專題：2025中國高新技術論壇
由深圳市人民政府主辦的第二十七屆高交會於2025年11月14日-16日在深圳舉行。作為高交會的重要論壇「中國高新技術論壇」於11月14日舉辦，論壇主題為：人工智能賦能未來產業發展」。思科大灣區（香港、澳門及華南區）總經理，大中華出海業務負責人封小韻在演講中分享了對 AI 數據中心發展的最新洞察。她以一個形象的比喻開場：今天的 AI 數據中心就像非洲草原上的大型動物——體積巨大、消耗驚人，生存離不開「水源」和「食物」。而隨着生成式 AI 的爆炸式增長，這一比喻正在成為現實。
以 GPT 大語言模型系列發展為例，2019—2025 年間模型參數增長約 3000 倍，GPU 數量增長 5000 倍，使得 AI 的「智力」不斷躍升。 GPT-5 參數數萬億，訓練規模需 5–10 萬張 GPU，一個典型大型數據中心最多容納 10 萬張卡。這些能力背後依賴巨大的冷卻、電力與土地空間，散熱、能源與場地正在成為全球 AI 數據中心的三大瓶頸。
封小韻指出，十吉瓦級能耗AI 數據中心的能源需求遠超傳統認知。以深圳大亞灣核電站及核電基地的當前數吉瓦裝機容量測算，連一個這樣的 AI 數據中心都難以完全支撐，至少需要5個大亞灣核電站或者1.66個大亞灣核基地等量的供電能力。這意味着未來數據中心的選址，將更像大型動物遷徙——必須尋找水源、食物，即低電價、低密度、能源充裕的區域。
面對巨型 AI 集羣的挑戰，思科提出了「馴服這頭AI DC大動物」的四大技術積木和新的DC拓展架構Scale across，突破傳統Scale up， Scale out 結合DCI的瓶頸，實現DC的自由遷徙與優化分佈：
第一，超大規模交換與路由平台。
思科多年深耕高性能網絡，Nexus 9300 系列通過大規模 Scale-Out 架構，為 AI 集羣提供超高帶寬與低時延的網絡底座，是構建萬卡級算力的關鍵組件。
第二，Cisco Silicon One 統一芯片架構。
該架構覆蓋交換機與路由器全場景。G 系列專注大規模橫向擴展；P 2系列面向 AI 訓練優化與數據中心互聯（DCI）。其模塊化與高度融合的設計可降低部署難度、縮短創新周期，並已成為業界最具可擴展性的網絡芯片平台之一。
第三，光模塊與硅光技術。
思科通過 400G 雙向Bidi光模塊保護客戶現有光纖投資，並推出用於 AI 基礎設施的 800G 硅光模塊，具備高可靠性、低功耗與高密度特性。Acacia用於數據中心長距離互聯的 800G ZR/ZR+ 已在國內頭部 AI 平台落地，可覆蓋 400G/800G/1.6T 全速率，與不同廠商網絡設備互操作。在此基礎上，思科還將液冷技術 直接集成到交換機內部。包括冷板液冷（將冷板嵌入交換機核心部件進行精準散熱）以及沉浸式液冷（整機直接浸沒於液體中），有效削減高密度網絡設備的散熱壓力，進一步提升能效。
第四，網絡自動化與彈性：Cisco + Splunk 打造「可觀測的 AI 網絡大腦」。
面對 AI 訓練的高併發、低時延、網絡的穩定性要求前所未有。思科將網絡自動化、狀態感知能力與 Splunk結合，為 AI 數據中心提供「實時態勢感知 + 自動化處置」的能力：全棧可觀測性：Splunk 可持續採集網絡、GPU 集羣、存儲與應用的全域遙測，在單一界面呈現端到端運行狀態，提前發現長尾時延、擁塞或異常流量。並且可實現自動化編排與自愈安全與彈性內建等。
封小韻特別強調，思科新發布的業界首款基於P200系列路由器200 路由器：實現跨域 Scale-Across 的關鍵樞紐。思科最新的 P200 路由器正在改變 AI 數據中心的網絡架構範式。傳統方式中，要實現 12.8 Pbps 的跨域互聯，通常需要大型模塊化路由器和成千上萬個端口，架構複雜、成本高昂。思科P200 ASIC 則通過 Silicon One + 深度緩衝能力，使網絡能夠 從 Scale-Out 邁向 Scale-Across：
在訓練流量暴增時吸收突發，避免丟包導致的訓練重跑
以固定槽位機箱組合方式替代超大路由集羣，大幅降低成本與部署難度
實現多個 AI DC園區、多個計算域之間的「跨域算力互聯」，讓企業構建真正的 跨區域、可調度、可擴展的 AI 基礎設施
P200 架構使 AI 數據中心不僅能「做大」，還能「連起來」、能跨域協同，為下一代 AI 超級集羣奠定網絡底座
封小韻表示，AI 數據中心過去依賴三種擴展方式，而思科通過「四大技術積木」與創新的 Scale-Across 跨域擴展 架構，正在為下一代 AI 基礎設施提供更具能源效率、可擴展性和可觀測性的全新路徑。「希望用非洲草原大型動物的比喻，讓大家看到 AI 數據中心未來發展的另一種思考方式。」她總結道。
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責任編輯：李昂