华为发布AI-OTN光传送方案，支持800G至2T超高速容量，聚焦AIDC中心建网

10月16日，在Network X 2026下一代光网络论坛（NGON）·光传送创新论坛上，华为光传送领域总裁谷云波正式发布AI-OTN（新一代智能光传送网）解决方案。该方案并非单纯提升传输速率的技术迭代，而是针对AI产业爆发带来的网络范式变革所提出的系统性架构升级——核心目标是构建以人工智能数据中心（AIDC）为中心的全光网络底座，支撑运营商商业模式从传统ToC/ToH向ToB与AI应用深度转型。

据谷云波介绍，AI产业为运营商带来三波明确的商业机会：第一波是面向超大规模云厂商的数据中心互联（DCI）服务；第二波是面向企业用算需求的算力专线服务；第三波则是算网一体化综合服务。这三类业务共同推动光传送网角色发生根本转变：网络不再仅作为个人与家庭用户的“基础承载管道”，而需成为政企客户与AI应用的“业务型网络”；建网逻辑也从过去以行政区划为单位的分散布局，转向围绕AIDC节点进行集中化、集约化部署。

为匹配这一趋势，华为提出LIGHTS目标网络框架，强调六大关键能力：低时延、智能运维、绿色基础架构、高可靠性、Tbps级容量与安全保障。其中，“Tbps级容量”并非理论值，而是通过AI-OTN方案落地的现实能力——在DCI场景下，该方案可提供400G+单波速率，并支持800G至2T的超高速端到端传输能力；通过构建OTN容量池，实现多方向容量预部署，显著缩短业务开通时间，提升光纤资源利用率。

在具体技术实现上，AI-OTN方案覆盖数据中心互联（DCI）与数据中心接入（DCA）两大核心场景，采用差异化设计：

在DCI场景中，重点解决跨区域大带宽、快交付问题。方案采用高阶调制与扩展C波段技术，在单纤上实现更高频谱效率；OTN容量池机制允许运营商以最小物理资源预置多方向容量，避免重复建设，满足智算集群间Tbps级流量突发需求，同时加速产品上市周期（TTM）。

在DCA场景中，方案更强调接入侧的敏捷性与确定性。通过端到端光交叉连接（OXC），构建全Mesh化、一跳直达的拓扑结构；毫秒级波长级光层自动交换（WSON）保障业务超高可靠性；基于OSU（光业务单元）与fgOTN（灵活粒度OTN）技术，支持带宽按需动态调整，适配企业弹性用算需求；此外，方案还集成通量一体的量子密钥分发（QKD），在不额外占用光纤的前提下实现物理层加密，满足金融、政务等高安全要求场景。

值得注意的是，AI-OTN并非孤立演进。其与华为同期推进的AI WAN（智算IP广域网）形成协同互补：前者聚焦光层硬管道的确定性传输，后者侧重IP层的智能调度与无损运载。例如，在Token经济场景下，AI WAN通过星络无损算法保障0.1%丢包率以下的算力联结，而AI-OTN则为其提供底层高带宽、低抖动的光传送通道。二者共同支撑运营商从“卖带宽”向“卖能力、卖服务”升级——如湖北省某运营商已整合网络与算力资源，面向教育、医疗、金融等行业推出算网一体化服务产品；某医院部署后用算成本降低30%，运营商ARPU值提升5倍。

行业层面，AI-OTN的落地节奏正与运营商网络升级步伐同步加快。中国电信于10月15日启动省内400G OTN新建集采，涉及约146个400Gb/s线路侧端口，标志着400G技术正从国家骨干网下沉至省级“腰部”网络。这一层级长期以100G为主，但随着智算中心在地市部署、东西向流量激增，100G管道已显瓶颈。400G OTN不仅提升单纤容量4倍以上，还可通过OTN硬管道特性提供确定性低时延，为政企专线、云间高速等高价值业务奠定基础。

从产业链看，国内设备商仍占主导地位。华为、中兴、烽火在近年运营商集采中持续占据绝对份额，且在400G光模块、硅光芯片、DSP等关键环节已形成自主供应能力。这意味着AI-OTN的规模化部署具备现实可行性，而非概念演示。

技术演进背后是商业模式的根本重构。过去运营商依赖“带宽租用”单一收入模型，而AI时代要求网络本身成为可计量、可编排、可增值的服务载体。AI-OTN通过软硬件协同升级，实现端到端“高韧性网络”——即在故障发生时快速自愈、业务零中断，这使运营商能承诺SLA级别的服务品质，进而对算力专线进行多维定价（带宽+时延+可靠性+安全），显著提升溢价能力。

谷云波在演讲结尾指出：“为了加速落地以AIDC为中心的全光网建设，华为将持续投入AI-OTN技术创新，支撑运营商加快网络价值变现。”未来，该方案将与标准组织、云厂商、行业客户共同推进商用验证，尤其在长三角、粤港澳等算力密集区域率先落地。

当前，全球光传送产业正经历从“连接”到“赋能”的拐点。AI-OTN的发布，标志着光网络不再是被动承载流量的“管道”，而成为主动参与算力调度、安全防护与服务编排的“智能神经中枢”。对于运营商而言，能否在2026—2027年窗口期完成AIDC中心化全光网部署，将直接决定其在AI经济中的议价权与生态位。