเตอร์ AI มีขนาดเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า จำนวนเส้นทางการสื่อสารระหว่างโหนดจะเพิ่มขึ้นเร็วกว่าเชิงเส้น การเพิ่มลิงก์แบบขนานจะใช้พอร์ตสวิตช์ เพิ่มจำนวนไฟเบอร์ และสร้างความแออัดของสายเคเบิลซึ่งยากต่อการจัดการในสภาพแวดล้อมชั้นวางที่หนาแน่น

ความเร็วต่อพอร์ต-ที่สูงขึ้นทำให้มีเส้นทางที่ปรับขนาดได้มากขึ้น พอร์ต 800G มีแบนด์วิธเป็นสองเท่าของพอร์ต 400G บนอินเทอร์เฟซทางกายภาพเดียวกัน พอร์ต 1.6T จะเพิ่มเป็นสองเท่าอีกครั้ง ASIC สวิตช์รุ่นปี 2025 ถึง 2026 รองรับระดับ Radix และแบนด์วิดท์ที่ทำให้ 800G เป็นกระแสหลักที่ใช้งานได้จริงสำหรับการใช้งาน AI ใหม่ ในขณะที่ 1.6T เป็นเป้าหมายการวางแผนสำหรับสวิตช์รุ่นถัดไป

มีการสาธิตการทำงานร่วมกันของผู้จำหน่ายหลายราย{0}}ในอีเทอร์เน็ต 400G, 800G และ 1.6T ที่งาน OFC 2026 ซึ่งงานแสดง Ethernet Alliance OFC 2026นำเสนอเป็นหลักฐานว่าระบบนิเวศพร้อมสำหรับ AI- แฟบริคระดับ AI ความพร้อมนั้นมีความสำคัญเนื่องจากคลัสเตอร์ AI ไม่สามารถรอโซลูชันจากผู้จำหน่ายรายเดียวได้ พวกเขาต้องการสวิตช์, NIC, ออปติก และแพลตฟอร์มทดสอบที่ทำงานร่วมกันในวงกว้าง

โมดูลออปติคัล 400G กับ 800G กับ 1.6T: การเปรียบเทียบการเลือก

ความเร็วที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับขนาดคลัสเตอร์ เลเยอร์เครือข่าย แผนงานสวิตช์ งบประมาณด้านพลังงาน และโรงงานไฟเบอร์ที่มีอยู่แล้ว ตารางด้านล่างสรุปว่าความเร็วแต่ละระดับเหมาะสมที่สุดในปัจจุบันเมื่อใด

400G ยังคงมีความเกี่ยวข้องเนื่องจากศูนย์ข้อมูลหลายแห่งอยู่ระหว่าง-อัปเกรดจาก 100G หรือ 200G และ 400G มอบความสมดุลที่แข็งแกร่งในด้านต้นทุน ความพร้อมใช้งาน และประสิทธิภาพสำหรับปริมาณงานที่ไม่ใช่- AI สำหรับคลัสเตอร์ AI โดยเฉพาะ 800G ได้กลายเป็นพื้นฐานการทำงานสำหรับบิวด์ใหม่ และตอนนี้ 1.6T กำลังอยู่ในการวางแผนอย่างจริงจังสำหรับแบ็กเอนด์สเกลเอาท์- โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการสร้างสวิตช์สอดคล้องกับการส่งสัญญาณ 200G-ต่อ-เลนแล้ว หากคุณกำลังประเมินสายเคเบิลความหนาแน่นสูง-สำหรับความเร็วเหล่านี้ ภาพรวมของเราสายเคเบิลใยแก้วนำแสง MPO และ MTPครอบคลุมตัวเลือกตัวเชื่อมต่อและลำตัวที่ใช้กันมากที่สุดที่ 800G ขึ้นไป

