Christian Dupont 是 iPronics 的 CEO，在那里他为公司在 AI 数据中心的光开关领域筹集了数千万美元。作为一名具有杰出职业生涯的 EPFL 工程师，Dupont 先生曾在 Texas Instruments 担任高管职务，并在光 MEMS 领域担任 Varioptic 和 PoLight 的 CEO，后来又担任 CEO-CF、Dolphin Integration 和 Riber 的 CEO。
当整个世界都越来越迷恋 AI 和其应用时，存在一些非常真实的障碍，阻碍了其完全成功。例如，AI 数据中心基础设施面临着显著的可靠性挑战、性能瓶颈和日益增长的功耗限制，这些限制了 AI 系统在实践中的扩展程度。确实，AI 的不断变化的工作负载需要进入 OCS 开发的下一个阶段——可编程硅光子 OCS，这使得网络的灵活性达到前所未有的水平。我们如何走到这里：OCS 发展的历史光学电路交换（OCS）源自 19 世纪末和 20 世纪初的电话历史，当时语音通信依赖于电路交换——物理交换电缆以建立两个方之间的电话连接。1960 年代引入了分组交换，这是一种更好地利用共享基础设施的方式。它涉及将数据分成小的“分组”，以便多个传输可以通过任何路由网络传输。在 1970 年代，这些分组被进一步定义，以便在异构系统中进行寻址、路由和传递。1980 年代，这个定义——传输控制协议/互联网协议（TCP/IP）——成为互联网标准，允许以前不兼容的网络在共同框架下进行通信。随着 1990 年代网络和可扩展性需求的增长，引入了电气分组交换（EPS）。结合 TCP/IP，EPS 支撑了互联网的增长，并将数百万用户连接到全球。同时，光纤开始在全球网络中取代铜缆，提供更高的容量、更长的距离和支持多特比特速度的能力。动态 AI 环境但到 21...
