硅光學的概念其實并不復雜：銅線和其他傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸載體在傳輸特定數(shù)量的數(shù)據(jù)時往往具有極大的局限性，而且沒有什么能比光速更快。如果數(shù)據(jù)中心或超級計算機里那些盤根錯節(jié)、到處蔓延的硬件設備能用光速傳輸載體相聯(lián)，其速度和效率將立刻實現(xiàn)飛躍。而相應的挑戰(zhàn)一直在于如何實現(xiàn)小型化，同時降低復雜性，這一點英特爾現(xiàn)在似乎已經(jīng)克服了。

簡單地說，英特爾已經(jīng)開發(fā)出了一種能將極其細微的激光束——以及能在電子信號和光信號之間實現(xiàn)雙向轉(zhuǎn)化的接收器和傳輸器——置入一塊硅芯片的手段，同時開發(fā)出了大規(guī)模生產(chǎn)的技術。兩周前面世的這塊硅光子芯片傳輸速度可達到每秒100G，使現(xiàn)有的傳輸水平立刻相形見絀：現(xiàn)在機架上連接服務器的擴展插槽數(shù)據(jù)線的標準傳輸速度為每秒8G，而將機架服務器連接起來的以太網(wǎng)數(shù)據(jù)線傳輸速度充其量也就是每秒40G。

到此為止，這件事似乎就只是服務器內(nèi)部以及服務器之間的數(shù)據(jù)傳輸速度更快了，數(shù)據(jù)中心和超級計算機群的運行更高效了，同時也為英特爾帶來了全新的巨額潛在收入【去年服務器的全球出貨量達到810萬臺，像亞馬遜(Amazon)、Facebook和蘋果(Apple)這樣的公司正投入巨資打造自己的云計算和大數(shù)據(jù)能力】。實際上，這件事的意義遠不止于此。機架服務器內(nèi)部及彼此間能實現(xiàn)超高速數(shù)據(jù)傳輸將徹底改變數(shù)據(jù)中心的設計方式，促進更加高效、更有效能的計算中心和數(shù)據(jù)中心的涌現(xiàn)。

高德納公司(Gartner)技術及服務供應商研究集團的首席研究分析師舍基思˙穆塞爾稱：“這使得重新定義計算系統(tǒng)的拓撲結構成為可能，而這正是關鍵所在。我們將能建造規(guī)模大得多的計算系統(tǒng)。以前我們每次只能增加一臺服務器，今后則能建造超大規(guī)模的服務器。”

現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心架構受到諸多技術限制的局限，其中很多與數(shù)據(jù)傳輸有關。一般來說，每個機架服務器都需要一組存儲設備、處理器和網(wǎng)絡基礎設施才能有效運轉(zhuǎn)，這是因為這些組件之間的物理隔離會導致處理延遲。這種系統(tǒng)往往需要花大量時間將電信號從一個物理位置通過銅質(zhì)或網(wǎng)絡數(shù)據(jù)線傳輸?shù)搅硪粋€位置，結果導致整個系統(tǒng)運行速度降低。

咨詢公司Moor Insights & Strategy的高級分析師兼首席技術官保羅˙泰西表示，很多硬件公司正在設法解決這個問題。一般情況下，它們的做法是，在每個機架服務器中搭建新的架構，在更小數(shù)量級的水平上進一步整合存儲設備、網(wǎng)絡和計算/處理器，以降低延遲，同時提高數(shù)據(jù)處理能力。不過英特爾卻的開發(fā)方向卻完全不同。

泰西稱：“英特爾提出的、由硅光子學所支撐的架構則幾乎是按照完全相反的方向開發(fā)的。實際上，他們是將主要部件分開放置，并用延遲率很低、帶寬極高的連接方式來彌補處理效率的降低。”

這正是超大容量光速數(shù)據(jù)傳輸載體得以成為關鍵支撐要素，并可能改變計算系統(tǒng)設計模式的用武之地。泰西稱，如果要做大數(shù)據(jù)分析或是操作實時交易數(shù)據(jù)庫，那就會想要一個大型的連續(xù)存儲數(shù)據(jù)池，而不是在整個數(shù)據(jù)中心的每臺機架服務器上零星分布，依靠數(shù)據(jù)線連接的那種存儲數(shù)據(jù)。靠現(xiàn)有的架構無法做到這一點，但憑借能克服延遲的硅光學芯片的高速傳輸能力，數(shù)據(jù)中心設計師就能大膽設想了，還能為需要極高運算效率的特定任務定制計算陣列。穆塞爾稱，關鍵在于效率。聯(lián)網(wǎng)的機架服務器的運行和冷卻都需要消耗大量電力。而與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)傳輸技術相比，硅光學芯片產(chǎn)生的熱能更少。同時，如果能讓設計師通過集中冷卻某些最需要降溫的部位、而不是平均冷卻設備從而進一步降低能耗，這種技術還能讓他們自由構思數(shù)據(jù)中心和超大規(guī)模計算設施與現(xiàn)有模式完全不同的構建方式。

穆塞爾稱：“這確實是模式方面的一個大轉(zhuǎn)變，而如果他人無法做到這一點——即如果這種技術能大幅降低聯(lián)網(wǎng)成本，同時通過降低聯(lián)網(wǎng)的能耗從而