銅纜太短、光纖太貴：射頻線纜成AI算力新救星，1.6 Tb/s狂飆

IT之家 12 月 31 日消息，科技媒體 IEEE Spectrum 于 12 月 27 日發布博文，報道稱初創公司 Point2 和 AttoTude 利用“射頻（RF）/太赫茲波（Terahertz, THz）”技術，構建“有源射頻線纜”方案，結合銅纜的低成本與光纖的長距離優勢，為機架級 AI 系統提供高性能的擴展連接。

IT之家援引博文介紹，訓練 AI 模型的速度，取決于“向外擴展”（Scale-out）和“向上擴展”（Scale-up）。

“向外擴展”是將多臺計算機通過網絡連接起來協同計算，通常需要長距離傳輸，主要依賴光纖。而“向上擴展”是在一臺超級計算機內部塞入更多 GPU，讓它們像一個巨型大腦一樣協同工作，主要依賴銅纜實現短距離高密度連接。

Point2 的電纜由八根 e-Tube 光纖組成，每根光纖每秒可傳輸超過 200 吉比特的數據。圖源：Point2

隨著英偉達計劃在 2027 年前將單系統 GPU 數量從 72 顆增加至 576 顆，數據傳輸速率飆升至太比特（Terabit）級別。此時銅纜遭遇了物理極限“趨膚效應”（Skin Effect）。

“趨膚效應”是指交流電在導線中流動時，頻率越高，電流越傾向于在導線表面（皮膚）流動，導致中間部分浪費，電阻增加。

面對銅纜的物理瓶頸和光纖的高昂成本，初創公司 Point2 Technology 和 AttoTude 另辟蹊徑，利用無線電波（Radio）技術傳輸數據。

Point2 即將量產一種名為“e-Tube”的聚合物波導線纜，該線纜內置芯片，能將電信號轉換為毫米波信號。其 1.6 Tb/s 版本包含 8 個纖細核心，每根波導利用 90 GHz 和 225 GHz 兩個頻段來承載數據。

線纜兩端的可插拔模塊可將數字信號直接轉換成調制的毫米波射頻信號，一整根線纜能提供 1.6 Tb/s 的總帶寬，傳輸距離可達 7 米，足以滿足機架內的擴展連接需求。

每秒傳輸 1.6 太比特的 e-Tube 電纜的橫截面積只有 32 號銅纜的一半，傳輸距離卻可達其 20 倍。圖源：Point2

射頻線纜不僅解決了距離問題，更在能效與成本上實現了突破。Point2 的數據顯示，其系統功耗和成本僅為光傳輸方案的三分之一，延遲更是低至千分之一。

相比之下，雖然 Credo 等廠商推出了內置“重定時器”（Retimer）的有源電纜（AEC）來延長銅纜壽命，但這增加了功耗與復雜性。

另一家公司 AttoTude 也在探索相似概念，但瞄準了更高的頻率范圍。其系統整合了數字接口、太赫茲信號發生器和混頻器，能將數據編碼到 300 至 3000 GHz 的載波上，并通過一個狹窄的介電波導進行傳輸。

該公司已成功演示在 970 GHz 頻率下，通過 4 米長的波導實現了 224 Gb/s 的傳輸速率，并預計未來可行的傳輸距離能達到 20 米左右，展現了該技術在更長距離應用上的潛力。

AttoTude 創始人 Dave Welch 指出，光子技術存在“鏈路震蕩”等可靠性問題，且對制造精度要求極高；而射頻技術基于成熟的電子制造工藝，可靠性更高，且無需光纖那樣微米級的對準精度。

盡管射頻線纜初期將以可插拔接口形式出現，但兩家公司的終極目標是將射頻收發器直接集成到 GPU 封裝內。Nvidia 和 Broadcom 目前正嘗試將光模塊與處理器“共封裝”（CPO），但面臨巨大的制造與散熱挑戰。

射頻方案由于波長較長，對封裝對準精度的寬容度遠高于光纖，且能顯著降低散熱需求。隨著 Molex 和富士康等連接器巨頭的入局，這種“無線電波導”技術有望在未來的 AI 數據中心中取代部分銅纜與光纖，成為算力擴張的新動脈。