เมื่อ 400G ยังเพียงพอ

400G ยังคงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมเมื่อคลัสเตอร์มีขนาดพอเหมาะ เมื่อ GPU ที่ใช้งานอยู่ไม่อิ่มตัว 400G NIC หรือเมื่อฟลีตสวิตช์ที่มีอยู่สร้างขึ้นบน- ASIC รุ่นก่อนหน้า คลัสเตอร์การอนุมาน พ็อดการฝึกอบรมขนาดเล็ก ไซต์ Edge AI และแฟบริคศูนย์ข้อมูลอเนกประสงค์-ส่วนใหญ่ยังคงทำงานได้อย่างสะดวกสบายบน 400G สำหรับสภาพแวดล้อมเหล่านี้ การข้ามไปที่ 800G โดยตรงจะเพิ่มต้นทุนและแรงกดดันด้านความร้อน โดยไม่ทำให้งานเสร็จเร็วขึ้นอย่างวัดผลได้

การทดสอบภาคปฏิบัติคือการดูการใช้งาน GPU ในระหว่างการฝึก หาก GPU กำลังรอข้อมูลมากกว่าห้าถึงสิบเปอร์เซ็นต์ของเวลา แสดงว่าเครือข่ายกำลังประสบปัญหาคอขวดอยู่แล้ว หากการใช้งานคงที่และสูง แสดงว่า 400G กำลังทำงานอยู่

เมื่อ 800G กลายเป็นสิ่งจำเป็น

800G กลายเป็นสิ่งจำเป็นเมื่อคลัสเตอร์ไปถึงระดับที่ลิงก์ 400G บังคับให้มีการเชื่อมต่อแบบขนานมากเกินไป เมื่อขีดจำกัด Radix ของสวิตช์เริ่มจำกัดตัวเลือกโทโพโลยี หรือเมื่อรุ่น GPU แนะนำ NIC ที่สามารถทำให้พอร์ต 800G อิ่มตัวได้ ใน Fabric การฝึก AI ทั่วไป สิ่งนี้มักจะสอดคล้องกับกลุ่มของ GPU หลายพันตัวขึ้นไป โดยที่เครือข่ายแบ็กเอนด์รองรับการรับส่งข้อมูลการแลกเปลี่ยนแบบไล่ระดับจำนวนมาก

การเปลี่ยนแปลง 800G ยังนำมาซึ่งงานวิศวกรรมที่แท้จริงอีกด้วย กำลังไฟต่อ-พอร์ตบนโมดูล 800G นั้นสูงกว่า 400G อย่างมาก โหมด FEC เปลี่ยนไป และความหนาแน่นของสายเคเบิลเพิ่มขึ้นสองเท่าที่หน้าสวิตช์ การเบิร์น-ในการทดสอบและการตรวจสอบความเสถียรของลิงก์กลายเป็นสิ่งจำเป็น เนื่องจากในงานการฝึกอบรมแบบซิงโครนัส ลิงก์ออปติคัลที่ไม่เสถียรเพียงลิงก์เดียวสามารถกระตุ้นการลองใหม่ซึ่งทำให้ทั้งคลัสเตอร์ช้าลง

เมื่อใดควรวางแผนสำหรับ 1.6T

ปัจจุบัน 1.6T อยู่ในช่วงเริ่มต้นใช้งานสำหรับเครือข่ายแบ็กเอนด์ AI ที่ก้าวร้าวที่สุด และเป็นเป้าหมายการวางแผนมาตรฐานสำหรับสวิตช์รุ่นถัดไป ทีมองค์กรและคลาวด์ส่วนใหญ่ไม่ต้องการออปติก 1.6T ในการผลิตในปัจจุบัน แต่ใครก็ตามที่ออกแบบแฟบริคที่มีระยะเวลาสาม- ถึงห้า- ปีควรคำนึงถึงเรื่องดังกล่าวในด้านการเดินสายเคเบิล โรงงานไฟเบอร์ และการวางแผนพลังงาน

หน่วยงานเฉพาะกิจ IEEE P802.3dj ได้กำหนดข้อกำหนดเฉพาะของเลเยอร์ทางกายภาพสำหรับ 1.6T บนไฟเบอร์โหมดเดี่ยว- และ OFC 2026 แสดงให้เห็นการทำงานร่วมกัน-ของผู้จำหน่ายหลายรายที่ความเร็วนี้ สัญญาณที่ใช้งานได้จริงก็คือ 1.6T มีจริง แต่โครงสร้างพื้นฐานโดยรอบ รวมถึงความพร้อมใช้งานของสวิตช์ การระบายความร้อน และเครื่องมือในการปฏิบัติงาน ยังคงมีความสำคัญพอๆ กับตัวโมดูลเอง

