12 月 31 日消息，科技媒体 IEEE Spectrum 于 12 月 27 日发布博文，报道称初创公司 Point2 和 AttoTude 利用“射频（RF）/太赫兹波（Terahertz, THz）”技术，构建“有源射频线缆”方案，结合铜缆的低成本与光纤的长距离优势，为机架级 AI 系统提供高性能的扩展连接。
援引博文介绍，训练 AI 模型的速度，取决于“向外扩展”（Scale-out）和“向上扩展”（Scale-up）。
“向外扩展”是将多台计算机通过网络连接起来协同计算，通常需要长距离传输，主要依赖光纤。而“向上扩展”是在一台超级计算机内部塞入更多 GPU，让它们像一个巨型大脑一样协同工作，主要依赖铜缆实现短距离高密度连接。
随着英伟达计划在 2027 年前将单系统 GPU 数量从 72 颗增加至 576 颗，数据传输速率飙升至太比特（Terabit）级别。此时铜缆遭遇了物理极限“趋肤效应”（Skin Effect）。
“趋肤效应”是指交流电在导线中流动时，频率越高，电流越倾向于在导线表面（皮肤）流动，导致中间部分浪费，电阻增加。
面对铜缆的物理瓶颈和光纤的高昂成本，初创公司 Point2 Technology 和 AttoTude 另辟蹊径，利用无线电波（Radio）技术传输数据。
Point2 即将量产一种名为“e-Tube”的聚合物波导线缆，该线缆内置芯片，能将电信号转换为毫米波信号。其 1.6 Tb/s 版本包含 8 个纤细核心，每根波导利用 90 GHz 和 225 GHz 两个频段来承载数据。
线缆两端的可插拔模块可将数字信号直接转换成调制的毫米波射频信号，一整根线缆能提供 1.6 Tb/s 的总带宽，传输距离可达 7 米，足以满足机架内的扩展连接需求。
射频线缆不仅解决了距离问题，更在能效与成本上实现了突破。Point2 的数据显示，其系统功耗和成本仅为光传输方案的三分之一，延迟更是低至千分之一。
相比之下，虽然 Credo 等厂商推出了内置“重定时器”（Retimer）的有源电缆（AEC）来延长铜缆寿命，但这增加了功耗与复杂性。
另一家公司 AttoTude 也在探索相似概念，但瞄准了更高的频率范围。其系统整合了数字接口、太赫兹信号发生器和混频器，能将数据编码到 300 至 3000 GHz 的载波上，并通过一个狭窄的介电波导进行传输。
该公司已成功演示在 970 GHz 频率下，通过 4 米长的波导实现了 224 Gb/s 的传输速率，并预计未来可行的传输距离能达到 20 米左右，展现了该技术在更长距离应用上的潜力。
AttoTude 创始人 Dave Welch 指出，光子技术存在“链路震荡”等可靠性问题，且对制造精度要求极高；而射频技术基于成熟的电子制造工艺，可靠性更高，且无需光纤那样微米级的对准精度。
尽管射频线缆初期将以可插拔接口形式出现，但两家公司的终极目标是将射频收发器直接集成到 GPU 封装内。Nvidia 和 Broadcom 目前正尝试将光模块与处理器“共封装”（CPO），但面临巨大的制造与散热挑战。
射频方案由于波长较长，对封装对准精度的宽容度远高于光纤，且能显著降低散热需求。随着 Molex 和富士康等连接器巨头的入局，这种“无线电波导”技术有望在未来的 AI 数据中心中取代部分铜缆与光纤，成为算力扩张的新动脉。