光模块会产能过剩吗？CPO 为什么会重塑 AI 算力时代的产业格局？一期讲透 800G、1.6T、硅光与 CPO 背后的真正逻

向欣电子 2026-05-28 107

描述

过去两年，AI 算力产业链里最火的方向之一，不是 GPU 本身，而是一个看起来很“配套”、实际上越来越核心的环节：光模块。

为什么？

因为 AI 集群不是一块 GPU 单独变强，而是成千上万块 GPU 被连接成一个整体。GPU 负责计算，网络负责把这些 GPU 组织成“算力工厂”。当模型越来越大、训练和推理越来越依赖集群协同，数据在 GPU、交换机、机柜、数据中心之间高速流动，光模块就从过去的“通信配件”，变成了 AI 基础设施里的“算力动脉”。

这也是这个视频想讲清楚的核心问题：光模块会不会像光伏、锂电一样产能过剩？CPO 会不会改变现有光模块产业链的利益分配？800G、1.6T、硅光到底意味着什么？视频标题本身就把问题集中在“光模块产能过剩、CPO 重塑利益格局、800G/1.6T 硅光革命”这几条主线上。

01 光模块为什么突然成了 AI 算力的核心？

先把逻辑讲简单。

AI 集群的性能，不能只看单颗 GPU 有多强，还要看 GPU 之间能不能高速通信。训练大模型时，每一轮计算之后，都要进行大量参数同步、梯度通信和数据交换。如果网络跟不上，GPU 就会“等数据”，昂贵的算力就会被浪费。

所以，AI 数据中心的竞争，表面看是 GPU，背后其实是：

GPU 算力 × 高速互连 × 低延迟网络 × 低功耗传输 × 大规模交付能力

光模块的作用，就是把电信号和光信号互相转换，让数据能在更远距离、更高带宽、更低损耗的链路中传输。

在传统数据中心里，400G 光模块已经很常见；到了 AI 集群，800G 正在快速放量，1.6T 也开始成为下一代重点方向。行业材料也指出，AI 数据中心正在推动 800G、1.6T 光模块发展，因为这些高速光互连可以提升带宽、降低延迟，并支撑下一代 AI 应用。

一句话：

AI 算力越集中，GPU 越多，光模块需求就越强。

02 光模块到底是什么？不要把它理解成“插头”

很多人一听“光模块”，会误以为它只是插在交换机上的一个小器件。

其实，在 800G、1.6T 时代，高速光模块已经是一个高度复杂的小型光电系统。它里面可能包括：

部件	作用
DSP	处理高速电信号，做均衡、补偿、编码和解码
Driver	驱动调制器或激光器
TIA	把探测器输出的微弱电流信号放大
激光器	提供光源
调制器	把电信号加载到光上
探测器	把光信号转回电信号
硅光芯片 / 光子芯片	集成波导、调制器、耦合器等光学结构
封装结构	完成光、电、热、机械耦合
散热设计	保证高速芯片稳定工作

到了 800G 之后，难点不再是“能不能装起来”，而是：

高速电信号会衰减，高速光器件会发热，DSP 功耗很高，激光器怕热，封装尺寸又很小。

所以高端光模块本质上不是普通组装，而是系统工程。

这也是为什么同样叫“光模块厂”，有的厂商能进入北美云厂核心供应链，有的只能做中低端产品。差距不只在产线，而在高速设计、热管理、良率控制、客户联调和大规模交付。

公开视频相关文字资料中也提到，800G 时代需要把发热量巨大的 DSP 和极度怕热的激光器放在很小空间内，同时解决高频信号干扰和散热问题；真正的壁垒还包括系统级交付能力和与云厂的深度联调。

03 光模块会产能过剩吗？

这是资本市场最关心的问题。

我的判断可以分成两句话：

低端市场容易过剩。
高端 800G / 1.6T 市场，短期真正过剩没有那么容易。

为什么？

因为低端光模块的瓶颈更接近制造和组装。只要需求火爆，大量厂商扩产，价格就容易被打下来。

但高端光模块不一样。高端市场真正的瓶颈往往不在最后一道组装线，而在更上游的核心环节：

高速 DSP；

高端激光器；

EML、CW 光源等关键光芯片；

硅光芯片设计和流片；

高精度光耦合与封装；

与云厂系统级验证；

大规模稳定交付能力。

尤其是 800G、1.6T 这种高速产品，不是“建厂—买设备—招工人”就能马上做出来。它需要长期研发、客户认证和工程经验积累。

视频相关文字材料中也明确提到，光模块行业的高端瓶颈并不只是下游组装产线，而是被上游核心芯片和光芯片产能卡住；高端 DSP、光芯片、激光器等环节高度集中，因此跨界大厂进入未必能马上造成高端市场过剩。

