纵向分析——一条从铜线到光子的二十年征程
起源：云计算的崛起与光模块的“被遗忘”
如果要为“AI驱动下的光模块”找一个起点，故事可能要从云计算的黎明开始讲起。
2010年前后，亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云正以前所未有的速度扩张。数据中心从几十台服务器的“机房”变成拥有数万台服务器的“超大规模数据中心”，服务器与服务器之间的通信需求开始爆发。但彼时，数据中心的互联还严重依赖铜缆——便宜、成熟、人人都懂。光模块只是一个“配角”，存在感极低，主要用于电信运营商的长途骨干网，以及少数数据中心之间的远距离互联。
转折出现在2015年前后。当数据中心内的服务器密度越来越高、带宽需求越来越大时，铜缆的物理极限开始暴露——距离稍远，信号就衰减得不成样子。Google、Facebook和微软的数据中心架构师们发现，他们必须在机架之间大量使用光纤，光模块的春天由此开始。
但这个春天并不热烈。光模块行业长期处于一种“不温不火”的状态。市场需求主要来自两个方面：一是电信运营商的4G/5G网络建设，二是数据中心的网络升级。行业竞争格局稳定，迭代速度缓慢——一个光模块产品从发布到普及往往需要三到五年。从100G到400G的跃迁，整个行业花了整整七年。供应商之间的竞争也相对温和，定价逻辑清晰，利润率稳定可预期。用业内人的话说，这是一个“没什么惊喜、也没什么惊吓”的行业。
直到2022年底，一个名叫ChatGPT的东西横空出世，彻底改变了这一切。
引爆：大模型竞赛打开“潘多拉魔盒”
2022年11月，OpenAI向世界展示了ChatGPT。这款能聊天、写代码、作诗、回答问题的AI助手，在两个月内就吸引了超过一亿用户，成为人类历史上增长最快的应用。
但鲜有人注意到，ChatGPT背后是一场算力的“军备竞赛”。训练一个GPT-3级别的大模型，需要上万块英伟达GPU并行运作。而这些GPU之间的数据交换量之大，远远超出了传统数据中心网络的设计承受能力。
问题出在哪里？答案很简单：带宽不够。
在传统的AI训练集群中，GPU通过InfiniBand或以太网网络互联。每个GPU都需要与其他GPU频繁交换中间计算结果——这个过程被称为“All-reduce”。当集群规模从几百块GPU扩展到数千甚至上万块，网络互联就迅速成为整个系统的瓶颈。黄仁勋在2025年的一次演讲中一针见血地指出：“传统以太网是为高平均吞吐量设计的，但在AI场景中，GPU主要是在彼此之间通信，而不是与互联网上的用户通信。”
解决方案？更高速的光模块。
一个简化的计算可以帮助理解这个需求的量级：一个包含10,000块GPU的训练集群，每块GPU都需要与集群中约10%的其他GPU保持高带宽连接。如果每块GPU需要8条100G链路，整个集群就需要约8,000条100G链路——换算成光模块数量，是数以万计的。而当集群规模从万卡级向十万卡、百万卡迈进时，光模块的需求量级将呈指数级增长。
这个逻辑在2023年下半年被市场迅速消化，引发了光模块需求的“井喷”。
根据LightCounting的统计，2023年年初，行业分析师普遍预测以太网光模块市场将下滑10%。但到了下半年，由于AI的推动，以太网不仅没有下滑，反而实现了5-6%的略微增长。到了2024年，AI直接推动以太网光模块市场增长40%。
这是一个罕见的“逆周期增长”。在全球宏观经济承压、传统通信设备需求疲软的背景下，光模块行业硬生生靠AI的需求撑起了一片天。2024年全球光模块市场规模达到约178亿美元，预计2025年将达到235亿美元。根据Yole的数据，全球光模块市场规模从2020年的87.8亿美元跃升至2023年的109亿美元，年复合增长率达7.5%。而LightCounting预测，光模块市场在2025年至2026年将以每年30%至35%的速度增长。