QSFP-DD กับ OSFP: การเลือกฟอร์มแฟกเตอร์ที่เหมาะสม

ที่ 400G และ 800G ฟอร์มแฟคเตอร์หลักสองประการคือ QSFP-DD และ OSFP ทั้งสองรุ่นให้ความเร็วเท่ากันในแพลตฟอร์มสวิตช์ทั่วไป แต่จะแตกต่างกันในด้านการออกแบบทางกลและพฤติกรรมทางความร้อน QSFP-DD สามารถใช้งานร่วมกับกรง QSFP28 และ QSFP56 แบบย้อนหลังได้ ซึ่งทำให้น่าสนใจสำหรับสภาพแวดล้อมที่ต้องการนำสล็อตสวิตช์ที่มีอยู่กลับมาใช้ใหม่ในระหว่างการอัปเกรด OSFP มีขนาดใหญ่กว่าเล็กน้อย มีปริมาตรภายในมากกว่า และโดยทั่วไปจะมีพื้นที่ระบายความร้อนที่ดีกว่า ซึ่งมีความสำคัญที่ 800G และโดยเฉพาะที่ 1.6T

สำหรับ 1.6T อุตสาหกรรมกำลังมุ่งสู่ OSFP และ OSFP-XD ในฐานะตัวเลือกหลัก เนื่องจากความจุความร้อนเป็นหลัก หากทีมเครือข่ายคาดว่าจะอัปเกรดเกินกว่า 800G ภายในสวิตช์รุ่นเดียวกัน โดยปกติแล้ว OSFP จะเป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่า หากลำดับความสำคัญคือการนำการลงทุน 400G QSFP-DD กลับมาใช้ใหม่ QSFP-DD ยังคงเป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งในตอนนี้

ปัจจัยสำคัญในการเลือกโมดูลออปติคัลสำหรับเครือข่าย AI

ระยะทาง ระยะเอื้อม และประเภทไฟเบอร์

ลิงก์-การเข้าถึงระยะสั้นภายในแถวของชั้นวางอาจใช้โมดูล-โหมดเดี่ยว (DR) แบบขนานหรือโมดูล-การเข้าถึงมัลติโหมด (SR) ระยะสั้น ในขณะที่ลิงก์-แถวหรือระหว่างพ็อดระหว่าง- อาจต้องใช้ตัวแปร FR หรือ LR ก่อนที่จะเลือกโมดูล ให้ยืนยันความยาวไฟเบอร์จริง เกรดไฟเบอร์ ประเภทตัวเชื่อมต่อ และงบประมาณในการเชื่อมต่อ ข้อมูลเบื้องต้นที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับวิธีการสูญเสียสะสมระหว่างตัวเชื่อมต่อและรอยต่ออยู่ในคำแนะนำของเราการสูญเสียการแทรกในเครือข่ายไฟเบอร์. เพื่อการเข้าถึงที่นานขึ้น ความแตกต่างระหว่าง OS1 และ OS2 ไฟเบอร์โหมดเดี่ยว-ก็มีความสำคัญเช่นกัน และจะกล่าวถึงในภาพรวมของ

ประเภทและการใช้งานไฟเบอร์โหมดเดี่ยว-.

การใช้พลังงานและการทำความเย็น

เลนส์ที่มีความเร็วสูงกว่า-จะทำให้เกิดความร้อนมากขึ้น ก่อนที่จะอัปเกรดจาก 400G เป็น 800G หรือการวางแผนสำหรับ 1.6T ให้ตรวจสอบต่อ-กำลังพอร์ต สลับทิศทางการไหลของอากาศ อุณหภูมิกรง กฎการลดอุณหภูมิ และ-ระดับการทำความเย็นระดับขอบ ในชั้นวาง AI ที่หนาแน่นซึ่งดึงพลังงานสูงสำหรับ GPU แล้ว ภาระความร้อนที่เพิ่มขึ้นจากออปติกความเร็วสูง-หลายพันตัวนั้นไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย และอาจส่งผลต่อเวลาทำงานหากเพิกเฉย

