第四章 光互连 — CPO 量产元年，铜缆仍是主流

4.1 开篇：为什么 AI 数据中心需要光互连从千卡到十万卡：集群规模的疯狂扩张

带宽需求的指数级增长

铜缆的物理极限

4.2 铜缆:2026 年仍是主流

铜缆在短距离互连的不可替代性

2024 年,NVIDIA 的 DGX H100 集群以 8 张 GPU 为一个节点,节点内用 NVLink 互连,节点间用 InfiniBand 连接。整个系统的规模是千卡级别—— 一个 SuperPOD 大约 256 张 GPU。那时候,一个集群的网络拓扑相对简单,几百条光纤就能搞定。2025 年,架构发生了根本性变化。GB200 NVL72 把 72 张 GPU 塞进一个机架,NVLink 域从 8 卡扩大到 72 卡的机架级。每颗 GPU 拥有 1.8 TB/s 的 NVLink 带宽,单个机架内的互连总带宽已经达到惊人的 130 TB/s。一个 AI Factory 动辄上万张 GPU ,需要数以万计的光纤连接不同机架。2026 年,GB300 NVL72 进一步把 72 颗 Blackwell Ultra GPU 与 36 颗 Grace CPU 集成为单一液冷平台,FP4 算力提升 1.5 倍,注意力性能翻倍。AI Factory 的规模已推进到十万张 GPU。NVIDIA 宣称,相比 Hopper 架构,GB300 NVL72 可将 AI 工厂整体输出提升 50 倍。一个 GB300 NVL72 超级集群(4,608 颗 Blackwell Ultra GPU )的推理性能达到约 92.1 exaFLOPS。让我们算一笔简单的帐:一个十万张 GPU 的集群,假设每张 GPU 需要 800 Gbps 的机架间互连带宽(这是 2025 年的基线需求,实际更高),整个集群的机架间总带宽需求就是 80 PB/s。这个数字还在以每年翻倍的速度增长。带宽需求的增长速度远超 GPU 算力的增长。原因有三: 第一,模型参数量增速远超算力增速。每一代 GPU 的算力大约翻 2- 3 倍,但 AI 模型的参数量却以 10 倍速度增长。GPT-4 约 1.8 万亿参数,而下一代前沿模型的参数量可能达到 10 万亿。当模型从千亿参数走向万亿参数再走向十万亿,GPU 之间需要交换的数据量呈爆炸式增长。第二,分布式训练的通信开销是超线性的。在数据并行训练中,All- Reduce 操作的通信量与 GPU 数量线性增长。但在张量并行和流水线并行中,通信频率和同步开销会随着切分粒度增加而非线性膨胀。十万卡集群中,通信占比可能高达 30-40% 。第三,推理时代的 MoE (混合专家)架构带来新的通信模式。DeepSeek-R1 等推理模型使用 MoE 架构,每次推理都需要动态路由到不同的专家模块,这要求 GPU 之间的低延迟、高带宽通信—— 而且是全对全(All-to-All )模式,比传统的 All-Reduce 更难优化。2025 年 12 月的行业数据显示,前沿模型现在要求每个 GPU 拥有 800 Gbps 以上的互连带宽。到 2027 年,这个数字将达到 1.6 Tbps 甚至 3.2 Tbps。AI 集群的多数交换机端口在 2025 年运行在 800 Gbps ,预计到 2027 年将过渡到 1.6T ,2030 年达到 3.2T (来源:Introl ,2025 年 12 月)。这就是光互连登场的原因。铜缆的物理极限已经逼近。在 800G 时代,每条信道(lane )的速率为 112 Gbps (PAM4 调制),铜缆的 Nyquist 频率达到约 28 GHz。在这个频率下,铜的损耗大约是 400G 时代的两倍。被动铜缆(DAC )的最大可靠传输距离已从 400G 时代的 3-5 米缩短到约 2 米。到了 1.6T 时代,每信道速率翻倍至 200 Gbps (PAM4 ),铜缆的物理极限更加明显。超过 1-2 米的距离,信号完整性就无法保证。铜的集肤效应(skin effect )和介电损耗在高频下急剧恶化—— 这是物理定律,不是工程问题,无法通过优化设计来根本解决。此外,铜缆的重量和直径也是问题。在一个拥有数千条互连的机架中, 如果全部使用粗铜缆,线缆管理会成为噩梦。光纤的直径只有铜缆的几分之一,重量更是轻一个数量级。AI 数据中心的线缆需求是传统数据中心的 10 倍以上(来源:Introl ,2025 年 12 月),光纤在物理空间上的优势不可忽视。结论很简单:机架内靠铜,机架间靠光。这不是二选一的关系,而是分层协作。NVIDIA 的互连路线图清楚地表明:铜缆负责最短距离(机架内 GPU 到交换机),光缆负责更远的距离(机架间、Pod 间、数据中心间)。2026 年 AI 数据中心市场规模超过 6,000 亿美元,其中光收发器市场约 230 亿美元,主动铜缆市场约 179 亿美元—— 两者并行扩张(来源:Ainvest ,2026 年 6 月)。很多投资者听到「光互连」就兴奋,听到「铜缆」就觉得是旧技术。这是一个危险的误解。在 3 米以内的距离,铜缆拥有三个光缆无法匹敌的优势:

DAC、ACC 与 AEC :铜缆技术三兄弟

延迟:铜缆传输的是电信号,不需要光电转换。在 GPU 到交换机这种纳秒级延迟敏感的场景中,铜缆比光缆少一个数量级的延迟。功耗:一个 NVL72 机架中有数百条互连接缆。如果全部用光模块,光是模块本身的功耗就要增加数千瓦。NVIDIA 的 GB300 NVL72 在机架内大量使用铜缆,正是为了将功耗预算留给 GPU 运算本身。成本:800G 被动铜缆(DAC )的价格大约是同速率光模块的十分之一。在一个拥有数十万条短距离互连的超大规模集群中,这个成本差异是数以亿计的。

NVIDIA 的 LinkX 产品线涵盖了上述全部类型。在 GB300 NVL72 架构中:

• 机架内 GPU 到 NVSwitch :使用 DAC (距离<2 米)
• 机架内较长走线:使用 ACC/AEC (距离 3-5 米)

2026 年铜缆为何仍主导

• 机架间:使用光模块(距离>5 米) 根据 Morningstar 引述的分析师观点(2026 年 4 月),AEC 在短距 AI 互连场景中将维持主导地位至少「数年之久」。原因有三:
• NVL72 架构的设计决定了短距离占比极高:72 颗 GPU 在一个机架内互连,绝大多数连接距离在 2 米以内。一个 GB300 NVL72 机架中,GPU 到 NVSwitch 的走线全部在机架内完成 —— 这些全部用铜。
• 1.6T 光模块尚未完全成熟:2026 年 1.6T 光模块刚进入量产爬坡,良率和成本尚未到达经济性拐点。在铜缆能覆盖的距离内,没有理由支付 10 倍的溢价去用光模块。

铜缆的投资机会

• 功耗预算的硬约束:一个液冷机架的总功耗预算是固定的 (目前典型为 40-120kW )。铜缆把更多功耗留给 GPU。每条被动 DAC 功耗为 0W ,而一对 800G 光模块的功耗加起来就有 20-30W。一个直观的计算:一个 NVL72 机架内部大约有 500+ 条短距互连。如果全部用光模块替代 DAC ,额外功耗将达到 10,000-15,000W—— 这相当于浪费了十几颗 GPU 的功耗预算。任何理性的系统架构师都不会这样做。Precedence Research 的数据显示,2025 年铜缆占数据中心线缆市场约 30% 的份额,但在 AI 集群的机架内互连中,铜缆的实际占比远高于此—— 估计在 70-80% 以上(来源:Precedence Research ,2026 年 5 月)。铜缆不像光模块那样有清晰的龙头公司可以投资(多数铜缆厂商是非上市公司或大公司的小部门),但投资者应该理解:
• NVIDIA 的 LinkX 铜缆产品线由 TE Connectivity、Amphenol 等连接器巨头代工
• DAC/AEC 的 ASP (平均售价)远低于光模块,但出货量极大
• 铜缆 DAC 市场 2026 年规模约 3.85 亿美元,预计到 2035 年将增长至约 6.97 亿美元,CAGR 约 6.8% (来源: Markwide Research ,2026 年 6 月)

4.3 可插拔光模块:1.6T 是 NOW

光模块技术演进：加速的升级周期

• 整体数据中心线缆市场(含铜缆和光纤)2026 年约 122 亿美元,2032 年将达 188 亿美元投资启示:不要因为「光」很性感就忽略「铜」。在 AI 互连的全景中,铜缆的出货量在 2026 年仍在快速增长。但由于缺乏纯铜缆的龙头上市公司,投资者更多地通过 NVIDIA 生态(买 NVDA 本身)或连接器公司(Amphenol/APH、TE Connectivity/TEL )间接受益。如果说铜缆统治了机架内,那么可插拔光模块就是机架间互连的绝对主角。

1.6T 光模块:2026 年进入量产

关键观察:从 400G 到 800G 花了约三年,从 800G 到 1.6T 只需约十八个月。升级周期在压缩,这是 AI 需求驱动的结果。行业分析机构的数据显示,800G 及以上光收发器的出货量将从 2025 年的约 2,400 万个增长到 2026 年的约 6,300 万个,同比增长约 2.6 倍。这不是路线图上的规划,而是已经发生的真实量产放量(来源:AO Inc. 报告,2026 年 6 月)。1.6T 光模块已不再是「未来」,而是「现在进行式」:

• 2025 年下半年:多家厂商开始向超大规模客户送样
• 2026 年上半年:进入小批量产(NPI 阶段)
• 2026 年下半年:开始规模出货
• 2027 年:成为新建 AI 集群的标配 OSFP-XD 已被标准化为 1.6T 的主要承载形态,超过 92% 的超大规模合同已指定此格式(来源:Introl ,2025 年)。为什么 1.6T 如此重要? 让我们从系统层面理解。一台 51.2T 的交换机如果使用 800G 光模块,需要 64 个端口。如果升级到 1.6T 光模块,只需要 32 个端口就能达到同样的总带宽—— 端口数减半意味着更少的光模块、更少的光纤、更简单的线缆管理、更低的整体功耗。或者换一种方式看:同样 64 个端口的交换机,用 1.6T 光模块可以提供 102.4T 的总带宽—— 是 800G 时代的两倍。这对十万卡 AI 集群的脊柱网络至关重要。1.6T 的技术路线之争: 目前 1.6T 有两种主要技术路线:
• 8×200G (PAM4 ):每信道 200G ,8 信道合计 1.6T。这是主流路线,Coherent 和中际旭创主推。
• 16×100G (PAM4 ):每信道 100G ,16 信道合计 1.6T。功耗更低,但光学复杂度更高。行业共识正在收敛于 8×200G 路线,因为它与现有 800G (8×100G )在光学架构上最为兼容,升级路径最顺畅。

供应链瓶颈: 1.6T 的量产面临几个关键瓶颈:

• 200G/lane 的 EML 雷射器良率:200G 信道速率要求雷射器带宽更高,良率比 100G 时代低
• DSP 芯片:Marvell 和 Broadcom 的 1.6T DSP 需要 5nm/4nm 制程,产能受限

关键厂商:Coherent (COHR)

• 封装和测试:OSFP-XD 的散热设计比 OSFP 更复杂正是这些瓶颈,使得 1.6T 光模块在 2026 年处于「供不应求」状态 —— 有多少产能就能卖多少。对投资者而言,这意味着 1.6T 厂商在 2026-2027 年享有定价权。Coherent 是光互连领域的绝对龙头。最新业绩(FY2026 Q3 ,截至 2026 年 5 月):
• 营收:18.1 亿美元,同比增长 21% ,按同口径计算增长 27%
• 数据中心与通信部门占总营收的 75%
• 管理层明确表示增长由 800G 和 1.6T 双驱动
• 订单簿延伸至 2028 年,已签署/接近完成多个长期协议与 NVIDIA 的战略伙伴关系:
• 2026 年 3 月,NVIDIA 宣布向 Coherent 投资 20 亿美元
• 投资用于支持 R&D、产能扩张和美国本土制造

关键厂商:Lumentum (LITE)

• 配合多年期供应协议,锁定光模块和光学电路交换机 (OCS )产能股价:截至撰稿时约$380-425 区间波动(2026 年 6 月下旬),市值约 830 亿美元。Lumentum 是另一个被 NVIDIA 「战略绑定」的内核供应商。最新业绩(FY2026 Q3 ,截至 2026 年 5 月):
• 营收:8.084 亿美元,同比暴增 90% ,创历史新高
• Non-GAAP 营业利润率:32.2% ,同比扩张超过 21 个百分点
• 增长主要由收发器和雷射芯片驱动
• 光学电路交换机(OCS )订单簿超过 4 亿美元,大部分将在 2026 年下半年出货与 NVIDIA 的战略伙伴关系:
• 2026 年 3 月,NVIDIA 同样向 Lumentum 投资 20 亿美元
• 资金用于扩建美国新晶圆厂

NVIDIA 的光互连采购策略:65 亿美元的帝国布局

• 配合多年期采购承诺股价:截至撰稿时约$810-860 区间波动(2026 年 6 月下旬),52 周内涨幅惊人。NVIDIA 在光互连的布局堪称教科书级别的供应链锁定。让我们按时间

线梳理:

(来源:The Next Web ,2026 年 6 月;NVIDIA 官方新闻稿) Jensen Huang 的逻辑很清楚:光互连是 AI 基础设施的咽喉。为什么要花这么多钱?让我们拆解 NVIDIA 的战略意图: 第一,锁定产能。光模块行业的产能扩张周期是 12-18 个月(从设备采购到良率爬坡到量产出货)。通过股权投资+ 长期采购协议的组合拳,NVIDIA 确保了未来数年的光模块供应。当 AI 需求在 2026- 2028 年持续爆发时,NVIDIA 的客户不会因为光模块缺货而无法部署 GPU 集群。第二,挤压竞争对手。AMD 的 MI350、Intel 的 Gaudi3、Google 的 TPU v6—— 它们都需要同样的光模块。NVIDIA 通过锁定 Coherent 和 Lumentum 的大部分增量产能,实质上是在光互连这个「公共资源」上创建了先发优势。竞争对手要么排队等产能,要么去找 Tier 2 供应商。第三,推动技术路线图。20 亿美元不只是买产能,更是买研发。NVIDIA 需要光互连技术按照自己的节奏演进—— 从 1.6T 可插拔到 CPO 到光学 Chiplet。通过深度绑定 Coherent 和 Lumentum , NVIDIA 可以影响这些公司的研发优先级,确保新技术首先为 NVIDIA 的平台优化。第四,生态闭环。买 NVIDIA GPU → 用 NVIDIA NVLink/InfiniBand → 配 NVIDIA 认证的光模块(来自 NVIDIA 投资的 Coherent/Lumentum )→ 通过 NVIDIA DGX/HGX 整机交付。这是一条从芯片到系统到互连的完整闭环,客户一旦进入,很难离开。Ayar Labs 的特殊角色 Ayar Labs 是一家开发光学 Chiplet 的初创公司,2026 年 3 月完成 5 亿美元 E 轮融资,估值 37.5 亿美元。NVIDIA、AMD、Intel 都是其投资者—— 这在三家互为死对头的公司中极为罕见。Ayar Labs 的技术方向是将光学 I/O 直接做成 Chiplet (小芯片), 通过 UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express )标准与 GPU/CPU/ 交换机 ASIC 集成。这本质上是 CPO 的一种实现路径,但比传统 CPO 更灵活—— 光学 Chiplet 可以像积木一样拼接。NVIDIA 投资 Ayar Labs 的深层意图是:如果 CPO/ 光学 Chiplet 在 2028-2029 年成熟,NVIDIA 不能错过。宁可现在花 5 亿美元占个位,也不能等到技术成熟后再追赶。