所以更准确的说法是：

光模块不是不会过剩，而是要分层看。低端会卷，高端看核心器件、客户认证和系统交付。

04 为什么 800G、1.6T 把行业门槛越拉越高？

400G 到 800G，看起来只是速率翻倍；800G 到 1.6T，看起来又只是翻倍。

但工程上不是简单翻倍。

速率越高，问题越集中：

问题	表现
电信号损耗	PCB 走线、连接器、封装寄生效应越来越严重
功耗上升	DSP、Driver、TIA、SerDes 功耗变大
热管理困难	模块空间有限，散热压力极高
信号完整性恶化	串扰、反射、抖动、眼图闭合
光学耦合更难	光芯片、光纤阵列、激光器耦合容差更小
良率压力	高速产品任何一个小环节不稳都会影响整机可靠性

这也是为什么产业开始从传统可插拔光模块，逐渐走向 LPO、硅光、CPO 等新路线。

Marvell 在 2026 年发布的 1.6T 硅光 light engine 就明确面向 AI scale-up 场景，采用 8 路 200G PAM4 光连接，并强调低功耗和未来与 CPO 架构共存。

也就是说，1.6T 不是简单把几个 200G 通道堆起来，而是整个光电系统的重新设计。

05 硅光革命：用造芯片的方式造光路

传统光模块里，很多光学器件依赖分立器件和精密封装。这个路线能做，但越往高速走，成本、良率、产能和一致性压力越大。

硅光的核心思路是：

把波导、调制器、耦合器、分束器等光学结构集成到硅基芯片上，用类似半导体制造的方式批量生产光子芯片。

它的优势是：

更容易规模化；

与 CMOS 工艺兼容度更高；

有机会降低成本；

有利于高密度集成；

更适合未来 CPO 和片上光互连。

但硅光也不是万能的。最关键的一点是：

硅本身不是理想发光材料，硅光芯片通常仍然需要外部激光器。

所以硅光并不是把所有环节都替代掉，而是重构产业分工。

过去可能是光模块厂采购分立器件后完成封装；未来可能变成：

DSP / 交换芯片厂商设计光电方案 → 硅光芯片由代工厂制造 → 激光器厂商提供 CW 光源 → 封装厂完成高精度耦合 → 模块厂或系统厂完成整机交付。

这就是所谓“利益格局重塑”。

不是所有人都被淘汰，而是原来最赚钱、最有话语权的位置会发生变化。

06 CPO 是什么？为什么它比可插拔光模块更激进？

传统可插拔光模块，通常插在交换机面板上。交换芯片在板子中间，光模块在前面板，中间通过 PCB 走线传高速电信号。

速率低的时候，这种方式很好：模块坏了可以换，维护方便，生态成熟。

但到了 800G、1.6T 甚至更高，问题越来越严重：

交换 ASIC 到前面板光模块的电通道太长；

高速电信号在板上走线损耗大；

需要更多均衡和补偿；

功耗上升；

散热更难；

面板密度受限。

CPO，也就是 Co-Packaged Optics，共封装光学，核心思想是：

把光引擎放到离交换芯片更近的位置，甚至与交换芯片共封装在同一个封装基板上。

这样可以缩短高速电通道，把更多长距离传输交给光信号完成。

NVIDIA 官方对 CPO 的定义和价值非常直接：它把 silicon photonics 与 ASIC 放在同一封装中，用硅光替代可插拔收发器，并宣称带来 5 倍功耗效率和 10 倍网络韧性提升。

Broadcom 也早已推出 51.2Tbps CPO Ethernet switch system，并展示 6.4T 光引擎与包含 HBM、logic、PHY 的多芯片模块共封装方案。

