推理AI光模块的需求，发现魔鬼在细节上。到目前为止，市场都把光模块的需求量，与GPU的数量线性等价出来，其实完全错误。
GPT3.5的算力需求是5000P，GPT4的算力需求是30000P，而到了GPT5算力需求只是十万P起步。不同的算力规模，GPU集群大不相同。而GPU间的互联数量是GPU卡的平方关系。比如GPT3.5到4算力提升6倍，其实通信带宽提升36倍，所以光模块的需求到了GPT4才爆发就是这个道理。
GPT5算力是GPT4的两倍以上，光模块需求量是4倍以上。大模型每升级一次，光模块的带宽需求量原则上以2的幂次方增加！所以必然带来海量的800G，更迫切的1.6T。
解决办法有两个，更多的光模块，或者更高的速率。二的平方是四，所以，每一代，既要求数量翻倍，也要求带宽翻倍，才能满足需求！
等GPT5发布的时候，这个带宽需求的幂率将被市场广泛接受。