光模块的速率迭代节奏也被彻底改变。过去，光模块的代际更替周期约为四到五年。但从400G到800G，再到1.6T，这个周期被压缩到了两年以内。800G光模块的研发始于2020-2021年，目前已经具备批量生产能力，800G作为当前最先进的量产技术，2020-2024年的复合增长率高达约188%。1.6T的研发在2022-2023年启动，2025年已经开始出货，预计到2029年其复合增长率将达到180%。3.2T也已经进入预研阶段。
狂奔：中国厂商的“黄金时代”
AI带来的需求浪潮，最直接的受益者是谁？
答案是中国的光模块厂商。
2025年，全球10家主要云厂商的资本开支达到4660亿美元，同比增长64%，其中绝大部分投入AI算力基础设施。这些资本开支中，很大一部分变成了光模块的订单——尤其是高速率的光模块。800G光模块在2025年的年需求量约2000万只，实现翻倍增长。1.6T光模块也已开启规模商用，LightCounting预测，1.6T模块的出货量将从2025年的较小基数起步，快速攀升至数千万端口量级。
在这场盛宴中，中国厂商的表现令人瞩目。
2025年，中国光模块厂商在全球的市占率从55.6%提升至63.2%。其中，市场俗称“易中天”组合的三家龙头——中际旭创、新易盛和天孚通信——表现尤为亮眼。
中际旭创2025年实现营收382.4亿元，同比增长60.25%，归母净利润107.97亿元，同比大增108.78%。新易盛营收243.85亿元，同比增长182.0%，归母净利润96.32亿元，同比暴增239.3%。天孚通信营收51.63亿元，同比增长58.79%，归母净利润20.17亿元，同比增长50.15%。三家公司的股价在2025年分别上涨了428%、410%和284%，市值合计增长超过1万亿元。
这样的业绩增速，在任何一个制造业细分领域都是罕见的。而这一切，都源于一个简单的逻辑：AI需要光，而光在中国制造。
但故事的另一面同样值得关注。上游的光芯片环节，仍然主要由美日厂商把持。200G EML芯片的短缺预计将持续至2026-2027年，供应链管理能力成为核心竞争力。KeySight、Anritsu等海外企业占据了中国光通信测试仪器市场约84%的份额。这意味着，中国光模块产业的“骨架”虽然已经强大，但“心脏”——最核心的光芯片和高端测试设备——仍然受制于人。
分化：技术的三条岔路口
当800G成为主流、1.6T开始放量时，整个行业面临的另一个核心问题是：下一代技术该走哪条路？
传统的可插拔光模块，内部有一块DSP（数字信号处理器）芯片，负责对信号进行整形、补偿和时钟恢复。但DSP的功耗不低——在800G光模块中，DSP的功耗约占整体功耗的30-40%。当速率提升到1.6T甚至3.2T时，DSP的功耗将变得难以承受。
于是，技术路线开始分化。
第一条路：LPO（线性驱动可插拔光学） ，核心思路是“把DSP拿掉”。没有DSP，功耗自然就降下来了。但代价是，信号的完整性和系统的鲁棒性必须由交换芯片和线缆设计来保证，这要求整个系统做更紧密的协同。LightCounting预测，LPO的部署已经开始，2026年将有数百万个LPO模块投入使用。
第二条路：CPO（共封装光学） ，把光学引擎和交换芯片封装在同一个基板上。电信号路径从厘米级缩短到毫米级，功耗下降30%以上，端口密度翻倍，信号质量大幅提升。英伟达的报告显示，基于CPO交换机的AI集群，其韧性（resiliency）相比使用可插拔光模块的系统提升了10倍，这意味着GPU利用效率提升了5倍——这个发现让功耗降低反而成了“次要优势”。摩根大通预测，CPO将在2027年迎来规模化转折期，2030年市场规模预计达到50亿美元以上。
第三条路：可插拔的持续演进 。这也是最容易被忽视的一条路。XPO MSA的成立将前面板可插拔速率推进至12.8T，表明可插拔形态仍具长生命周期。博通发布了Taurus DSP，支持400G/lane速率，为3.2T光模块铺平了道路。可插拔收发器市场预计从2025年的110亿美元增长至2030年的230亿美元，复合年增长率高达17%。