สลับความเข้ากันได้และเฟิร์มแวร์

ความเข้ากันได้เป็นมากกว่าความเร็วที่ตรงกัน โมดูลควรได้รับการตรวจสอบความถูกต้องบนแพลตฟอร์มสวิตช์ เวอร์ชันเฟิร์มแวร์ การกำหนดค่า FEC การเข้ารหัส EEPROM และอุณหภูมิการทำงานที่คาดหวังก่อนการใช้งานเป็นกลุ่ม อาการของความเข้ากันได้ที่ไม่ดี ได้แก่ แผ่นปิดลิงก์, BER ที่ยกระดับ, สัญญาณเตือน DOM และการปิดระบบระบายความร้อนเป็นครั้งคราวภายใต้ภาระที่ต่อเนื่อง การจับพวกมันในห้องทดลองขนาดเล็กที่เผา-นั้นถูกกว่าการจับพวกมันในกระบวนการผลิตมาก

การวางสายเคเบิลและกลยุทธ์ตัวเชื่อมต่อความหนาแน่นสูง-

การเปลี่ยนไปใช้ 800G หรือ 1.6T มักจะหมายถึงแผนการเดินสายที่แตกต่างออกไป ตัวเชื่อมต่อไฟเบอร์หลาย- เช่น MPO-12, MPO-16 และ MPO-24 กลายเป็นค่าเริ่มต้นที่ความเร็วสูง และการเดินสายเคเบิลแบบแยกมักใช้เพื่อกระจายพอร์ตสวิตช์ความเร็วสูงออกเป็นการเชื่อมต่อที่มีความเร็วต่ำกว่าหลายตัว สำหรับทีมที่ประเมินการเปลี่ยนแปลงนี้ โปรดดูคำแนะนำของเราที่วิธีการเลือกสายเคเบิลฝ่าวงล้อม MPOครอบคลุมถึงการแลกเปลี่ยน-ในทางปฏิบัติ และ

ตัวเลือกสายเคเบิลลำต้น MPO และ MTPแสดงการกำหนดค่า Trunk ที่พบบ่อยที่สุดในการปรับใช้กระดูกสันหลัง 800G

LPO, CPO และ Silicon Photonics: อะไรจะเกิดขึ้นหลังจาก 800G

นอกเหนือจากความเร็วที่แท้จริงแล้ว ปัจจุบันอุตสาหกรรมยังมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพอีกด้วย ทิศทางเทคโนโลยีสามประการที่สำคัญที่สุด:

เลนส์เชิงเส้นแบบเสียบได้ (LPO)ลบ DSP ออกจากโมดูลออปติคัลและดันการปรับสมดุลกลับเข้าสู่โฮสต์ ASIC ซึ่งจะช่วยลดกำลังของโมดูลลง ซึ่งมักจะลดลง 30 ถึง 50 เปอร์เซ็นต์ที่ความเร็วเท่ากัน แต่ต้องมีการประสานงานที่แน่นแฟ้นมากขึ้นระหว่างสวิตช์และโมดูล LPO น่าดึงดูดที่สุดสำหรับลิงก์-การเข้าถึงระยะสั้นภายในคลัสเตอร์ AI ที่แพลตฟอร์มโฮสต์รองรับ

ร่วม-แพ็คเกจเลนส์ (CPO)ย้ายกลไกออปติคอลไปบนซับสเตรตเดียวกันกับสวิตช์ ASIC ซึ่งจะทำให้เส้นทางไฟฟ้าสั้นลงและลดพลังงานต่อบิต ตามที่อธิบายไว้โดยOptical Internetworking Forum ทำงานบนเฟรมเวิร์ก CEI และ CPO 112G และ 224GCPO ไม่ใช่การลดลง-ในการทดแทนออปติกแบบเสียบได้ แต่มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในการออกแบบ-AI ขยายขนาด-แฟบริค NVIDIA ได้ประกาศ Spectrum-X Photonics และ Quantum-X สวิตช์โฟโตนิกซิลิคอนพร้อม-แพ็คเกจออปติก โดยมีเป้าหมายที่ 1.6 Tb/s ต่อพอร์ต และประหยัดพลังงานได้มาก