所以 CPO 不是“光模块再升级一下”，而是系统架构变化。

07 CPO 会不会直接干掉光模块厂？

这是最容易被误解的地方。

CPO 的确会冲击传统可插拔光模块，但它不会简单地让光通信产业消失。

更准确地说：

CPO 会把价值从“标准可插拔模块”向“光引擎、硅光芯片、外置光源、高精度封装、交换芯片平台和系统级集成”迁移。

过去的价值链是：

光芯片 / 电芯片 / 器件 → 光模块厂封装 → 交换机厂 → 云厂

未来 CPO 时代可能变成：

交换芯片厂 / DSP 厂
↓
硅光芯片设计
↓
晶圆代工
↓
外置激光光源
↓
光引擎封装
↓
交换机 / GPU 网络系统
↓
云厂 AI 集群

这意味着，传统光模块厂如果只停留在“组装盒子”的角色，确实会被挤压。

但如果它具备：

高速光电设计能力；

硅光封装能力；

光引擎集成能力；

与云厂联调能力；

大规模交付能力；

那么它仍然可以在新产业链里占据位置。

所以 CPO 不是简单利空，也不是简单利好，而是一次产业链位置重排。

08 谁会在 CPO 时代更有话语权？

CPO 时代，话语权可能向四类玩家集中。

第一类：交换芯片 / DSP 巨头

例如 NVIDIA、Broadcom、Marvell。

它们掌握高速 SerDes、交换芯片、DSP、系统架构，也更接近云厂和 AI 集群设计。

NVIDIA 已经推出 Spectrum-X Photonics 和 Quantum-X Photonics，把硅光 CPO 用于 AI 工厂网络。其官方新闻稿称，Spectrum-X Ethernet 平台相较传统 Ethernet 可提供 1.6 倍带宽密度，并用于多租户、超大规模 AI 工厂。

Broadcom 则在 CPO Ethernet switch 上持续推进，2025 年还宣布第三代 CPO，并提到 Delta Electronics 已经生产 TH5-Bailly 51.2T CPO Ethernet switch，Corning 也在先进光纤和连接器技术上参与合作。

第二类：硅光芯片和光引擎厂商

硅光把大量光学结构集成到芯片中，谁能设计高性能、低损耗、高良率的硅光芯片，谁就能拿到核心价值。

第三类：外置激光器和高端光源厂商

硅光芯片本身通常不发光，仍需要高可靠、高功率、高效率的外置激光器。CW 光源、激光器阵列等环节仍然关键。

第四类：高精度封装与测试厂商

CPO 不是把光芯片放近一点那么简单。它对光纤阵列耦合、热管理、可靠性测试、可维护性设计都有极高要求。

未来的封装厂，不只是“封装”，而是要做光、电、热、机械协同。

09 为什么云厂和 NVIDIA 这么重视 CPO？

答案很现实：功耗和规模。

AI 集群越大，网络功耗越可怕。一个超大规模 AI 数据中心里，交换机、光模块、线缆、散热都会吃掉大量电力预算。

如果每个高速链路都要通过长距离电通道传输，再用复杂 DSP 去补偿，功耗会越来越高。

CPO 的目标是：

缩短电连接；

降低高速电信号损耗；

提升带宽密度；

降低每 bit 功耗；

支撑更大规模 GPU 集群。

NVIDIA 开发者博客中也提到，Spectrum-X Photonics 面向大规模 LLM 训练和推理任务，基于 Spectrum-6 ASIC，提供液冷机箱方案，其中 SN6810 为 102.4Tb/s 带宽、128 个 800G 端口，SN6800 为 409.6Tb/s 带宽、512 个 800G 端口。

这说明 CPO 已经不是实验室概念，而是在被头部厂商推向 AI 网络系统。

10 可插拔模块会立刻消失吗？

不会。

原因很简单：

可插拔模块生态成熟；

维护方便，坏了可以直接拔插更换；

数据中心运维习惯已经形成；

CPO 的维修、更换、可靠性、标准化仍需时间；

不同网络层级对成本、功耗、距离、维护性的要求不同。

因此，未来较长一段时间，很可能是多路线并存：

场景	可能方案
成熟数据中心升级	继续使用 800G / 1.6T 可插拔模块
高密度 AI 集群	LPO、硅光模块、CPO 逐步渗透
极高带宽交换系统	CPO 更有优势
短距机柜内互连	铜缆、ACC、AEC、LPO、CPO 并存
长距互连	传统光模块仍有价值

