作者 | 周雅
“为什么AI这么火？”
是德科技大中华区高速数字市场部经理李坚，最近在是德科技（Keysight Technologies）年度技术会议 Keysight World Tech Day 2025上，抛出这个问题的同时，答案也呼之欲出：就像是90年代的移动通信、2001年前后的互联网，以及随后的移动互联网浪潮，而AI是未来10年内最大的风口。
Bloomberg数据显示，全球AI市场规模预计将从2022年的869亿美元增长至2030年的1.3万亿美元。Markets and Markets数据进一步指出，该市场在2024至2030年的年复合增长率预计高达35.7%，这一增长，预期是驱动全球企业大规模投入AI基础设施建设的核心动力。
但是，在AI高速发展的背后，数据中心的实际运营也出现了瓶颈。
数据中心的瓶颈
我们知道，数据中心的复杂性超乎想象，它由大量的服务器、GPU、CPU、网络交换机等组件构成，这些设备通过机架连接，机架之间再通过复杂的网络架构连接成集群，最终由数百个集群组成一个完整的数据中心。
数据中心的复杂，要求在多个技术层面取得突破：首先是高速的网络技术；其次是计算架构，包括GPU性能的持续提升；最后，也是至关重要的一点——功耗。
图源：是德科技
正如是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan现场指出，算力固然重要，但如果能耗过高，技术的实用性将大打折扣，因此，所有的高速、高性能计算，都必须在极低的功耗下实现，这是AI等技术能否大规模落地的核心前提。
是德科技高级副总裁兼通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan
在深入分析AI数据中心建设过程时，李坚进一步揭示了两个普遍的痛点：
第一，GPU利用率普遍偏低。
GPU作为AI数据中心最核心且最贵的算力资产，其工作效率直接决定了数据中心的整体效能。然而，是德科技的调研数据显示，在典型的模型训练过程中，GPU的实际计算时间仅占约20%，另有16%为计算与数据传输的重叠时间，Memory的时间占2%，而高达62%的时间都处于等待状态。这意味着，一个GPU的真正有效工作时间仅为38%左右。
李坚进一步指出，造成GPU利用率低的主要原因是“数据传输瓶颈”——GPU没有及时收到数据，自然就无法进行计算，导致算力资源的大量浪费。
第二，可靠性差。
大语言模型的训练周期通常长达数周甚至数月。李坚指出，有数据显示，一次训练任务能够不受干扰、顺利完成的概率仅为57%，因为中途可能出现各种软硬件故障，而硬件故障是导致训练中断的主要原因。
问题的根源在于，为满足AI算力需求，数据中心内部的元器件在高温、高速、7x24小时不间断运行，很多器件已经逼近物理极限。“目前很多算力中心的高速器件的可靠性，远未达到传统数据中心的水平。例如，一个NVIDIA NV72机柜内包含超过五千根线缆和上百个光模块，任何一个组件的失效都可能导致整个系统停机，如果缺少有效的断点保护与恢复机制，之前的训练成果可能全部作废。”李坚进一步强调。
是德科技大中华区高速数字市场部经理李坚
这两个瓶颈的产生，与AI的快速演进密切相关。
李坚解释，大模型需要大算力、大数据、大带宽的支持，这就推动了数据中心内部互连技术标准的快速迭代，但现有标准无法满足头部算力芯片的带宽需求。所以，未来几年里，存储技术将快速发展，从DDR5向DDR6/7、HBM3/4演进，接口技术从PCIe 5向PCIe 6/7发展。
此外，速率的提升也带来物理挑战。高速信号在传统PCB板上传输损耗和串扰严重，迫使新型算力机柜大量使用电缆和光缆。但随着速率从800G向1.6T、3.2T提升，电缆的有效传输距离被急剧压缩，而有源光电模块虽能增强传输，却带来了明显的功耗和散热问题，进一步威胁到系统稳定性。
总之，如何解决这些底层物理问题，是提升AI产业整体投资回报率的关键。
是德科技的“KAI矩阵”
面对AI基础设施的效率和可靠性挑战，是德科技正式推出一个全新的产品矩阵“Keysight AI”（简称“KAI”），为AI基础设施提供全栈、全生命周期的支持。
KAI被划分为四大板块，针对数据中心从计算到网络传输的全路径：
1. KAI Compute（KAI高速计算）：聚焦于数据中心的最底层——算力板卡。它提供针对GPU、CPU、高速内存（HBM）及其互连接口的测试验证方案，旨在确保最基础的计算单元稳定可靠。
2. KAI Interconnect（KAI互连）：聚焦于板卡之间的连接。当一块块算力板卡被造出来后，需要通过高速的电缆、光模块、光连接器等组件连接起来，形成计算节点乃至超级节点。所以是德科技将旗下的网络分析仪、高速误码仪、采样示波器等一系列用于验证光电互连性能的解决方案，统一归入KAI Interconnect矩阵，保障数据传输物理通道的质量。
3. KAI Network（KAI网络）：计算节点和超级节点，还需要通过网卡、交换机、路由器等网络设备，组成一个规模更宏大、结构更复杂的算力网络。在这一层面，测试的需求从物理层延伸到了网络层乃至应用层。是德科技在多年前耗资16亿美元收购的行业翘楚Ixia，其深厚的技术积累构成了KAI Network板块的核心。这些解决方案能够对网络设备的性能、协议一致性、安全性等进行全面的测试与验证。