这三条路并非“你死我活”，而是针对不同场景形成分层共存：可插拔模块继续主导中长距、运维友好的Scale-out场景；LPO作为过渡方案率先在特定场景落地；CPO则在超高密度、超低功耗的Scale-up场景开辟增量蓝海。市场对CPO替代传统可插拔光模块的担忧被过度放大了——CPO在短期内更多扮演互补与增量的角色。
与此同时，硅光技术的渗透率也在快速提升。2025年，硅光技术在800G模块中的占比已接近50%，从替代方案成长为主导选择。LightCounting预测，硅光技术的市场份额将从2025年的30%翻倍至2030年的60%。
变局：英伟达的入场与产业的“降维打击”
2025年，一个更大的变量出现了——英伟达开始全面涉足光通信。
3月，英伟达发布了Spectrum-X Photonics Ethernet和Quantum-X Photonics InfiniBand交换机，将CPO技术直接集成到交换机中。Spectrum-X被描述为“全球首个为AI工作负载设计的以太网结构”，可将生成式AI网络性能提升至传统以太网的1.6倍。
8月，英伟达更进一步，向光通信巨头Lumentum和Coherent分别投资20亿美元，总计40亿美元。这笔投资的目的很明确：保障AI算力集群所需的光器件供应，锁定OCS、CPO等核心技术。Lumentum在2025年第四季度的OCS订单积压已突破4亿美元；Coherent则是谷歌、英伟达等巨头的核心供应商。
几乎同时，Marvell以32.5亿美元收购了CPO初创公司Celestial AI——这个价格大约是Ciena收购另一家CPO初创公司Nubis Communications（2.7亿美元）的12倍。Celestial AI的技术基于“光子中介层”（photonic interposers），与Lightmatter的路线类似，被视为下一代光互联的前沿方向。
英伟达的入场，标志着光通信行业进入了一个全新的阶段。以前，光模块厂商是给数据中心“供货”的硬件供应商；现在，光模块成了AI算力基础设施中不可或缺的“关键部件”。英伟达的深度介入，不仅带来了巨额投资，更改变了整个产业链的权力结构——光模块不再是一个独立的“零部件”，而是与GPU、交换机共同构成一个“系统级解决方案”的一部分。这种“降维打击”，正在重塑整个行业的竞争逻辑。
逐鹿光速的竞争版图
技术路线对比：四条赛道，各显神通
当800G/1.6T成为“标配”，行业的分水岭开始清晰。AI驱动下的光模块赛道，大致可以按四个维度划分玩家：
1. 传统可插拔模块——最成熟的赛道。 以中际旭创、新易盛、Coherent、Lumentum为代表。这个赛道的特点是技术成熟、市场庞大、竞争激烈。中际旭创是全球800G光模块的出货冠军，但新易盛的增速更快，正在缩小与“一哥”的差距。Coherent在数据中心领域展现强劲动力，4QFY25营收同比增长16.4%。可插拔模块的护城河在于：成熟的产业链、预认证优势和成本效益。LightCounting预计，到2030年，800G及以上光模块的出货量将增长三倍。
2. LPO——功耗优化的“减法派”。 LPO的核心竞争力在于“去DSP化”。华为、Arista、Cisco等交换厂商是LPO的主要推动者，他们希望通过优化交换芯片和线缆设计来补偿DSP缺失带来的信号问题。国内头部CSP已将800G LPO纳入2026年批量部署计划。但LPO的大规模商用仍需突破标准未统一、多芯片互联互通及运维管理体系不成熟三大障碍。
