AI算力集群的扩张正在推动光通信产业链进入新一轮技术切换周期。当前产业关注点主要集中在NPO、CPO、1.6T光模块DSP、2.4T相干光模块以及Scale across跨数据中心互联等方向。整体来看，需求真实存在，但释放节奏并非短期集中爆发，而是伴随客户验证、产品送样、产能爬坡和数据中心建设周期分阶段落地。
中板订单已落地，胜宏、景旺、沪电参与供货
44层中板产品订单已经落地，相关订单下达给胜宏、景旺和沪电三家企业。订单并非近期突发事件，而是两个月前已经确认的产业进展。三家企业的份额分配大致接近，说明高层数中板已开始进入实际订单阶段。对于AI服务器和高速互联链路而言，高层数PCB和中板能力仍是产业链的重要环节。
Marvell在互联业务中具备较强产业位置
Marvell在AI互联链条中的产业地位较为突出，其互联业务权重较高，尤其是在光通信相关互联业务中具备较强存在感。随着NPO、LPO、XPO以及相干光模块等新架构推进，Marvell在SerDes、DSP及互联芯片生态中的角色仍值得重点关注。其业务逻辑不仅来自AI互联需求增长，也包含一定的困境反转预期。
NPO量产仍需等待，2027年中后期才可能进入标准化放量
NPO是当前市场关注度最高的光通信技术路线之一，但实际产业节奏需要理性看待。NPO产品标准化规模出货预计在2027年年中到下半年启动，2026年下半年各家厂商会开始向终端客户送样测试，测试周期通常需要半年左右。即便测试顺利，量产初期出货量也不会特别大，可以参考1.6T产品初期出货节奏，真正放量需要时间。
NPO的核心瓶颈来自小尺寸、高通道密度要求。传统可插拔光模块的光芯片通道间距为600微米以上，而NPO需要压缩到300至500微米，这要求TIA、Driver以及硅光芯片进行全新设计。2026年OFC展会及阿里展示的NPO原型机仍然更多属于验证形态，并非完全按照量产要求优化的最终产品。
国内企业在8×100G硅光芯片方面已有布局，光讯、海信等企业正在推进相关研发，但电芯片部分仍未完全成熟，相关样品预计要到2026年才会正式推出。
NPO技术路线以硅光为主，VCSEL长期空间有限
NPO长期主流方向预计仍是硅光方案。虽然美国已有企业推出基于多模VCSEL的3.2T NPO产品，但VCSEL目前单通道只能做到100G，只能支持3.2T规格，难以满足未来6.4T及以上产品需求。因此，VCSEL更像阶段性方案，硅光才是长期主线。
NPO和LPO类似，都属于去DSP架构，需要由Driver、TIA以及SerDes承担更多链路补偿功能。在去DSP架构中，Driver和TIA需要集成EQ电路，用于补偿链路损耗。以LPO为例，Driver和TIA两颗芯片价格较传统方案高约10%，但可以省去DSP芯片成本。NPO的单通道成本预计低于传统带DSP的可插拔光模块，甚至可能降至传统方案的50%以下。按这一逻辑估算，32通道6.4T NPO产品总价约1600美元，单通道约50美元。
英伟达、谷歌、亚马逊与阿里是NPO推进核心力量
从终端客户节奏看，阿里巴巴在国内NPO推进中最激进，已经展示原型机，并与模块厂商合作开发第二代NPO产品。海外方面，谷歌的6.4T方案、英伟达的7.2T方案以及亚马逊围绕Trainium 4推进的NPO需求，是产业链最重要的方向。
亚马逊的NPO需求并不是单一年份集中释放，而是Trainium 4整个产品生命周期内的总需求。即使2027年开始落地，也更可能是逐年释放，而不是一次性转化为某一年度业绩。亚马逊NPO项目推进较快，核心供应商包括旭创、新易盛等企业。
英伟达7.2T NPO产品预计在2026年9月至10月发布，其产品节奏可能早于行业通用标准。英伟达具备自研芯片、光芯片、电芯片以及定义产品规格的能力，同时又是产业链中极具话语权的核心客户，因此有能力推动供应商围绕其需求进行专属定制。7.2T产品需要采用九通道Driver芯片，对应80个通道，其中72个数据通道、8个冗余通道，采用8颗九通道Driver可实现更紧凑的设计。
