在与国外媒体DCD（Datacenterdynamics.com）的一次对话中，康宁公司专家Brian Rhoney回顾了行业过往对网络连接的预测如何逐步应验，并深入探讨了当前 AI 驱动的工作负载给网络基础设施带来的全新挑战，以及未来保障大规模连接所需的创新路径。

      随着下一代技术和高性能计算需求持续激增，网络正承受前所未有的压力。尽管业界常聚焦于电力、散热与空间等资源瓶颈，但拥有 24 年行业经验的 Rhoney 提醒：支撑整个数字基础设施的“隐形骨架”——网络连接，同样关键，却常被低估。

重审过往：我们曾低估了连接需求

      Rhoney 回忆，在 2020 年，他就曾预测：为支持 AI 计算节点，数据中心内部的连接需求将极为庞大。事实上，那时相关的大规模扩容早已全面启动。

      再往前追溯到 1990 年代末至 2000 年代初，业界普遍认为，当时铺设的光纤基础设施足以满足“可预见的未来”需求。很少有人能预见到，日后云计算、流媒体和 AI 应用会爆发式增长，将网络推至极限。

      “现在看来，我们正在逼近那个极限，而且可能比预想得更快。”他坦言。

数据中心内部：连接密度前所未有

      在AI日益密集的工作负载驱动下，数据呈指数级增长，迫使行业重新思考数据的传输方式，以防系统过载。

      以英国为例，多家新兴光纤供应商快速入场，导致部分地区光纤资源看似“过剩”。但供应充足，并不等于分配高效。Rhoney 指出，政府和公共部门在优化光纤资源分配、构建可持续连接模式方面，扮演着关键角色。

      在数据中心内部，AI 应用主要分为训练和推理两个阶段，两者都依赖海量数据交互。CPU 与 GPU 负责执行繁重的模型训练，而推理则依赖并行计算。Rhoney 强调，这些过程并非孤立运行——它们需要强大的连接性，把设备紧密协同起来。

      “训练 AI 模型需要大量计算资源，必须依靠众多设备协同完成；而推理阶段则通过并行处理高效执行。”Rhoney谈到。

      这种连接不仅高度密集，而且横跨多个数据中心，支撑着跨设施的无缝数据流。

现状：AI 正重塑网络需求

      由于大部分AI工作负载集中在北美，而随着AI模型越来越多地在区域层面进行训练，其对容量和数据主权的长期影响将变得更加清晰。

      在主要城市（尤其是美国），智能设备数量的激增——从提醒你补货的智能冰箱，到追踪步数的可穿戴设备——都在源源不断地产生数据。这引发了对数据消耗规模的深刻反思。

      数据中心之间（尤其是在主要城市之间）传输数据的能力正接近极限，这表明需要更强健的核心基础设施。Rhoney强调了关注连接性而不仅仅是电力的重要性：更严峻的是，城市间数据中心的数据传输能力正接近物理极限。Rhoney 指出，这凸显了强化核心网络基础设施的紧迫性。

      他特别提醒：“我们正在逼近‘香农极限（Shannon limit）’——即单根光纤理论上可传输的数据上限。”

      仅解决电力问题远远不够。他警告：“如果只关注供电，网络会拖后腿；但如果只优化网络却忽视电力，又无法支撑高密度 GPU 所需的算力。”

      两者必须协同规划。

未来：不止于单点，更要系统升级

      展望未来，Rhoney认为焦点不应仅仅放在单个数据中心上，还应放在支持数据爆炸性传输所需的更广泛的基础设施上。其中一项关键任务，是对上世纪 90 年代铺设的老旧光缆进行现代化升级。

      他建议：行业需保持警惕，持续评估既有网络，并结合地理布局，确保关键节点之间具备多样、可靠的连接路径。

      “我们都经历过关键时刻掉线的窘境——无论是在火车上打电话、使用手机银行转账，或者或视频播放卡顿，” Rhoney 说，“但是，数字鸿沟远不止这些日常烦恼。”

      在农村甚至部分都市边缘区域，缺乏低延迟连接直接影响居民获取医疗、教育等基本服务。这种不平等，亟待系统性解决。

光纤仍是未来基石，但需更聪明地部署

      如今，各种宽带技术——包括固定宽带、无线、卫星和光纤到户——使我们保持连接。虽然每种技术都有其用武之地，但Rhoney确信，光纤将成为未来网络扩展的基石。卫星和固定无线在偏远地区有其价值，但对大多数场景而言，光纤在带宽、稳定性和长期成本上依然无可替代。

      然而，光纤部署面临人力与成本挑战。他呼吁：“我们必须创新部署方式，让光纤建设在关键区域变得更简单、更快、更具成本效益。”

      他还提到一项前沿技术——空芯光纤（hollow-core fiber），它有望显著降低传输延迟。“虽然它未必能扩大覆盖人群，但对延迟敏感的应用来说意义重大。目前还处于早期阶段，但行业关注度正快速上升。”

视频与 AI：2025 及未来连接性的核心驱动力

      Rhoney 指出，2025 及往后，连接性的演进将主要由两大趋势驱动：视频与AI。这两大趋势正推动对高性能网络基础设施的迫切需求。他对 2025 及往后 的发展提出两个关键判断：

      1. 视频将成为连接需求的主要引擎——Rhoney 预计，视频内容将引发下一轮数据流量的爆发式增长，尤其是在数据中心内部及其互联链路之间。他解释道：“生成高质量视频所需的计算集群规模正在迅速扩大，而这些应用反过来又在推动连接技术的演进。我相信，视频将成为连接性的下一个主要驱动力。”

      当前业界已形成共识：随着 AI 向多模态方向演进，它将越来越多地依赖图像、语音，尤其是视频进行训练。一旦 AI 开始大规模处理视频数据，数据中心内部产生的流量将呈指数级上升，对带宽、延迟和连接密度提出更高要求。

      2. 弥合数字鸿沟仍是长期任务——在推动技术创新的同时，Rhoney 也强调公平接入的重要性。他特别提到美国的“宽带公平、接入与部署计划”（BEAD）：“这是一个推进相对缓慢的过程，但整体框架终于落地。我希望能看到实实在在的进展——确保在视频和 AI 应用不断普及的过程中，没有人因为缺乏连接而被落下。”

      他认为，真正的连接价值不仅体现在娱乐体验上，更关乎教育、远程医疗、就业机会等基本社会服务。尤其在农村或都市边缘区域，低延迟、高可靠的网络已成为提升生活质量的关键基础设施。

结语：连接，是数字时代的基本权利

      综合来看，Rhoney 对未来持乐观态度——AI 的深化、视频内容的普及、以及数字包容性政策的推进，正在共同推动网络基础设施进入新一轮升级周期。

      但他也提醒：要支撑这一未来，行业亟需吸引更多人才投身网络的规划、部署与运维。“连接不仅是技术问题，更是社会问题。我们需要更多人理解它、建设它、守护它。”