所以，CPO 不是明天把所有光模块替代掉，而是先从功耗最敏感、带宽密度最高、系统价值最大的地方开始渗透。

11 对中国光模块产业链意味着什么？

中国光模块厂商在全球市场中已经非常重要。视频搜索结果摘要中提到，2025 年全球前十大光模块厂商中，中国占了七家，但 AI 算力红利并没有平均分配。

这句话非常关键。

中国厂商强在哪里？

成本控制；

工程制造；

快速量产；

供应链响应；

模块封装；

客户交付能力。

但 CPO 和硅光时代会提出新要求：

不能只做低端组装；

要向硅光设计、光引擎、先进封装靠近；

要掌握高端光芯片和激光器；

要具备与云厂、交换芯片厂深度联调的能力；

要建立高速测试和可靠性验证体系。

未来国内产业链真正的机会，不是简单“多建几条产线”，而是补齐：

EML / DFB / CW 光源；

高速调制器；

硅光 PIC；

光电协同封装；

高速 DSP 配套；

高速测试设备；

CPO 级热管理和可靠性验证。

换句话说：

过去拼的是谁能交付模块，未来拼的是谁能进入 AI 网络系统的底层设计。

12 这轮光模块行情最该警惕什么？

第一，不能把所有“光模块概念”都当成高端 AI 光模块。

低速产品、普通封装、概念型硅光、没有大客户验证的项目，和真正进入 800G、1.6T 供应链的企业完全不是一回事。

第二，不能只看产能，要看产能质量。

高端产品的核心是：

是否被头部云厂认证；

是否批量出货；

是否稳定进入财报；

是否具备良率和交付能力；

是否能迭代到下一代产品。

第三，要警惕技术路线变化。

如果 CPO、LPO、硅光推进速度超预期，传统可插拔模块的利润结构可能变化。

第四，要警惕云厂资本开支周期。

光模块需求最终来自 AI 数据中心建设。如果北美云厂资本开支放缓，短期订单和估值都可能受影响。

所以，这个行业不是没有风险，而是风险不在“光模块有没有用”，而在：

谁能站在高端供应链里，谁会被技术迭代挤出去。

13 一句话总结

光模块不是简单的通信配件，而是 AI 算力集群的关键连接基础设施。

800G、1.6T 的到来，让光模块从“制造能力竞争”进入“高速光电系统能力竞争”。

硅光的出现，让光芯片开始走向半导体化、规模化和集成化。

CPO 的推进，则进一步把光学从交换机面板推向交换芯片附近，改变传统光模块的价值分配方式。

所以，光模块会不会产能过剩，不能简单回答“会”或“不会”。

更准确的答案是：

低端会过剩，高端会分化；传统模块会被挤压，光引擎和系统级能力会变得更值钱；CPO 不会消灭光通信产业，但会重排产业链座次。

真正值得关注的，不是“谁也要做光模块”，而是：

谁掌握了 800G、1.6T、硅光、CPO 时代的核心光电能力。

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光模块会产能过剩吗？CPO 为什么会重塑 AI 算力时代的产业格局？一期讲透 800G、1.6T、硅光与 CPO 背后的真正逻

向欣电子

描述

过去两年，AI 算力产业链里最火的方向之一，不是 GPU 本身，而是一个看起来很“配套”、实际上越来越核心的环节：光模块。

为什么？

01 光模块为什么突然成了 AI 算力的核心？

先把逻辑讲简单。

AI 集群的性能，不能只看单颗 GPU 有多强，还要看 GPU 之间能不能高速通信。训练大模型时，每一轮计算之后，都要进行大量参数同步、梯度通信和数据交换。如果网络跟不上，GPU 就会“等数据”，昂贵的算力就会被浪费。

所以，AI 数据中心的竞争，表面看是 GPU，背后其实是：

GPU 算力 × 高速互连 × 低延迟网络 × 低功耗传输 × 大规模交付能力

光模块的作用，就是把电信号和光信号互相转换，让数据能在更远距离、更高带宽、更低损耗的链路中传输。

一句话：

AI 算力越集中，GPU 越多，光模块需求就越强。

02 光模块到底是什么？不要把它理解成“插头”

很多人一听“光模块”，会误以为它只是插在交换机上的一个小器件。

其实，在 800G、1.6T 时代，高速光模块已经是一个高度复杂的小型光电系统。它里面可能包括：

到了 800G 之后，难点不再是“能不能装起来”，而是：

高速电信号会衰减，高速光器件会发热，DSP 功耗很高，激光器怕热，封装尺寸又很小。

所以高端光模块本质上不是普通组装，而是系统工程。

这也是为什么同样叫“光模块厂”，有的厂商能进入北美云厂核心供应链，有的只能做中低端产品。差距不只在产线，而在高速设计、热管理、良率控制、客户联调和大规模交付。

公开视频相关文字资料中也提到，800G 时代需要把发热量巨大的 DSP 和极度怕热的激光器放在很小空间内，同时解决高频信号干扰和散热问题；真正的壁垒还包括系统级交付能力和与云厂的深度联调。

