人工智能在海底网络连接革命中的作用

网络行业人士都知道带宽增长是常态。我们必须适应消费者日益增长的数据需求；从如今微不足道的电子邮件传输到4k视频流，再到大数据的访问和分析，无缝数字体验的关键始终是带宽。

数据中心大多建在靠近用户的地方（即靠近主要城市地区）。这有助于减少延迟和平均上云时间，更好地提供无缝体验，这对普及至关重要。

最近，电力成本、可再生能源的接近程度以及技术基础设施（5G和光纤入户）成为更加紧迫的问题，在某些情况下，数据中心会远离用户并靠近人口稀少的地区，尤其是大型数据中心园区可能会给当地电网带来压力。有了高速连接，在很远的距离内保持快速连接仍然是可行的，而且技术进步也在不断加快，以确保体验保持相对无缝。

但人工智能(AI)为服务提供商带来了新的挑战和机遇。挑战不仅在于额外的带宽需求，还在于确定数据中心建设的新策略。要使AI真正有效，推理（AI根据请求处理命令的能力）需要立即进行。这将需要在网络边缘建立更多（尽管规模较小）的数据中心，以便推理尽可能靠近终端用户（包括人类和机器），以最大限度地减少产生的延迟。

以利用人工智能和4K监控摄像头的智能城市为例。这些摄像头需要监控很多东西，检测从交通模式到可疑活动等各种情况，例如实时检测正在发生的犯罪，而运动图像检测的进步可以创建更详细的交通流量表示，还可以检测诸如犯罪或拔出武器等情况。鉴于以视频为中心的数据分辨率更高，这些用例对带宽的需求更大，一旦将人工智能纳入其中，它可以创建场景并选择如何最好地控制流量或应对威胁，谈论的是在边缘进行大量复杂推理的需求。

此外，这一边缘需要与其他“边缘”协作，才能全面了解整个城市的交通流量，而不仅仅是本地层面。如果数据必须跨越大陆进行推断和发回，那么这个过程可能需要几秒到几分钟的时间——这显然不是这种系统的发展方向。

因此，考虑两个因素：数据中心建在远离用户的地区，有时是海外，同时，需要比以往更快地进行边缘推理。

海底电缆，我们忘记了这个基础设施，但它可能是全球互联网最重要的部分，这些电缆以最快的速度将数据输送到遥远的距离，而且是无形的。这些海底网络通过超过500条海底电缆网络承载着全球99%以上的洲际电子通信流量。挑战一直是保持数据可靠且经济高效地流动，同时继续最大限度地提高光谱效率。

但在这个新的分散环境中，这些信息动脉将变得更加重要，它们以最快的速度从遥远的地方传输来自人工智能的流量，并与城域网和地面网络连接，以实现边缘所需的推理。日益增长的灾难恢复和冗余需求需要数据中心之间建立大规模的海底连接——例如，澳大利亚和美国大陆之间的距离可能非常遥远，但对于普通用户来说，这是无法感觉到的，尤其是在停机期间，如果我们越来越依赖人工智能来满足我们的日常需求。

因此，海底电缆需要铺设在以前没有铺设过的地方——远离人口稠密的地区，靠近电源。现在还存在额外的挑战，因为流量模式看起来会有所不同，尤其是对于人工智能而言；训练负载对网络的要求与推理流量不同，推理流量也不同于“常规”流量。问题是，简单地建造一条新的海底电缆并不容易——这些项目耗资数亿美元，需要数年时间进行规划和部署。

那么，我们该怎么办？是的，我们需要更多海底电缆连接到新的、遥远的地方……但考虑到铺设新电缆所需的费用和时间，必须优化和增强已经安装和部署的电缆。

我们现在处于400Gb/s取代100Gb/s的阶段。基本上，它是海底电缆在远程数据中心和地面网络之间来回传输AI生成的数据所需运行的基线。

相干光学解决方案正在不断发展，该技术现在可以轻松满足800Gb/s的需求，并在某些海底距离内达到1Tb/s，这将使更多的流量能够比以往更快地穿越更远的距离。

但至关重要的是，海底电缆需要满足数据中心互连需求的灵活需求，例如穿越网络到遥远地方和边缘数据中心的替代流量模式。大型人工智能集群和闲置计算挑战将推动对远距离负载平衡和工作负载分配的需求增加。由海底电缆支持的全球网络必须快速重新优化流量模式，特别是由于人工智能，预计流量每年将增加一倍以上。

最终，未来人工智能驱动网络的关键在于确保海底、陆地和云网络继续无缝融合在一起，成为一个可消耗的网络资产，以便能够按照终端用户要求的速度交付人工智能。

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