ซิลิคอนโฟโตนิกส์รองรับแนวโน้มเหล่านี้ส่วนใหญ่ ด้วยการผสานรวมโมดูเลเตอร์ ท่อนำคลื่น และเครื่องตรวจจับเข้ากับซิลิคอนโดยตรง ช่วยให้มีความหนาแน่นสูงขึ้น มีพฤติกรรมทางความร้อนดีขึ้น และผสานรวมเข้ากับสวิตช์ ASIC ได้อย่างแนบแน่นยิ่งขึ้น ปัจจุบันผู้จำหน่ายเลนส์รายใหญ่ส่วนใหญ่มีซิลิคอนโฟโตนิกส์อยู่ในแผนงานสำหรับปริมาณงาน AI

สำหรับทีมส่วนใหญ่ในปี 2026 เลนส์ 800G แบบเสียบได้ยังคงเป็นอุปกรณ์สำคัญ ในขณะที่ LPO, CPO และซิลิคอนโฟโตนิกได้รับการประเมินในห้องปฏิบัติการและผ้านำร่องที่เลือกสรรแล้ว

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือการเลือกความเร็วสูงสุดโดยไม่ตรวจสอบว่าเครือข่ายที่เหลือสามารถรองรับได้ โมดูลออปติคัล 800G บนสวิตช์ที่ไม่สามารถจ่ายอินเทอร์เฟซไฟฟ้าหรือเฮดรูมระบายความร้อนที่จำเป็นจะไม่ส่ง 800G ในการผลิต ประการที่สองคือการประเมินอำนาจต่ำเกินไป ในบรรดาระบบออปติกหลายพันชนิด ความแตกต่างระหว่างโมดูลประหยัดพลังงาน-กับโมดูลทั่วไปสามารถเปลี่ยนระดับแร็คจากที่ยอมรับได้ไปเป็นงบประมาณที่เกิน-ได้ ประการที่สามคือการปฏิบัติต่อความเข้ากันได้เหมือนเป็นช่องทำเครื่องหมายแทนที่จะเป็นกระบวนการ ความเข้ากันได้ที่แท้จริงมาจากการตรวจสอบบนแพลตฟอร์มสวิตช์ เฟิร์มแวร์ และสภาพแวดล้อมการทำงานจริง ประการที่สี่คือการวางแผนสายเคเบิลที่ไม่ดี คุณภาพตัวเชื่อมต่อ จำนวนไฟเบอร์ และการจัดการแพตช์มีความสำคัญมากขึ้นที่ 800G และ 1.6T และทางลัดที่นี่มักจะปรากฏเป็นลิงก์พนังหรือการสูญเสียที่เพิ่มขึ้นหลายเดือนหลังจากการปรับใช้

บทสรุป

การเพิ่มขึ้นของโมดูลออปติคัล 400G, 800G และ 1.6T ไม่ใช่แฟชั่นทางเทคโนโลยี เป็นการตอบสนองโดยตรงต่อวิธีที่เวิร์กโหลด AI สื่อสาร ซิงโครไนซ์ และปรับขนาดใน GPU นับพันตัว Ethernet Alliance, IEEE 802.3 และระบบนิเวศด้านออพติคที่กว้างขึ้นได้สอดคล้องกับแผนงานที่ชัดเจนตั้งแต่ 400G ถึง 800G ถึง 1.6T โดย LPO, CPO และซิลิคอนโฟโตนิกส์เป็นผู้กำหนดสิ่งที่จะเกิดขึ้นภายหลัง

สำหรับทีมเครือข่ายส่วนใหญ่ กลยุทธ์ที่เหมาะสมไม่ใช่การไล่ล่าโมดูลที่เร็วที่สุดในทุกที่ คือการจับคู่ความเร็วออปติคอลกับฟังก์ชันเครือข่าย ตรวจสอบความเข้ากันได้ก่อนปรับขนาด วางแผนกำลังไฟและการทำความเย็นอย่างระมัดระวัง และออกแบบโรงงานวางสายเคเบิลที่สามารถรองรับเครือข่ายผ่านรอบการอัพเกรดอย่างน้อยหนึ่งรอบ เลเยอร์ออปติคัลที่วางแผนไว้อย่างดี-เป็นหนึ่งในวิธีที่คุ้มค่าที่สุด-ในการรักษาการลงทุน GPU ที่มีราคาแพงให้ใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง