AI硬科技和应用系列深度（一）：AI算力重塑光互联，高速率光模块与CPO产业化提速
AI算力增长大幅领先互联带宽，系统级协同与定制网络推动光互联升级。AI计算能力快速提升，而PCIe、内存及网络带宽增速相对滞后，互联逐渐成为算力释放的重要瓶颈。随着GPU、ASIC出货增加、单芯片速率及光模块配比提高，光互联由ScaleOut向跨机架ScaleUp及ScaleAcross拓展。英伟达通过NVLink、NVSwitch和NVLinkFusion推进系统级协同，谷歌、Meta、AWS则围绕自研芯片建设差异化网络，推动AI网络向高带宽、低时延和低功耗方向持续演进。
高速光模块向1.6T及硅光加速演进，核心光电器件价值量持续提升。当前800G仍是主流，1.6T快速渗透，3.2T成为下一代方向。传统EML方案保持主流，硅光依托高集成度加快渗透，带动激光器、DSP、Driver、TIA、PD及无源器件向高带宽、低功耗和高可靠性升级。
光电转换持续向计算芯片靠近，NPO先行、CPO打开长期成长空间。NPO将光引擎移至ASIC附近并保留可拆卸特性，在降低损耗的同时兼顾维护便利；CPO则将光引擎与ASIC/XPU共同封装，缩短信号传输距离。英伟达、博通、台积电、AyarLabs及Marvell等厂商分别围绕CPO交换机、先进封装平台和光引擎芯粒加快布局。产业链核心环节涵盖外部激光源、EIC/PIC、MRM/EAM调制器、2.5D/3D封装、FAU/DFAU、MPC及保偏光纤，其中封装能力、光纤耦合精度和测试效率是影响规模量产进度的关键。
AI集群连接密度不断提升，高芯数光纤及精密连接器需求加速释放。ScaleUp与高速网络升级推动光纤用量、光缆芯数和端口密度提高，布线向高密度、低损耗和模块化发展。MPO向高芯数、小型化演进，MMC、SN-MT等接口逐步导入；MT插芯具备精密制造、专利授权和客户认证壁垒，高端产能相对紧缺。