03 光模块会产能过剩吗？

这是资本市场最关心的问题。

我的判断可以分成两句话：

低端市场容易过剩。高端 800G / 1.6T 市场，短期真正过剩没有那么容易。

为什么？

因为低端光模块的瓶颈更接近制造和组装。只要需求火爆，大量厂商扩产，价格就容易被打下来。

但高端光模块不一样。高端市场真正的瓶颈往往不在最后一道组装线，而在更上游的核心环节：

高速 DSP；

高端激光器；

EML、CW 光源等关键光芯片；

硅光芯片设计和流片；

高精度光耦合与封装；

与云厂系统级验证；

大规模稳定交付能力。

尤其是 800G、1.6T 这种高速产品，不是“建厂—买设备—招工人”就能马上做出来。它需要长期研发、客户认证和工程经验积累。

视频相关文字材料中也明确提到，光模块行业的高端瓶颈并不只是下游组装产线，而是被上游核心芯片和光芯片产能卡住；高端 DSP、光芯片、激光器等环节高度集中，因此跨界大厂进入未必能马上造成高端市场过剩。

所以更准确的说法是：

光模块不是不会过剩，而是要分层看。低端会卷，高端看核心器件、客户认证和系统交付。

04 为什么 800G、1.6T 把行业门槛越拉越高？

400G 到 800G，看起来只是速率翻倍；800G 到 1.6T，看起来又只是翻倍。

但工程上不是简单翻倍。

速率越高，问题越集中：

这也是为什么产业开始从传统可插拔光模块，逐渐走向 LPO、硅光、CPO 等新路线。

Marvell 在 2026 年发布的 1.6T 硅光 light engine 就明确面向 AI scale-up 场景，采用 8 路 200G PAM4 光连接，并强调低功耗和未来与 CPO 架构共存。

也就是说，1.6T 不是简单把几个 200G 通道堆起来，而是整个光电系统的重新设计。

05 硅光革命：用造芯片的方式造光路

传统光模块里，很多光学器件依赖分立器件和精密封装。这个路线能做，但越往高速走，成本、良率、产能和一致性压力越大。

硅光的核心思路是：

把波导、调制器、耦合器、分束器等光学结构集成到硅基芯片上，用类似半导体制造的方式批量生产光子芯片。

它的优势是：

更容易规模化；

与 CMOS 工艺兼容度更高；

有机会降低成本；

有利于高密度集成；

更适合未来 CPO 和片上光互连。

但硅光也不是万能的。最关键的一点是：

硅本身不是理想发光材料，硅光芯片通常仍然需要外部激光器。

所以硅光并不是把所有环节都替代掉，而是重构产业分工。

过去可能是光模块厂采购分立器件后完成封装；未来可能变成：

DSP / 交换芯片厂商设计光电方案 → 硅光芯片由代工厂制造 → 激光器厂商提供 CW 光源 → 封装厂完成高精度耦合 → 模块厂或系统厂完成整机交付。

这就是所谓“利益格局重塑”。

不是所有人都被淘汰，而是原来最赚钱、最有话语权的位置会发生变化。

06 CPO 是什么？为什么它比可插拔光模块更激进？

传统可插拔光模块，通常插在交换机面板上。交换芯片在板子中间，光模块在前面板，中间通过 PCB 走线传高速电信号。

速率低的时候，这种方式很好：模块坏了可以换，维护方便，生态成熟。

但到了 800G、1.6T 甚至更高，问题越来越严重：

交换 ASIC 到前面板光模块的电通道太长；

高速电信号在板上走线损耗大；

需要更多均衡和补偿；

功耗上升；

散热更难；

面板密度受限。

CPO，也就是 Co-Packaged Optics，共封装光学，核心思想是：

把光引擎放到离交换芯片更近的位置，甚至与交换芯片共封装在同一个封装基板上。

这样可以缩短高速电通道，把更多长距离传输交给光信号完成。

NVIDIA 官方对 CPO 的定义和价值非常直接：它把 silicon photonics 与 ASIC 放在同一封装中，用硅光替代可插拔收发器，并宣称带来 5 倍功耗效率和 10 倍网络韧性提升。

Broadcom 也早已推出 51.2Tbps CPO Ethernet switch system，并展示 6.4T 光引擎与包含 HBM、logic、PHY 的多芯片模块共封装方案。

所以 CPO 不是“光模块再升级一下”，而是系统架构变化。

07 CPO 会不会直接干掉光模块厂？

低端市场容易过剩。
高端 800G / 1.6T 市场，短期真正过剩没有那么容易。

交换芯片厂 / DSP 厂
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晶圆代工
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