AI算力飙升遇瓶颈，数据中心光通信分出三条路线

随着图形处理器（GPU）和专用芯片（ASIC）的算力不断增强，传统可插拔光模块在传输效率和能耗方面逐渐遭遇瓶颈，光通信技术由此成为人工智能基础设施升级的核心领域。

据报道，在OFC 2026（光纤通信展览会）上，共封装光学（CPO）技术依然是业界关注的焦点。不过，各大厂商在CPO技术的成熟度及引入方式上存在显著分歧。从产业布局来看，数据中心光学技术目前已演化出“跳跃式”、“阶段式”与“渐进式”三条发展路径，分别对应了企业在性能、成本、散热及供应链生态系统方面的不同考量。

当前行业的起点均为现有的可插拔光模块架构，未来将向更深层次的光电融合方向发展。技术演进依次包括可插拔模块、近封装光学（NPO）、CPO以及更远期的光学输入输出（OIO）架构。光引擎与主芯片的物理距离越近，理论上的带宽效率和功耗表现越优，但相应的技术壁垒也越高。

“跳跃式路线”以英伟达（NVIDIA）为代表，主张直接研发CPO技术以跳过中间过渡方案。CPO将光引擎直接封装在交换机或计算芯片旁边，能极大缩短电信号传输距离，被视为解决未来带宽和功耗问题的终极手段。然而，其封装、散热及量产难度最高，商业化时间表尚不明确。

“阶段式路线”以腾讯和阿里云等云服务厂商为代表。这些企业认可CPO的长期价值，但鉴于当前技术成熟度和成本问题，选择先引入NPO作为过渡。NPO能在带宽、功耗和散热间取得较好平衡，并降低供应链风险，未来可视技术进展向CPO升级。

由Arista提出的“渐进式路线”则以超高密度可插拔光学（XPO）为代表。该路线侧重于延续现有的可插拔光模块生态系统，通过高密度设计提升带宽和空间利用率，具有部署门槛低、维护方便和供应链成熟等优势，是CPO全面普及前的务实选择。

这三种路径分别对应了不同的技术迭代节奏与风险控制策略。“跳跃式”追求极致性能以掌握技术主导权；“阶段式”强调循序渐进以降低转型风险；“渐进式”则侧重延续现有架构优势以满足短期市场需求。

尽管多数厂商的长远目标仍是CPO乃至OIO架构，但短期内数据中心光通信市场将呈现NPO、XPO与CPO多技术并存的局面。未来，微软、谷歌和Meta等大型云服务商的技术选择，将对下一阶段的产业格局产生决定性影响。