近年来，人工智能训练集群已成为高速互连最严峻的挑战。随着模型参数从数十亿增长到数万亿，带宽需求也急剧上升。从表面上看，这似乎合乎逻辑：1.6T应尽快更换800G。
然而在真实的AI训练集群中，800G仍然是主流选择——这不是技术落后，而是一个合理的工程决策。
AI 训练集群追求的是系统平衡，而非单点速率
在人工智能训练集群中，网络性能并非由单一链路速度决定，而是由以下因素决定：系统平衡计算能力、内存、交换容量、功率、散热和成本。
当今的AI训练集群架构已经与以下方面高度契合：800GGPU节点、叶脊式架构和光互连均围绕这些核心进行设计。800G通道，实现可预测的性能扩展。直接跳转到1.6T往往会破坏这种平衡，而不是改善它。
800G 拥有最优的成熟度与性价比
从部署角度来看，800G处于最佳位置：
产业链成熟：DSP、光引擎、连接器和测试标准800G已得到充分确立。
制造良率更高：相比1.6T，800G组件可提供更高的产量和更好的稳定性。
兼容性更好：人工智能训练集群需要大量的端口，而且800G可与现有交换芯片和网络架构高度匹配。
相比之下，1.6T目前仍处于早期应用阶段。虽然技术上令人印象深刻，但它在大规模人工智能训练集群部署中带来了更高的风险。
功率和散热方面的实际情况更有利于800G。
能效是每个人工智能训练集群中一个隐形的限制因素。
一个1.6T光模块并非简单地将带宽翻倍，它通常还会不成比例地提高功率密度。这给气流设计、散热预算和机架级规划带来了挑战。
800G相比之下，它提供了更可控的功率特性，使得扩展 AI 训练集群更加容易，而无需重新设计冷却基础设施。
网络拓扑仍然以 800G 为核心设计
如今大多数 AI 训练集群都依赖于针对 Clos 或 Dragonfly+ 拓扑结构进行优化的拓扑结构。800G车道聚合。切换到1.6T需要：
新一代交换机ASIC
高风险光学包装
损耗预算和光纤管理的重新验证
对于许多运营商来说，升级800G密度比仓促行事更有效率。1.6T。
ESOPTIC 在 800G 现实中的定位
在ESOPTIC我们亲眼目睹客户如何在真实的生产环境中设计人工智能训练集群。800G 光模块、AOC 和 DAC 解决方案旨在支持高密度、高稳定性部署——这正是当今人工智能训练集群所需要的。
ESOPTIC 并非仅仅追求规格，而是专注于可部署性能可靠性和生命周期稳定性，这就是为什么800G继续在现实世界的人工智能训练集群中占据主导地位。
1.6T 会取代 800G 吗？会——但还没到时候。
1.6T它肯定会迎来自己的黄金时期，尤其是在2026年以后的下一代人工智能训练集群方面。但在此之前，能效、生态系统成熟度和成本曲线尚未达到平衡。800G仍然是全球人工智能训练集群最实用的骨干网络。
常问问题
1. 为什么在人工智能训练集群中，800G 比 1.6T 更受欢迎？
因为 800G 在带宽、功耗、产业成熟度和成本之间达成了更好的平衡，更适合当前大规模 AI 训练集群的稳定部署。。
2. 从技术角度看，1.6T 是否比 800G 更先进？
在单端口带宽上，1.6T 确实更高，但在生态成熟度、功耗控制和大规模落地能力方面，目前仍不及 800G。
3. 800G 是否会限制 AI 模型训练性能？
不会。对于当前主流的分布式 AI 训练架构而言，只要网络规模设计合理，800G 完全能够满足模型并行和数据同步的带宽需求。
4. 1.6T 什么时候才会成为 AI 训练集群的主流选择？
预计在 下一代交换芯片、光模块封装与数据中心散热方案全面成熟之后，1.6T 才会逐步进入主流应用阶段，时间点更可能在 2026 年以后。
5. ESOPTIC 为 AI 训练集群提供哪些解决方案？
ESOPTIC 提供面向 AI 训练集群的 800G 光模块、AOC 与 DAC 高速互连解决方案，重点聚焦高密度部署、长期稳定性与实际可交付能力。
