在人工智能算力需求持續攀升的背景下，英偉達最新發布的NVL576與NVL1152系統引發行業震動。這兩款基于光互連技術的新架構，標志著GPU集群規模從72顆向千顆量級躍遷，而支撐這一突破的核心，正是對銅纜與光互連技術的精準取舍。
NVL72機柜的物理極限暴露了銅纜的天然短板。這個重達1.36噸的"鋼鐵巨獸"內，5000余根同軸銅纜編織成3.2公里長的信號網絡，卻僅能支撐72顆GPU在1.8TB/s帶寬下實現全互連。網絡高級副總裁Gilad Shainer坦言："當信號傳輸距離超過1米，銅纜的衰減就會讓高速通信變得不可行。"這種物理限制直接導致跨機柜擴展時，只能依賴帶寬與延遲均差一個數量級的InfiniBand網絡。
光互連的轉機始于共封裝光學（CPO）技術的成熟。通過將光引擎直接集成至交換芯片封裝，CPO方案省去了傳統可插拔模塊的外殼與連接器，使單個光模塊功耗從10-15瓦降至3瓦以下。2025年英偉達在Spectrum以太網交換機上首次量產CPO，為后續技術遷移積累了關鍵經驗。這種技術突破使得在機柜間部署光網絡成為可能——NVL576系統通過光模塊連接8個NVL72機柜，構建起576顆GPU的計算域。
新系統的混合架構設計凸顯工程智慧。在NVL576中，機柜內部仍沿用成熟的銅背板連接GPU與交換機，僅在機柜間部署光模塊；而計劃2028年推出的Feynman系統更進一步，可能將CPO直接集成至GPU封裝。這種分層策略既保留了銅纜在短距離傳輸中的成本與可靠性優勢，又通過光互連突破了物理空間限制。超大規模計算副總裁Ian Buck指出："單層交換網絡能將延遲降低40%，這是訓練萬億參數模型的關鍵。"
供應鏈爭奪戰揭示技術轉型的殘酷性。為確保CPO關鍵部件激光器的穩定供應，英偉達在2026年3月向Coherent與Lumentum各注資20億美元，鎖定磷化銦晶圓與高功率激光芯片的優先產能。月底追加的20億美元投資Marvell，則將Celestial AI的光子互連技術納入NVLink生態。這三筆合計60億美元的布局，恰在UALink開放標準硬件量產前完成，形成顯著的先發優勢。
技術演進背后是算力需求的指數級增長。訓練ChatGPT級大模型需要數千顆GPU協同工作，而當前架構中跨機柜通信帶寬僅為機柜內部的1/20。黃仁勛在GTC主題演講中強調："當576顆GPU能像單顆芯片般通信，訓練效率將提升10倍。"這種效率提升不僅來自帶寬增加，更源于光互連將通信延遲壓縮至納秒級，接近銅纜內部傳輸水平。
銅纜并未退出歷史舞臺，但其角色已發生根本轉變。在機柜內部，銅背板仍以零功耗、高可靠的優勢連接GPU與交換機；而在機柜間，光模塊構建起的高速通道正打破物理邊界。這種技術共生狀態印證了Shainer的判斷："在可觸及的范圍內，銅纜仍是最優解。"但隨著Feynman系統將GPU密度推向新高度，光的統治領域正在不可逆地擴張。
