铜缆太短、光纤太贵：射频线缆成 AI 算力新救星，1.6 Tb/s 狂飙

AI系统数据传输新突破：射频/太赫兹波技术成算力扩张新动脉

背景与挑战

AI模型训练的“向外扩展”（多机协同，依赖光纤长距离传输）和“向上扩展”（单系统GPU高密度连接，依赖铜缆短距离传输）需求激增。随着英伟达计划2027年前将单系统GPU从72颗增至576颗，数据传输速率需跃升至太比特（Tb/s）级别。

• 铜缆瓶颈：受“趋肤效应”限制——高频信号下电流集中于导线表面，中间部分浪费，电阻剧增，无法满足Tb/s级传输。
• 光纤局限：长距离传输成本高昂，且光模块需微米级对准精度，制造难度大。

解决方案：射频/太赫兹波技术

初创公司Point2与AttoTude另辟蹊径，利用无线电波（Radio）技术突破铜缆与光纤的双重局限：

1. Point2：e-Tube聚合物波导线缆

   • 技术原理：内置芯片将电信号转换为毫米波（90-225 GHz频段），通过聚合物波导传输。
   • 性能指标：1.6 Tb/s总带宽（8根光纤，每根超200 Gb/s），传输距离7米（满足机架内扩展）。
   • 量产计划：即将量产，兼容现有可插拔接口，终极目标集成至GPU封装。

2. AttoTude：太赫兹波导技术

   • 技术原理：整合数字接口与太赫兹信号发生器，将数据编码至300-3000 GHz载波，通过窄介电波导传输。
   • 性能指标：已演示970 GHz下4米传输224 Gb/s，未来目标20米，基于成熟电子工艺，可靠性更高（无需光纤对准精度）。

技术优势与对比

• 射频方案 vs 传统方案：

  • 铜缆：物理极限，无法突破Tb/s级；
  • 光纤：成本高、制造精度要求苛刻（如“链路震荡”可靠性问题）；
  • 射频：功耗与成本仅为光传输方案的1/3，延迟低至1/1000，无需高精度对准，散热需求低。

• 有源射频线缆 vs 其他有源电缆：
  如Credo的“重定时器（Retimer）”方案，虽延长铜缆寿命，但增加功耗与复杂性；射频方案通过内置芯片直接转换信号，更简洁高效。

未来展望

• 短期：Molex、富士康等巨头入局连接器市场，射频线缆以可插拔接口形式应用于AI数据中心。
• 长期：两家公司计划将射频收发器直接集成至GPU封装，替代部分铜缆与光纤，成为AI算力扩张的核心传输技术。
• 行业趋势：Nvidia、Broadcom的“共封装（CPO）”光模块方案面临散热与制造挑战，射频技术凭借波长优势（1-10 mm），对封装精度宽容度更高，更适配高密度AI系统。

总结：射频/太赫兹波技术通过“低成本+高带宽+可靠性”的平衡，解决了AI算力扩张中的传输痛点，有望成为下一代数据中心的关键基础设施。 一站式数字化解决方案服务商 —— 专业提供软件开发、网站设计、APP 与小程序开发，搭载低费率支付通道，结合创意广告设计，助力企业全链路数字化升级。

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