網(wǎng)絡(luò)行業(yè)人士都知道帶寬增長是常態(tài)。我們必須適應(yīng)消費者日益增長的數(shù)據(jù)需求；從如今微不足道的電子郵件傳輸?shù)?k視頻流，再到大數(shù)據(jù)的訪問和分析，無縫數(shù)字體驗的關(guān)鍵始終是帶寬。

數(shù)據(jù)中心大多建在靠近用戶的地方（即靠近主要城市地區(qū)）。這有助于減少延遲和平均上云時間，更好地提供無縫體驗，這對普及至關(guān)重要。

最近，電力成本、可再生能源的接近程度以及技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施（5G和光纖入戶）成為更加緊迫的問題，在某些情況下，數(shù)據(jù)中心會遠離用戶并靠近人口稀少的地區(qū)，尤其是大型數(shù)據(jù)中心園區(qū)可能會給當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)帶來壓力。有了高速連接，在很遠的距離內(nèi)保持快速連接仍然是可行的，而且技術(shù)進步也在不斷加快，以確保體驗保持相對無縫。

但人工智能(AI)為服務(wù)提供商帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇。挑戰(zhàn)不僅在于額外的帶寬需求，還在于確定數(shù)據(jù)中心建設(shè)的新策略。要使AI真正有效，推理（AI根據(jù)請求處理命令的能力）需要立即進行。這將需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣建立更多（盡管規(guī)模較?。┑臄?shù)據(jù)中心，以便推理盡可能靠近終端用戶（包括人類和機器），以最大限度地減少產(chǎn)生的延遲。

以利用人工智能和4K監(jiān)控攝像頭的智能城市為例。這些攝像頭需要監(jiān)控很多東西，檢測從交通模式到可疑活動等各種情況，例如實時檢測正在發(fā)生的犯罪，而運動圖像檢測的進步可以創(chuàng)建更詳細的交通流量表示，還可以檢測諸如犯罪或拔出武器等情況。鑒于以視頻為中心的數(shù)據(jù)分辨率更高，這些用例對帶寬的需求更大，一旦將人工智能納入其中，它可以創(chuàng)建場景并選擇如何最好地控制流量或應(yīng)對威脅，談?wù)摰氖窃谶吘夁M行大量復(fù)雜推理的需求。

此外，這一邊緣需要與其他“邊緣”協(xié)作，才能全面了解整個城市的交通流量，而不僅僅是本地層面。如果數(shù)據(jù)必須跨越大陸進行推斷和發(fā)回，那么這個過程可能需要幾秒到幾分鐘的時間——這顯然不是這種系統(tǒng)的發(fā)展方向。

因此，考慮兩個因素：數(shù)據(jù)中心建在遠離用戶的地區(qū)，有時是海外，同時，需要比以往更快地進行邊緣推理。

海底電纜，我們忘記了這個基礎(chǔ)設(shè)施，但它可能是全球互聯(lián)網(wǎng)最重要的部分，這些電纜以最快的速度將數(shù)據(jù)輸送到遙遠的距離，而且是無形的。這些海底網(wǎng)絡(luò)通過超過500條海底電纜網(wǎng)絡(luò)承載著全球99%以上的洲際電子通信流量。挑戰(zhàn)一直是保持數(shù)據(jù)可靠且經(jīng)濟高效地流動，同時繼續(xù)最大限度地提高光譜效率。

但在這個新的分散環(huán)境中，這些信息動脈將變得更加重要，它們以最快的速度從遙遠的地方傳輸來自人工智能的流量，并與城域網(wǎng)和地面網(wǎng)絡(luò)連接，以實現(xiàn)邊緣所需的推理。日益增長的災(zāi)難恢復(fù)和冗余需求需要數(shù)據(jù)中心之間建立大規(guī)模的海底連接——例如，澳大利亞和美國大陸之間的距離可能非常遙遠，但對于普通用戶來說，這是無法感覺到的，尤其是在停機期間，如果我們越來越依賴人工智能來滿足我們的日常需求。

因此，海底電纜需要鋪設(shè)在以前沒有鋪設(shè)過的地方——遠離人口稠密的地區(qū)，靠近電源?，F(xiàn)在還存在額外的挑戰(zhàn)，因為流量模式看起來會有所不同，尤其是對于人工智能而言；訓(xùn)練負載對網(wǎng)絡(luò)的要求與推理流量不同，推理流量也不同于“常規(guī)”流量。問題是，簡單地建造一條新的海底電纜并不容易——這些項目耗資數(shù)億美元，需要數(shù)年時間進行規(guī)劃和部署。

那么，我們該怎么辦？是的，我們需要更多海底電纜連接到新的、遙遠的地方……但考慮到鋪設(shè)新電纜所需的費用和時間，必須優(yōu)化和增強已經(jīng)安裝和部署的電纜。

我們現(xiàn)在處于400Gb/s取代100Gb/s的階段?；旧?，它是海底電纜在遠程數(shù)據(jù)中心和地面網(wǎng)絡(luò)之間來回傳輸AI生成的數(shù)據(jù)所需運行的基線。

相干光學(xué)解決方案正在不斷發(fā)展，該技術(shù)現(xiàn)在可以輕松滿足800Gb/s的需求，并在某些海底距離內(nèi)達到1Tb/s，這將使更多的流量能夠比以往更快地穿越更遠的距離。

但至關(guān)重要的是，海底電纜需要滿足數(shù)據(jù)中心互連需求的靈活需求，例如穿越網(wǎng)絡(luò)到遙遠地方和邊緣數(shù)據(jù)中心的替代流量模式。大型人工智能集群和閑置計算挑戰(zhàn)將推動對遠距離負載平衡和工作負載分配的需求增加。由海底電纜支持的全球網(wǎng)絡(luò)必須快速重新優(yōu)化流量模式，特別是由于人工智能，預(yù)計流量每年將增加一倍以上。

最終，未來人工智能驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵在于確保海底、陸地和云網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)無縫融合在一起，成為一個可消耗的網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)，以便能夠按照終端用戶要求的速度交付人工智能。

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