網絡行業人士都知道帶寬增長是常態。我們必須適應消費者日益增長的數據需求；從如今微不足道的電子郵件傳輸到4k視頻流，再到大數據的訪問和分析，無縫數字體驗的關鍵始終是帶寬。

數據中心大多建在靠近用戶的地方（即靠近主要城市地區）。這有助於減少延遲和平均上雲時間，更好地提供無縫體驗，這對普及至關重要。

最近，電力成本、可再生能源的接近程度以及技術基礎設施（5G和光纖入戶）成爲更加緊迫的問題，在某些情況下，數據中心會遠離用戶並靠近人口稀少的地區，尤其是大型數據中心園區可能會給當地電網帶來壓力。有了高速連接，在很遠的距離內保持快速連接仍然是可行的，而且技術進步也在不斷加快，以確保體驗保持相對無縫。

但人工智能(AI)爲服務提供商帶來了新的挑战和機遇。挑战不僅在於額外的帶寬需求，還在於確定數據中心建設的新策略。要使AI真正有效，推理（AI根據請求處理命令的能力）需要立即進行。這將需要在網絡邊緣建立更多（盡管規模較小）的數據中心，以便推理盡可能靠近終端用戶（包括人類和機器），以最大限度地減少產生的延遲。

以利用人工智能和4K監控攝像頭的智能城市爲例。這些攝像頭需要監控很多東西，檢測從交通模式到可疑活動等各種情況，例如實時檢測正在發生的犯罪，而運動圖像檢測的進步可以創建更詳細的交通流量表示，還可以檢測諸如犯罪或拔出武器等情況。鑑於以視頻爲中心的數據分辨率更高，這些用例對帶寬的需求更大，一旦將人工智能納入其中，它可以創建場景並選擇如何最好地控制流量或應對威脅，談論的是在邊緣進行大量復雜推理的需求。

此外，這一邊緣需要與其他“邊緣”協作，才能全面了解整個城市的交通流量，而不僅僅是本地層面。如果數據必須跨越大陸進行推斷和發回，那么這個過程可能需要幾秒到幾分鐘的時間——這顯然不是這種系統的發展方向。

因此，考慮兩個因素：數據中心建在遠離用戶的地區，有時是海外，同時，需要比以往更快地進行邊緣推理。

海底電纜，我們忘記了這個基礎設施，但它可能是全球互聯網最重要的部分，這些電纜以最快的速度將數據輸送到遙遠的距離，而且是無形的。這些海底網絡通過超過500條海底電纜網絡承載着全球99%以上的洲際電子通信流量。挑战一直是保持數據可靠且經濟高效地流動，同時繼續最大限度地提高光譜效率。

但在這個新的分散環境中，這些信息動脈將變得更加重要，它們以最快的速度從遙遠的地方傳輸來自人工智能的流量，並與城域網和地面網絡連接，以實現邊緣所需的推理。日益增長的災難恢復和冗余需求需要數據中心之間建立大規模的海底連接——例如，澳大利亞和美國大陸之間的距離可能非常遙遠，但對於普通用戶來說，這是無法感覺到的，尤其是在停機期間，如果我們越來越依賴人工智能來滿足我們的日常需求。

因此，海底電纜需要鋪設在以前沒有鋪設過的地方——遠離人口稠密的地區，靠近電源。現在還存在額外的挑战，因爲流量模式看起來會有所不同，尤其是對於人工智能而言；訓練負載對網絡的要求與推理流量不同，推理流量也不同於“常規”流量。問題是，簡單地建造一條新的海底電纜並不容易——這些項目耗資數億美元，需要數年時間進行規劃和部署。

那么，我們該怎么辦？是的，我們需要更多海底電纜連接到新的、遙遠的地方……但考慮到鋪設新電纜所需的費用和時間，必須優化和增強已經安裝和部署的電纜。

我們現在處於400Gb/s取代100Gb/s的階段。基本上，它是海底電纜在遠程數據中心和地面網絡之間來回傳輸AI生成的數據所需運行的基线。

相幹光學解決方案正在不斷發展，該技術現在可以輕松滿足800Gb/s的需求，並在某些海底距離內達到1Tb/s，這將使更多的流量能夠比以往更快地穿越更遠的距離。

但至關重要的是，海底電纜需要滿足數據中心互連需求的靈活需求，例如穿越網絡到遙遠地方和邊緣數據中心的替代流量模式。大型人工智能集群和闲置計算挑战將推動對遠距離負載平衡和工作負載分配的需求增加。由海底電纜支持的全球網絡必須快速重新優化流量模式，特別是由於人工智能，預計流量每年將增加一倍以上。

最終，未來人工智能驅動網絡的關鍵在於確保海底、陸地和雲網絡繼續無縫融合在一起，成爲一個可消耗的網絡資產，以便能夠按照終端用戶要求的速度交付人工智能。

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標題：人工智能在海底網絡連接革命中的作用

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