4.4 CPO (共封装光学):LATER CPO 是什么?为什么是革命性技术

共封装光学(Co-Packaged Optics, CPO )是将光引擎(optical engine )直接集成到交换机 ASIC 或 GPU 封装的基板上,取代传统的可插拔光模块。传统架构:ASIC → PCB 走线 → 面板插座 → 可插拔光模块 → 光纤 CPO 架构:ASIC → 极短铜线(毫米级) → 光引擎 → 光纤好处是巨大的:

CPO vs 可插拔：不是取代，是演进

Lumentum 宣称其 OCS 技术在 10 万加速器的集群中可降低整体网络功耗 65% 。即使保守估计,CPO 相比可插拔方案也能节省 50% 以上的功耗(来源:Forbes ,2026 年 3 月)。CPO 的劣势也很明显:

• 不可维护性:光模块坏了可以拔出来换新的;CPO 坏了,整块板子报废
• 良率挑战:光引擎与 ASIC 的协同良率是乘法关系
• 热管理复杂度:光器件和电子器件的最佳工作温度不同

CPO 量产时间表：充满争议

• 产业链重构:需要光模块厂商与 ASIC 厂商深度协作 2026 年 6 月,SemiAnalysis 发布了一份名为"Powered Down, Lights Off" 的报告,引发了光通信板块的剧烈波动。报告的内核观点是:
• CPO 的规模出货量在 2027 年将低于市场预期
• 大规模量产可能推迟到 2028-2029 年
• 主要原因:光引擎连接良率、ASIC 集成难度、成本因素但反对意见同样强烈。Global Semi Research 随即发文反驳,认为 SemiAnalysis 的判断有误(来源:Substack ,2026 年 6 月)。综合各方观点,目前的共识时间表是:

关键厂商与进展

(来源:Cignal.ai ,2026 年 5 月;SemiAnalysis ,2026 年 6 月)

• Broadcom :在 CPO 交换机领域布局最深, Tomahawk 系列下一代将支持 CPO 选项
• Ayar Labs :光学 Chiplet 先锋,2026 年 3 月完成 5 亿美元 E 轮融资,估值 37.5 亿美元,NVIDIA/AMD 参投
• Intel :拥有深厚的硅光子制造能力,但 CPO 产品化进度稍慢

ELSFP :CPO 的「过渡形态」

• Coherent & Lumentum :作为光引擎供应商,两者都在为 CPO 提供光源和调制器模块投资启示:CPO 是 2028-2029 年的故事,不是 2026 年的故事。但现在布局的意义在于—— 一旦 CPO 放量,受益的仍然是 Coherent、Lumentum 等上游光器件供应商。可插拔光模块的「组装」环节可能被压缩,但雷射器、调制器、探测器等内核组件反而更加集中。值得特别介绍的是 ELSFP (External Laser Small Form Factor Pluggable )—— 它是从可插拔到 CPO 的中间状态。CPO 架构中,雷射器的散热是一个大问题。雷射器的最佳工作温度 (约 25-45°C )与交换机 ASIC 的工作温度(约 85-105°C )差异巨大。如果把雷射器和 ASIC 封装在一起,雷射器会过热失效。ELSFP 的解决方案是:把雷射器单独做成一个可插拔模块,放在机架背面较凉爽的位置,通过光纤将光源送入靠近 ASIC 的硅光子光引擎。这样既享受了 CPO 「短电走线」的功耗优势,又保留了雷射器的可维护性。Cignal.ai 预测 ELSFP 模块市场 2026 年将突破 1 亿美元,到 2030 年将增长至超过 15 亿美元(来源:Cignal.ai ,2026 年 5 月)。Lumentum 已经推出了配合 CPO 使用的超高功率外部雷射器模块。对投资者的意义:即使 CPO 延迟到 2029 年,ELSFP 作为过渡方案会在 2027-2028 年先放量。Lumentum 和 Coherent 都是 ELSFP 的内核供应商。换言之,无论 CPO 时间表怎么变,这两家公司都是赢家。

4.5 硅光子（Silicon Photonics） 硅光子技术的原理和优势

硅光子(Silicon Photonics, SiPh )是一种利用标准 CMOS 半导体制程在硅基板上制造光学组件的技术。它的革命性意义在于:将光学器件的制造成本从「手工艺」降低到「半导体制造」的水平。传统光器件使用磷化铟(InP )、砷化镓(GaAs )等 III-V 族材料, 制程复杂、良率低、难以大规模集成。硅光子则利用成熟的硅晶圆制造产线,可以在一片 12 吋晶圆上同时制造数千个光学组件。硅光子的内核组件包括:

