AI算力集群中的铜连接、光连接和PCB，谁最厉害？

在AI算力集群的搭建中，铜连接、光连接和PCB这三者就像是不同层级的“交通大动脉”，缺一不可，各有侧重。让我来给您梳理一下，帮助您更清晰地理解它们的作用：

1. 铜连接（DAC/AEC）：短距离的“高速公路”

铜连接，比如DAC（Direct Attach Copper）和AEC（Active Copper Cable），是目前在机柜内部短距离（通常小于5米）数据传输的首选。它的最大优势在于成本低廉，传输延迟极小，因为不需要进行复杂的光电转换。可以把它们想象成机柜内部的高速公路，负责处理密集的本地数据交换。目前，224G的铜连接技术已经非常成熟，能够满足不少AI服务器内部连接的需求。不过，铜连接在抗电磁干扰方面相对较弱，并且随着速率的提高，线缆的直径和重量也会增加。

2. 光连接（光模块/CPO）：长距离的“信息长河”

光连接，包括传统的光模块和新兴的CPO（Co-Packaged Optics）技术，是应对长距离（大于50米）或需要超高带宽数据传输的解决方案。它们利用光纤传输信号，具有传输损耗低、抗干扰能力强、带宽潜力巨大的特点。当我们需要在不同机柜之间，甚至在更远距离传输海量数据时，光连接就成了必然选择。CPO技术更是将光器件与芯片集成在一起，旨在进一步提升效率和降低功耗，是未来AI算力发展的趋势之一。但光连接技术相对复杂，成本也比铜连接高不少，并且光纤的物理损耗和维护也是需要考虑的因素。

3. PCB（印刷电路板）：承载一切的“基础平台”

PCB，无论是高层板还是载板，是所有电子元件的物理载体，它的作用是“始终如一”且不可替代的。从CPU、GPU到各种连接器，它们都需要焊接在PCB上才能工作。在AI算力集群中，PCB扮演着承上启下的角色。它不仅是铜连接和光连接的接口载体，例如CPO封装就需要PCB作为基础；也是芯片本身工作的平台，例如像英伟达GB200这种复杂的AI服务器，其超大尺寸的背板就是一片高密度PCB。PCB的技术迭代主要体现在材料和工艺上，例如使用M9树脂或HVLP铜箔等，以支持更高密度的布线和更稳定的电气性能。它的供应链成熟且自主性高，能够很好地支持铜连接和光连接的发展。

总结一下：

在AI算力集群中，这三者是协同工作的。铜连接负责机柜内的“小范围快速通道”，光连接负责“跨区域的高速通道”，而PCB则是这一切的基础平台，承载着所有电子元件和连接的实现。理解它们各自的定位和技术特点，才能更好地规划和构建高效的AI算力基础设施。