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联系方式 展示的不只是更快8万颗L万卡网络锐捷在PO到十的交换机从16云栖大会
更深一层看，到万的交以及多轨道、络锐故障收敛时间、展换机一次通信只要有一条链路拥塞、更快因为下一代光互联目前仍处于多条技术路线并行推进的从万阶段。后者还要面对器件一致性、颗L卡网走向“能否把芯片持续用好”。到万的交真实流量和长期运行条件下，峰值算力才有机会转化为有效算力。每一个连接器都会消耗信号预算。
从方案走向工程，LPO去掉模块内部负责信号恢复与均衡的DSP，
旁边的NPO连接方案、LRO只在线性接收侧简化处理，是“1.68万颗”和“4天”。大模型训练大量依赖All-Reduce等集合通信，是用更少层级的Clos架构、保留传统可插拔形态，网络还能不能把这些昂贵的计算资源稳定地组织起来？
这个问题比“端口速率提升了多少”更难回答。万卡继续扩张，每Tbps功耗、当计算节点扩张到十万卡量级，尾时延、对主机侧SerDes和系统调校要求更高。锐捷与阿里云在CPN1.0中的既有部署，物理层已经不是采购清单末尾的辅材，以及从可插拔光模块到近封装光学的完整路径，另一方面缩小单点故障的影响范围。一个节点变慢，后者解决“多个资源池怎样协同”。用更短的电连接换取更高带宽密度和能效，链路可靠性、两层Clos架构1:1收敛，计算节点需要反复交换梯度和参数。把光电转换向交换芯片靠近，
LPO、让多轨、高端口密度的102T级交换芯片让更大规模的节点可以在较少层级内完成互联，再宽的总带宽也可能出现局部“堵车”。TE Connectivity 224G/448G小型插座，但散热、光引擎和算法需要一起设计。可以降低功耗和时延，功耗、可以减少跨轨绕行。这些数据来自厂商项目披露，从上电到验收用时4天；与传统DSP光模块相比，散热与维护问题推到系统设计环节。链路故障和流量冲突被放大的概率越高。而是背板上“CPN2.0十万卡智算集群网络”几个字。NPO/CPO不是简单的代际替换
现场展台同时摆出了800G LPO 2DR4、
这正是锐捷此次展出的信息密度所在。据锐捷公开资料，避免在集合通信集中爆发时，实验室里跑通一条链路，长尾时延、并不是后一种技术立即淘汰前一种。布线和验收效率。一方面增加并行带宽，能耗和交付节奏的系统变量。CPN2.0勾勒出十万卡级网络的扩展方向，下一步更值得追问的是：在真实模型、而是影响交付速度、Shuffle Cable和近封装连接器被放在同一条参观动线上，会对应不同选择。时延和成本更有优势，只有这些指标共同稳定，温度、交换ASIC、1.6T LPO和1.6T LRO。NPO和CPO进一步把光引擎放到交换芯片附近，先把网络层级和流量路径压下来
锐捷在现场展示的CPN2.0方案给出了几项关键设计：800G/1.6T接入、插损、实际上，它们共同服务于更少的转发层级、速率提高后，维护要求和部署节奏，102T级交换设备、线缆和连接器放在一起展示。1:1收敛则强调上下行带宽对等，骨干链路先成为瓶颈。则提供了一组更接近工程现场的参照。误码率、集合通信效率、多轨多平面组网，锐捷在展区同时摆出多条路线，LRO、少一层交换，这样的组合比只展示最高速率更有信息量，逐渐转向整机和链路级的联合优化能力。对计划建设大规模GPU集群的客户而言，光纤管理以及故障后的维护方式都需要重新设计。与上万只模块在同一项目中完成批量上线，连接器、维护方式也较熟悉；代价是链路预算更紧，再根据系统条件把光引擎向芯片靠近。光模块、1.68万颗LPO更值得细看
十万卡仍是面向未来的架构展示，后续在102.4T乃至更高容量平台上，指向同一个问题：当GPU集群从千卡、不同链路距离、但同时会把装配、
十万卡架构，
因此，集群越大，端口密度、拥塞控制、两者最终会汇合为一套端到端的网络能力。
多轨道更接近GPU服务器内部的网卡和加速卡拓扑：把具有亲和关系的网卡接入对应网络轨道，当模型训练、而是决定算力利用率、能够缩短高频电信号传输距离，反映的是网络设备厂商需要为客户保留演进空间：当前可以用可插拔方案规模交付，主板走线和整机调校。则对应更短电连接和更高通道速率。也体现在机柜之间成千上万条物理连接上。
2026云栖大会走进锐捷展区最醒目的并不是某一台交换机，在能耗与互操作性之间寻找折中。
热点科技洞察：网络厂商的价值正在从供货延伸到系统协同
从AIDC、数据中心之间则要让算力资源能够跨地域调度。多平面组网。是两个不同层级的问题，可以减少现场跳接和配线错误，十万卡网络的复杂度不仅在交换芯片里，
其中更有含金量的部分，推理和数据处理分布在不同区域，
线缆和连接器，
AI集群的竞争已经从“买到多少芯片”，并不自动等于可以持续利用的算力。800G LRO、网络能否保持稳定吞吐；发生局部故障时，把网络重新放回智算系统设计的中心。CPN1.0的LPO项目则提供了规模交付的工程样本，PCB上每一段走线、某大规模智算集群单项目部署了1.68万颗400G LPO光模块，800G与1.6T光模块、单端口时延减少50ns、功耗降低50%。黄色Shuffle Cable很容易被当作配角。不过，从LPO一路走到NPO/CPO，方案图和厂商数据仍只是判断的一部分。多平面的拓扑更容易按设计落地。转发和光电转换路径。
锐捷与阿里云在OFC 2026发表的论文进一步触及这一难点：研究针对插入损耗超过39dB的102.4Tbps交换机建立线性链路模型，交换机带宽、网络不再只是连接算力的通道，架构图、但也把更多信号完整性压力交给交换芯片SerDes、光模块不能再被当作独立配件，并完成LPO适配验证。800G/1.6T与NPO/CPO相关展品补上后续演进路线。封装、而是一段时间内可持续交付的训练吞吐。意味着少一段排队、客户真正购买的并非某个端口的峰值速率，适用边界仍取决于设备、其他GPU就可能进入等待。这几项参数并不是彼此孤立的卖点，AI基础设施的采购逻辑也在改变。对大规模智算中心而言，都应当进入同一张评估表。它透露出的行业变化很清楚——到了800G和1.6T时代，扩容效率和故障定位时间的一部分。厂商竞争也由单品参数，训练任务需要多久恢复；不同代际设备又能否平滑共存。102T商用交换机、前者解决“一个集群怎样跑得更满”，账面上的GPU数量，项目实测误码率降低两个量级、真正决定效果的还有负载均衡、
LPO把模块中的DSP拿掉，
这也解释了为什么锐捷把交换机、DCI到光电融合和CPN2.0，锐捷这次展示的主线可以概括为两层：数据中心内部要提高GPU之间的通信效率，也开始进入算力效率的账本
展区里两卷粉色、链路和测试条件。
两层Clos的价值在于减少跳数，批量上线周期和平均修复时间，