• 波导(Waveguide ):引导光信号在硅基板上传播
• 调制器(Modulator ):将电信号转换为光信号的强度/相位变化
• 光电探测器(Photodetector ):将光信号转回电信号

市场规模

• 耦合器(Coupler ):将光纤中的光信号耦合进/出硅波导唯一的短板是:硅本身不能高效发光。硅是间接带隙材料,雷射器仍需使用 InP 等 III-V 族材料,然后通过混合集成(Hybrid Integration )或异质集成(Heterogeneous Integration )与硅光子芯片结合。

硅光子市场正在进入爆发期:

• 2025 年市场规模:约 18-21 亿美元
• 2026 年预估:约 23 亿美元
• 2031 年预估:约 70 亿美元
• 2035 年预估:约 142-178 亿美元

Intel 的硅光子布局

• CAGR (2026-2035 ):约 23-25% (来源:Global Market Insights ,2025 年;Markwide Research , 2026 年 6 月) Intel 是硅光子领域的先驱者,早在 2000 年代就开始研究。其优势在于:
• 拥有成熟的硅制程产线
• 已量产硅光子 100G/400G 收发器
• 在 CPO 方面与多家 OEM 合作

Marvell 的硅光子布局

• 2024 年底与 AMD、NVIDIA 共同投资 Ayar Labs 但 Intel 在数据中心光模块的市场份额一直有限,主要原因是其产品更多面向自家生态(如 Ponte Vecchio 加速器)。Marvell (MRVL) 是硅光子领域最值得关注的「桥梁角色」:
• 提供 DSP (数字信号处理器)芯片,搭配硅光子光引擎使用
• 与 Coherent、Lumentum 等光模块厂商深度合作
• 是数据中心定制 ASIC (Custom Silicon )的重要供应商

最新业绩:

• FY2026 全年营收:81.95 亿美元,同比增长 42%
• FY2027 Q1 营收:24.18 亿美元(创纪录),同比增长 28%
• 数据中心业务占比 76% ,营收 18.3 亿美元

Broadcom 的硅光子布局

• 管理层预期数据中心部门 FY2027 增长约 50% , FY2028 增长约 55% 股价:截至撰稿时约$270-310 区间(2026 年 6 月下旬),市值约 2,700 亿美元。BofA 近期将目标价从$240 上调至$365。Broadcom 作为交换机 ASIC 的霸主(Tomahawk/Jericho 系列), 是 CPO 的最大潜在推动者。其路线是:
• 在下一代交换机中提供 CPO 选项(光引擎由合作伙伴提供)
• 通过硅光子技术降低交换机的整体功耗

硅光子对光模块行业的深层影响

• 同时维持可插拔方案作为短期主力 Broadcom 在 2026 年的态度仍然相对保守—— 其 CEO Hock Tan 曾公开表示,铜缆在短期内仍是最优解。但中长期来看,Broadcom 是 CPO 生态中不可或缺的一环。有一件事值得注意:Broadcom 是 CPO 「需求端」的关键推动者。如果 Broadcom 决定在其下一代 51.2T 交换机中默认 CPO 方案,整个产业链的时间表会被加速;如果 Broadcom 继续选择可插拔方案, CPO 就只能在特定场景(如 Google 自研交换机)中小规模部署。硅光子不只是一种技术,它正在重塑整个光模块行业的竞争格局: 第一,降低了光模块的边际制造成本。传统光模块的内核成本在于分立组件的组装(雷射器、调制器、探测器、透镜等需要逐一对准和耦合)。硅光子将调制器和探测器集成在同一片硅上,只剩雷射器需要混合集成。这大幅降低了组装复杂度,提升了良率。第二,改变了竞争的关键要素。在传统光模块时代,竞争力的内核是封装工艺(以中际旭创为代表的中国厂商在此领域有成本优势)。在硅光子时代,竞争力的内核转向硅光子 PIC (光子集成电路)的设计能力和晶圆制造能力—— 这恰恰是 Coherent、Intel、Marvell 等西方公司的强项。第三,为 CPO 铺平了道路。CPO 本质上是「把硅光子光引擎放到交换机封装里」。没有硅光子技术的成熟,CPO 不可能实现。硅光子的进步速度决定了 CPO 的商业化时间表。中际旭创的毛利率从 2023 年的 33% 扩张至 2025 年 Q3 的 42.8% ,一个重要驱动力就是硅光子方案的采用—— 硅光子降低了物料成本,同时因为技术门槛较高,维持了较高的售价。

4.6 光互连产业链全景

上游：内核光学组件

光互连是一条从材料到系统的完整产业链。投资者需要理解每一层的价值分布和竞争格局。

中游：光模块/光引擎

雷射器是整条链的「制高点」。光模块的性能天花板由雷射器决定,而高功率、窄线宽的 DFB/EML 雷射器制造壁垒极高。Lumentum 是全球雷射器芯片的龙头,其 Q3 FY2026 营收暴增 90% 的一大驱动力就是雷射器芯片的出货。中游是将上游各种组件封装成完整的可插拔模块或 CPO 光引擎。Tier 1 (全球营收前三):