NPO与传统可插拔光模块最大的差异在于定制化属性。传统光模块标准化程度高，一款成熟产品可以面向多个客户复制销售；NPO直接搭载在板卡上，需要与芯片、板卡、系统架构深度协同，因此产品复杂度更高，客户范围也更窄。当前真正具备落地能力的主要是头部CPO厂商、云服务商以及与英伟达深度合作的客户，普通中小客户短期较难采用。
NPO核心难点集中在封装，而非硅光芯片设计本身
6.4T和7.2T NPO的开发难点并不主要在硅光芯片设计。硅光调制器原理与传统可插拔光模块类似，只是通道密度更高。真正困难的是封装，尤其是Driver、TIA与硅光芯片之间的2.5D堆叠集成。NPO无法采用传统光模块side-by-side并排布局，内部PD也需要硅光集成，无法容纳传统磷化铟分离式PD。因此，NPO技术壁垒更多集中在先进封装和光电集成环节。
硅光芯片代工方面，Tower是核心代工厂之一，台湾联电等厂商也具备相关生产能力。国内硅光企业多数采用Fabless模式，在国内完成设计，再交由海外晶圆厂流片生产。市场虽有关于中芯国际硅光产线的传闻，但目前尚未看到旭创、新易盛等头部企业在国内大规模量产硅光芯片。如果Tower产能紧张，产能外溢的第一顺位受益方更可能是意法半导体，格芯在技术能力和成本方面仍有短板，顺位相对靠后。
CPO放量仍受良率、散热和可靠性约束
CPO产品良率瓶颈主要集中在激光器耦合、FAU阵列封装等环节。近期这些环节良率已有一定提升，但是否能持续爬坡仍是关键变量。CPO规模化落地主要面临两大障碍：一是ASIC芯片散热和功耗压力，二是集成式架构的可靠性和维护问题。可插拔光模块故障后可以直接更换，而CPO将光芯片和光电芯片集成在一起，后期维护复杂度明显更高。
产业生态也是限制CPO放量的重要因素。除英伟达这类具备自用场景和生态推动能力的核心客户外，行业缺乏足够多能够强力推动CPO落地的客户。因此，CPO虽具备长期方向价值，但短期规模化仍需要观察良率、可靠性和核心客户导入节奏。
1.6T DSP格局：博通占优，英伟达自研芯片主要自用
1.6T光模块DSP市场中，第二代和第三代DSP芯片功能已趋于同质化。在英伟达之外的市场，博通预计占据约90%份额。英伟达自研5纳米DSP芯片功耗相比行业主流方案存在一定劣势，采用该芯片的光模块整体功耗会增加2至3瓦，而博通第二代3纳米DSP功耗可控制在约2.5瓦。
预计2026年英伟达自研DSP出货量约400万颗，对应400万个光模块，全部用于Mellanox自产自销，不对外供应。英伟达供应链仍有约600万颗DSP外采需求，由博通和Marvell供应。谷歌、亚马逊等云服务厂商并未严格限定DSP供应商，博通和Marvell方案均可被采用。博通在性能上略有优势，很多客户前期研发和黄金样品阶段会优先选择博通作为基准方案。
谷歌2.4T相干光模块进入早期启动阶段
2.4T相干光模块仍处于产业早期。该产品核心TIA Driver芯片由MACOM供应，DSP由谷歌自主供应。谷歌此前投资来自Inphi的团队负责相关DSP研发。光芯片方面，Lumentum、Coherent和旭创正在推进产品开发，其中旭创采用硅光方案，Lumentum和Coherent采用磷化铟方案。Marvell目前未参与该项目DSP供应，但未来不排除作为第二供应商进入相关领域。
2.4T相干光模块预计在2027年年中到下半年进入量产阶段。由于光芯片、DSP等核心组件均为全新开发，研发周期较长，项目延期风险客观存在。需求方面，2027年市场需求预期约200万只，2028年方案可能升级为3.2T，也就是2×1.6T架构。
这类产品主要服务于谷歌下一代GPU、TPU V8、V9等高密度AI集群，并与OCS技术配套使用。相干技术能够显著提高单根光纤传输密度。传统1.6T光模块通常为八发架构，占用16根光纤，单纤速率200G；2.4T相干产品采用两发架构，仅占用4根光纤，单纤速率可达1.2T，在不改造光纤基础设施的情况下，单纤传输密度提升约6倍。
Scale across成为2026年AI光通信新增量主线
Scale across是面向大模型训练的新型跨数据中心互联场景，核心需求来自分布式训练实时同步。2026年是Scale across从0到1落地的关键起始年份。随着AI模型规模扩大，单一数据中心已难以承载全部训练算力，云厂商需要在不同区域建设多个算力机房，并通过高速光互联将其组成统一算力集群。