4. KAI Power（KAI能效）：聚焦于数据中心的能源效率。“数据中心的尽头是电站”，这句行业内的调侃精准地道出了功耗问题的严峻性。一个十万卡集群的耗电量，甚至超过一座百万人口的城市。而KAI Power解决方案，专注于测试和验证电源模块、功率器件的性能，帮助客户提升能源转换效率，降低整体拥有成本（TCO）。
是德科技的目标是，通过这套覆盖全栈、全生命周期（从研发、生产到安装维护）的解决方案，帮助客户构建更高效、更可靠的AI基础设施。
为将KAI的战略构想落地，是德科技发布了三款针对性的新产品，分别切入物理层、网络层和应用层的验证需求。
第一款产品：224G单通道和双通道采样示波器。
该产品旨在满足下一代光电互连技术的测试需求。随着行业向单通道224Gb/s的速率演进（这是实现1.6T及以上带宽的基础），测试仪器的精度至关重要。是德科技推出的这款224G采样示波器，其核心器件是德科技久负盛名的自研技术——磷化铟（InP）技术，在示波器的噪声和抖动等关键指标上表现出色，为光芯片、光模块等组件厂商提供了精准的物理层验证工具。
第二款产品：INPT-1600GE网络互连与性能测试设备。
当光模块等组件被集成到网卡、交换机等设备后，验证工作便从物理层上升到了传输层和网络层。李坚介绍，这款产品速率达到1.6T，其创新之处在于融入了更多针对Layer 2 FEC（前向纠错编码）的分析功能。更重要的是，它具备进行“极限性能测试”的独特能力。传统的测试大多是在静态、理想的条件下进行。但真实工作环境中，模块的性能会受到温度、链路质量等多种动态因素的影响。这款产品能够模拟这些极限工况，对模块进行动态压力测试，评估其性能边界，而不仅仅是做一个简单的“通过/不通过”判断。这一功能已申请专利，体现了是德科技对真实应用场景的深刻理解。
第三款产品：工作负载仿真器。
这是三款新品中最具创新性、也最贴近AI应用实际的一款。李坚指出，当下的AI算力网络，其流量模型与传统数据中心有着天壤之别。传统数据中心多为“南北向流量”（客户端到服务器），而AI数据中心则充斥着大量GPU之间、节点之间的“东西向流量”，且这些流量往往是脉冲式的、非均衡的。如果交换机、网卡中的流量管控和调度算法（好比道路上的红绿灯系统）设计不合理，就会导致网络拥堵，造成GPU大量等待。
这款工作负载仿真器，可用于评估网络是否高效。它是一款主要运行在是德科技AresONE硬件平台上的软件，通过在网络部署前进行仿真测试，可以提前发现并优化交换机、网卡中的调度算法，从而有效避免上线后出现性能瓶颈，降低运维成本。李坚透露，是德科技是行业内率先提供此类仿真能力的公司，并已在北美与一些超大规模云服务商完成了相关验证。
深耕中国40年：与本土创新同频共振
回顾是德科技的发展史，可追溯到1939年的惠普公司。作为惠普最初的测试和测量业务部门，他们开启了为客户提供设计与仿真解决方案的旅程。历经85年后，这支队伍先是成为安捷伦科技的一部分，并最终在十年前独立出来，成为今天的“是德科技”。所以，尽管公司本身看似年轻，但它的技术传承已跨越近一个世纪。
Kailash强调，是德科技的使命是“加速创新，创造一个安全互联的世界”。为此，公司战略有三个核心支柱。
首先，在客户产品的极早期阶段，便与之深度合作，确保全生命周期的陪伴。其次，大力搞研发，不断提高自身的技术能力。最后，通过广泛合作，包括积极参与全球标准化组织，推动技术标准的制定与落地，从而赋能整个生态。
Kailash总结说，无论是产业链上游的半导体公司，中游的模块与组件制造商，还是下游集成这些组件构建路由器、交换机等大型子系统的设备商，或是超大规模云服务提供商（Hyperscaler），是德科技为产业链的每一个环节提供各类解决方案。无论是AI还是6G，是德科技与客户携手，共同推动这些颠覆性技术在中国乃至全球的商业化进程。
谈及中国市场，是德科技高级副总裁兼首席营销官Marie Hattar，介绍了是德科技与中国市场长达40余年的渊源。
是德科技高级副总裁兼首席营销官Marie Hattar
从当年作为惠普的团队开始，是德科技就开始服务中国客户，尽管中间经历了安捷伦等公司的分拆，但是德科技与中国客户的合作就一直没有断过。Marie自豪地表示，如今的是德科技，是一家专注于设计、仿真和测试的创新型公司，与中国客户共同成长，将业务版图扩展到了通信、半导体、汽车、航空航天等多个关键领域。
为了支撑中国市场发展，是德科技深耕本地化布局。目前，公司在大中华区拥有超过1000名员工，分布在10多个城市，且在中国多个城市设立开放式实验室（Open Lab）。Marie特别指出了在北京的研发中心，该中心专注于软件开发，确保更贴近市场需求，以“中国速度”推动创新。
以汽车领域为例。Marie认为，中国正迅速成为全球汽车行业的领导者，是德科技在全球设立的四座汽车客户中心里，其中一座就落户上海。这不仅是因为中国家用车市场的蓬勃，更是因为自动驾驶出租车、自动驾驶送货车等新兴业态，在中国快速涌现。
在市场触达方面，是德科技同样遵循本地化发展。考虑到中国客户的沟通习惯向社交平台迁移，他们不再只依赖官网，而是将微信和公众号作为与客户互动的主阵地。同时考虑到视频受众，是德科技还入驻了B站，展示各种产品评测教程。
不难看出，在这个步履不停的AI赛场，是德科技作为“基础设施赋能者”的一员，显然已经找到了自己的独特价值。