• Coherent (COHR) :季度营收约 18 亿美元
• Lumentum (LITE) :季度营收约 8 亿美元
• 中际旭创(Zhongji Innolight, 300308.SZ ):2025 年全年营收 382 亿人民币(约 55.7 亿美元) Tier 2 :
• Cisco (自用为主)
• 新易盛(Eoptolink )
• AAOI (Applied Optoelectronics)

下游：数据中心互连系统

• 华为海思(自用)

下游客户主要分为三类:

• 超大规模云厂商(AWS、Google、Meta、Microsoft、字节跳动):直接采购光模块
• GPU/ 交换机 OEM (NVIDIA、Arista、Cisco ):集成光模块进入完整系统
• AI Factory 运营商(CoreWeave、Lambda 等):作为 NVIDIA 体系的下游部署方

光学电路交换机（OCS）:新兴高增长品类

竞争格局的内核变化: NVIDIA 正在从「GPU 公司」变成「AI 基础设施公司」。通过 65 亿美元+ 的光互连投资(其中对 Coherent 和 Lumentum 各 20 亿美元股权投入),NVIDIA 实质上已经将光模块供应链「内部化」 —— 虽然不自己制造,但通过股权+ 长约锁定了 Coherent 和 Lumentum 的内核产能。这对下游客户意味着:如果你要用 NVIDIA 的 GPU ,你几乎必然使用 NVIDIA 「认证」的光互连方案。这是一种生态锁定。值得特别关注的是 OCS (Optical Circuit Switch )这个新品类。它可能是 2026-2028 年光互连领域增长最快的子赛道。OCS 的原理:传统电子交换机需要将光信号转换为电信号,进行封包处理后再转回光信号。OCS 则完全不同—— 它使用 MEMS 微镜数组或硅光子技术,在光域中直接路由光信号,无需任何光电转换。OCS 的内核价值:

• 功耗降低 65% :消除了光电转换环节的功耗(Lumentum 宣称数据,10 万加速器集群场景)
• 延迟极低:光信号直通,无需等待封包处理
• 动态重配置:可以在毫秒级别重新配置光路,支持 AI 工作负载的动态调度
• 带宽无限扩展:只要加光纤就能加带宽,不受电子交换机端口速率限制 Google 的先驱角色:Google 是第一个在数据中心大规模部署 OCS 的公司。其方案是:
• 使用 Leaf-Spine-OCS 三层拓扑:服务器连接 Leaf 电子交换机,Leaf 汇聚到 Spine ,多个 Pod 通过内核层 OCS 互连
• 每个 OCS 配备 96 个光端口,每端口接一个 800G FR 收发器
• OCS 的切换时间在毫秒级,足以支持 AI 训练任务的动态调度 2026 年 3 月的 OFC 大会上,Optica 展示了一个 4,096×4,096 端口的严格无阻塞 OCS 原型,通过空间+ 波长路由实现 819.2 Tb/s 的总交换容量。这意味着 OCS 技术正在向超大规模演进。Marvell+Lumentum 的 OCS 合作:2026 年 3 月 OFC 大会上,Marvell 和 Lumentum 联合展示了面向下一代 AI Scale-up 基础设施的光学电路交换方案,集成了 Marvell 的光学 DSP 和 Lumentum 的 MEMS OCS 平台。

市场规模:

• Cignal.ai 预测 OCS 市场到 2029 年将保守达到 25 亿美元
• Lumentum 的 OCS 订单簿已超过 4 亿美元,大部分将在 2026 年下半年出货
• Coherent 同样是 OCS 供应商,其 OCS 系统已计入 Datacenter & Communications 部门营收
• nEye.ai 等初创公司也在切入,2026 年 4 月完成 8,000 万美元 C 轮融资对投资组合的意义:OCS 是 COHR 和 LITE 的「第二增长曲线」。即使光模块业务增长放缓(假设 2028 年以后),OCS 可以接力成为新的增长引擎。这两家公司不只是卖光模块的,它们正在成为 AI 数据中心光学基础设施的全方位供应商。

4.7 AAOI 和新兴玩家 AAOI (Applied Optoelectronics) :小而美的高增长

AAOI 长期以来被视为光模块行业的「小弟」,主要靠 CATV (有线电视)业务维生。它的故事很有戏剧性:2017 年曾是华尔街的宠儿(股价超过$80 ),随后跌入谷底(2023 年最低不到$5 )。但 2025- 2026 年,AI 浪潮带来了结构性转机,股价从$5 翻了 30 多倍。为什么 AAOI 能抓住 AI 机会? AAOI 的差异化在于它是少数拥有「垂直集成」能力的光模块厂商—— 从磊晶(Epitaxy )到芯片制造到模块封装,全部自己做。这意味着:

• 不依赖外部雷射器芯片供应(Coherent 和 Lumentum 的雷射器是很多中小厂商的瓶颈)
• 成本结构在规模放量后有较大的杠杆效应
• 但同时也意味着前期固定投资大,break-even 较高

最新业绩:

• 2025 年全年营收:4.56 亿美元,同比增长 83%
• FY2026 Q1 营收:1.51 亿美元,同比增长 51%
• 数据中心业务 2025 年营收 1.96 亿美元,增长 32%
• 管理层预计 2026 年全年营收将突破 10 亿美元(翻倍以上增长)
• 增长受限于产能而非需求
• 预计 2026 年 Non-GAAP 营业利润超过 1.2 亿美元