Scale across不同于传统DCI。传统DCI主要服务于数据中心内部、云存储与交换机之间的数据传输，而Scale across服务于多地分布式AI训练。推理业务基本不产生Scale across需求，因为推理通常部署在靠近终端的边缘机房，单点服务即可满足需求，跨地域数据交互量较低。当前Scale across需求主要来自训练业务。
Scale across场景多数控制在80公里半径内，不需要大量使用2000公里级长距传输方案。相干光模块是价值量最高的环节，Line System位列其次，光纤价值占比相对更低。典型80公里链路中，相干光模块与Line System价值量比例大约为6:4到7:3。
以20万张算力卡的数据中心为例，Scale across架构下通常只有10%至20%的数据需要跨机房传输，实际外传数据占比甚至可能低于10%。按单只800G ZR相干光模块带宽测算，单个机房对应相干光模块需求约2万只。若多个数据中心采用全互联结构，三座机房产生6条连接链路，五座机房产生20条链路，六座机房增至30条链路，机房数量增加会显著放大相干光模块需求。
相干光模块供需紧张，Ciena、诺基亚、思科占据主要产能
相干光模块当前供需紧张，订单已经排到2028年。行业供给受限的主要原因包括准入门槛高、可量产厂商少、上游元器件短缺以及过往缺乏对应产业需求积累。若全年需求达到200万只，而2026年全行业可交付量仅二三十万只，云厂商提前锁价锁产能就具有较强合理性。
北美具备相干光模块量产能力的主要企业包括Ciena、诺基亚和思科，三家份额大致接近。Ciena相干业务当前约占整体营收10%，公司预计该业务年增速约50%。全球可量产400G相干产品的企业约40家，但具备800G相干量产能力的厂商不到10家，旭创、新易盛已位列其中。当前竞争焦点更多集中在产能，而非单纯技术差异。
相干光模块上游紧缺零部件包括激光器芯片、DSP芯片和光隔离器。EDFA供应商方面，海外有Lumentum，日本有富士通、古河，国内有德科立、昂纳等企业。
产品迭代规律：速率提升不等于需求简单减半
相干光模块从800G升级到1.6T后，单位比特成本通常会下降10%至20%，但单只模块价值量约为前代的1.8倍。在总带宽需求固定的情况下，1.6T产品理论用量是800G的一半。不过新品上市初期存在产能红利，单位比特成本可能高于成熟前代产品，随着良率提升和产能放量，成本才会逐步回落。
400G、800G、1.6T产品迭代是循序渐进过程，云厂商不会一次性切换所有硬件，而是分批导入并要求新设备兼容老系统。未来三年行业测算仍以等效800G为基准更稳妥，1.6T大规模导入后，800G实际需求可能偏离当前预测。
短距光模块与长距相干光模块壁垒明显不同
短距光模块和长距相干光模块属于不同技术体系。短距产品主要面向几百米至两公里数据中心内部连接，研发门槛相对较低，规模化成本控制是关键。旭创等头部企业依靠大批量生产摊薄成本，中小厂商较难形成价格优势。
长距相干光模块需要高性能DSP、复杂纠错算法和信号损耗补偿能力，技术壁垒更高，头部厂商毛利率可达40%以上。主营相干长距的厂商要切入短距市场，主要障碍是成本；主营短距的厂商要切入相干市场，则面临算法、芯片、系统能力和客户认证等多重壁垒。
产业判断：需求真实，但节奏不能过度前置
AI光通信产业链的长期方向明确，NPO、CPO、相干光模块和Scale across都具备真实产业需求。但不同技术路线所处阶段不同，不能把终端客户生命周期需求直接计入单一年份业绩，也不能把样品价格简单当作量产价格。
短期看，Scale across和相干光模块的供需错配更明确，产能和元器件供应是核心约束。中期看，NPO将在2026年送样、2027年中后期进入标准化量产窗口，真正放量仍需客户验证和产品成熟。长期看，CPO、NPO和相干技术共同指向更高密度、更低功耗、更低单位比特成本的AI互联架构，但产业节奏必须服从工程验证、良率爬坡和客户部署周期。