产品路线图:

• 400G 已量产出货
• 800G 正在放量(2026 年主要增长驱动力)
• 1.6T 在开发中(预计 2027 年送样)

风险因素:

• 目前仍处于 Non-GAAP 亏损状态(Q1 2026 亏损 $0.07/ 股),但预计下半年转正
• 客户集中度高(前三大客户占比估计超过 60% )
• 与 Tier 1 厂商的技术代差仍存在(尤其在 1.6T 和硅光子方面)

中际旭创（Zhongji Innolight, 300308.SZ）

• 管理层运行力历史上有争议(2018 年业绩暴雷的前科) 股价:截至撰稿时约$140-175 区间剧烈波动(2026 年 6 月下旬),年初至今涨幅约 250% ,过去一年涨幅约 400% ,市值约 130 亿美元。分析师目标价分歧巨大($54-$220 ),反映市场对其能否真正跻身 Tier 1 的分歧。中际旭创是全球光模块市场的「隐形冠军」,也是中国在 AI 基础设施硬件中少数具备全球竞争力的公司之一。

内核优势:

• 全球最大的 800G 光模块出货商之一
• 主要客户包括 NVIDIA、Google、Meta、AWS
• 硅光子(SiPh )解决方案驱动毛利率持续扩张最新业绩(2025 年全年):
• 营收:382.4 亿人民币(约 55.7 亿美元),同比增长 60.25%
• 净利润:108 亿人民币(约 15.7 亿美元),同比增长 108.78%
• Q4 2025 单季营收 132.4 亿人民币,同比增长 102%
• 毛利率扩张至 42.8% (同比+9.2ppt ) 1.6T 进展:
• 管理层表示 1.6T 出货将从 2025 年 Q2 开始加速
• 800G 销售仍强劲,海外客户已大规模从 400G 切换到 800G 股价:截至撰稿时约¥1,180-1,250 区间(2026 年 6 月下旬),市值约 1.3-1.5 万亿人民币。年初至今涨幅约 85-100% ,一年涨幅超过 900% 。

风险因素:

• 地缘政治风险:美国可能限制中国光模块进入 AI 数据中心供应链
• 估值偏高:TTM 市盈率约 88 倍

新易盛（Eoptolink）

竞争格局变化

• 客户集中度:对北美超大规模客户依赖度高另一家值得关注的中国光模块厂商,产品线涵盖 400G/800G ,正在向 1.6T 推进。体量小于中际旭创,但增速同样惊人。2026 年光模块市场的竞争格局正在发生深刻变化:
• 寡头集中:Coherent + Lumentum + 中际旭创占据了全球高端数据中心光模块市场的大部分份额。前三大厂商的合计季度营收已超过 35 亿美元(Coherent $18 亿 + Lumentum $8 亿 + 中际旭创约$10 亿换算),占整个数据中心光模块市场的 60% 以上。
• 垂直集成加速:NVIDIA 通过投资锁定供应商;Google 自研 OCS 方案;Meta 开始参与光模块规格制定。超大规模客户不再只是「买家」,它们正在成为光互连技术的「共同开发者」。
• 中国力量崛起:中际旭创和新易盛在 800G 出货量上已具全球竞争力。2025 年中际旭创的 800G 出货量可能已经超过 Coherent—— 虽然营收仍较低(因为中国厂商的 ASP 通常低 10- 20% ),但量产能力已获得全球超大规模客户的认可。
• 新进入者冲刺:AAOI 从 Tier 2 向 Tier 1 冲刺,2026 年营收目标翻倍至 10 亿美元;Ayar Labs 以 CPO Chiplet 切入, 获得 37.5 亿美元估值;Lightmatter 等光计算初创也开始涉足光互连。

4.8 投资 Playbook :光互连层内核逻辑

• 地缘政治重塑供应链:美国政府正在推动「关键光学组件本土化」,Coherent 和 Lumentum 都在扩建美国本土工厂。如果未来美国限制中国光模块进入 AI 数据中心(类似芯片出口管制),供应链格局将被彻底改写。中际旭创 80% 以上的高端光模块营收来自海外客户,这是一个悬在头上的风险。光互连是 AI 基础设施五层架构中确定性最高的投资主题之一。原因:
• 需求确定:只要 AI 集群在扩张,光互连就是刚需。这不像软件层存在技术路线不确定性,也不像 GPU 本身存在 AMD/Intel 的替代风险。只要有 GPU ,就需要光模块把它们连起来。
• 供给瓶颈明确:光模块产能是 2026-2027 年的内核瓶颈之一。行业产能利用率接近 100% ,新产线仍在建设中。
• 价值集中:NVIDIA 的投资策略已经「指路」——Coherent 和 Lumentum。不需要猜谁会赢,Jensen Huang 已经用 65 亿美元+ 投票了(其中对 COHR 和 LITE 各投入 20 亿美元)。
• 技术升级驱动 ASP 上升:从 800G 到 1.6T ,单个模块的均价在上升。这意味着即使出货量增速放缓,营收仍能保持高增长。

估值框架：如何给光模块公司定价

• 多重增长曲线叠加:光模块(NOW )+ OCS (2026-2027 ramp )+ CPO/ELSFP (2028+ ),三个产品周期依次接力。光模块公司的估值需要考虑几个特殊因素: 周期性 vs 成长性:传统光模块行业是高度周期性的—— 电信运营商的 CapEx 周期导致需求大起大落。但 AI 需求改变了这个逻辑:超大规模客户的 AI CapEx 具有结构性增长特征(至少到 2028 年),周期性被大幅弱化。长期协议的估值含义:Coherent 和 Lumentum 都签署了延伸至 2028 年的长期协议。这意味着未来 2-3 年的营收可见度极高,应该享受更高的估值倍数。

给读者的简易参考框架:

三大配置

(注:以上为撰稿时快照,投资前请查阅最新数据)

风险提示

光互连是确定性很高的投资方向,但「确定性高」不等于「没有风险」。投资者需要密切关注以下风险:

特别警示:2026 年 6 月 9 日事件的启示 2026 年 6 月 9 日,SemiAnalysis 发布了一份关于 CPO 延迟和 800V DC 电力架构推迟的报告,美国光通信板块当日暴跌,COHR 下跌超过 10% ,LITE 下跌超过 7% 。这个事件告诉我们:

• 光互连板块的「拥挤度」已经很高—— 太多投资者持有相似的多头仓位
• 任何「叙事破坏」(narrative break )都可能引发踩踏式卖出
• 但如果你理解基本面(1.6T 需求是 NOW ,CPO 是 LATER ),这类事件反而是加仓机会
• 建议使用仓位管理(分批建仓、设置止损)而非一把梭对冲思路:如果你重仓光互连(COHR+LITE ),可以考虑以下对冲:
• 做空/买 Put 一个估值已过度反映 AI 预期的弱势光模块标的
• 持有一定比例的铜缆相关标的(TEL/APH )作为「光互连延迟」的对冲

持仓逻辑图

• 保持 15-20% 的现金仓位以应对板块回调时的加仓机会

4.9 本章小结光互连层的内核逻辑

• 铜缆和光缆不是替代关系,而是分层协作:机架内靠铜 (DAC/AEC ),机架间靠光(可插拔模块),未来靠 CPO。2026 年铜缆在 AI 集群机架内互连中仍占绝对主导。
• 1.6T 是 NOW ,CPO 是 LATER :1.6T 可插拔光模块 2026 年已进入量产爬坡;CPO 大规模部署要到 2028-2029 年。
• NVIDIA 用 65 亿美元+ 指明了方向:Coherent 和 Lumentum 是 NVIDIA 选定的光互连内核伙伴(各获 20 亿美元股权投资)。投资者可以跟随「聪明钱」。
• 光模块是 2026 年 AI 基础设施中确定性最高的瓶颈之一:800G+ 出货量一年增长 2.6 倍,供不应求的格局清晰。

一组关键数字

• 硅光子是底层技术趋势:它降低了光学器件的制造成本,驱动了中际旭创等厂商的毛利率扩张,也是 CPO 得以实现的技术基础。

光互连解决的是数据中心「内部」的带宽问题——GPU 之间如何快速交换数据。但一个完整的 AI 基础设施还需要回答另一个问题:这些 GPU 放在哪里?谁来建数据中心?谁来运营? 如果说 GPU 是 AI 的心脏,光互连是 AI 的血管,那么数据中心就是 AI 的身体。2026 年,全球 AI 数据中心的资本支出正在经历史上前所未有的扩张—— 仅美国四大超大规模云厂商(AWS、Azure、GCP、Meta )的年度 CapEx 合计就超过 2,500 亿美元,其中相当比例投向新建 AI 数据中心。第五章,我们将进入 AI 基础设施的最上层—— 云计算和数据中心。我们将分析:

• 超大规模云厂商(AWS、Azure、GCP )的 AI 资本支出竞赛
• 新兴 AI 云(CoreWeave、Lambda )的崛起与 IPO 浪潮
• 数据中心 REITs (Equinix、Digital Realty )的投资机会
• 电力、冷却、土地—— 数据中心的「隐形瓶颈」
• 从硅到机架到云的完整投资链条在下一章中,我们会发现:光模块厂商的客户就是数据中心运营商和云厂商。理解了上游(光互连),再理解下游(数据中心),你才能看清整条 AI 基础设施投资链的完整图景。免责声明本书内容仅供教育及信息参考之用途,并不构成投资建议、财务建议或交易建议。本书提及的任何公司、代币、股票、基金或投资工具,均不构成作者买入、卖出或持有的建议。所有投资均涉及风险,包括可能损失本金。读者应根据自身的财务状况、风险承受能力和投资目标作出独立判断,并在作出任何投资决定前咨询持牌专业顾问。加密货币及相关数字资产波动极大,未必适合所有投资者。各地对加密货币的监管政策不同,读者有责任了解并遵守其所在地区的相关法律法规。本书中的数据及市场信息以撰稿时为准,出版后可能出现重大变化。尽管已尽一切努力确保信息的准确性,但作者对其完整性或准确性不作任何保证,亦不对因依赖本书内容而导致的任何直接或间接损失承担责任。过往表现并不代表未来结果。