3. CPO——巨头的“终极武器”。 英伟达、博通、Marvell是CPO赛道的主导者。英伟达的Spectrum-X和Quantum-X系列交换机已经将CPO商用化，Meta和甲骨文成为首批用户。博通推出了第三代200G/lane CPO，Meta共享了测试数据，证实前两代CPO的可靠性表现优异。Marvell则通过收购Celestial AI，补上了CPO版图中的关键拼图。CPO赛道的竞争不再是光模块厂商之间的竞争，而是系统级巨头之间的“军备竞赛”。值得注意的是，CPO的可靠性优势——使GPU利用效率提升5倍——正在成为其超越功耗优势的核心卖点。
4. OCS（全光交换）——架构层级的颠覆。 OCS直接在光域完成交换，无需光电转换，实现极低时延与极低功耗，可使AI算力集群整体功耗下降30%以上。谷歌已大规模应用OCS技术，微软、Meta及英伟达等厂商纷纷跟进。OCP已成立OCS子项目，成员包括Lumentum、谷歌、微软、英伟达、Coherent等。东吴证券预测，2025年OCS市场规模约4亿美元，2029年将超25亿美元，四年CAGR达58%。
中国制造vs美国技术
如果以“国家”为维度来看竞争格局，一个清晰的图景浮现出来：中国厂商在模块封装和制造环节占据绝对优势，但上游芯片和高端测试设备仍由美日主导。
模块与器件环节：中国前十光模块供应商的全球市占率超过50%，2025年进一步提升至63.2%。中际旭创、新易盛、天孚通信等龙头厂商的业绩爆发式增长，充分体现了中国在光模块制造环节的竞争力。
光芯片环节：200G EML芯片短缺将持续至2026-2027年。博通、Coherent、Lumentum等美日厂商掌握着光芯片的核心技术。英伟达的40亿美元投资，核心目的之一就是锁定这些关键供应商的产能。
设备与测试环节：KeySight、Anritsu等海外企业占据了中国光通信测试仪器市场约84%的份额。光模块封测设备市场规模从2020年5.9亿元增至2024年51.8亿元，但高端设备仍依赖进口。
系统集成环节：英伟达正在将光模块“内化”为自己的系统组件。通过Spectrum-X和Quantum-X交换机，英伟达不仅销售GPU，还销售包含光模块的完整网络解决方案。这种垂直整合策略，对传统独立光模块厂商构成了长期威胁。
一个有趣的信号是：英伟达正在将光通信生态全面“系统化”。其CPO合作伙伴名单包括台积电、Coherent、Corning、Fabrinet、富士康、Lumentum、SENKO、SPIL、住友电工等，覆盖了制造、光学和组装的全链条。这意味着，未来的光通信竞争，将从“模块级竞争”升级为“系统级生态竞争”。
谁在填补空白，谁在正面交锋
中际旭创： 全球光模块龙头，800G和1.6T的出货量全球领先，与北美头部云厂商深度绑定。它的生态位是“确定性增长的受益者”——只要AI算力建设持续，它就能拿到订单。
新易盛： 增速最快的追赶者。2025年前三季度营收增长222%，净利润增长284%。它的生态位是“弹性最大的高增长标的”，与中际旭创的竞争正在从“追赶”变成“并跑”。
天孚通信： 产业链中游的光器件供应商，与中际旭创、新易盛形成“易中天”组合，深度受益于光模块产业链的整体景气度。
Coherent与Lumentum： 美系光通信双雄，在上游光芯片和OCS、CPO核心技术领域具备垄断优势。摩根大通对两者目标股价均定至100美元，认为CPO业务的毛利率可达50%以上。
英伟达： 最大的变量。它既是光模块的“超级客户”，也是光通信技术的“系统整合者”，甚至正在成为光通信设备的“直接竞争者”。英伟达的入场，改变了整个赛道的竞争逻辑。
博通与Marvell： 交换机芯片巨头，正在通过CPO技术将业务从芯片延伸到光学。博通的Tomahawk Ultra交换机搭载CPO技术，Marvell则以32.5亿美元收购Celestial AI，大举押注CPO。
这个版图中，“空白”正在被快速填满。但有一个领域仍然相对空旷——上游光芯片的国产替代。这是未来最大的机会窗口，也是最大的风险敞口。
走向何方？未来2-3年
基于上述分析，对未来2-3年的趋势判断如下：
确定性最高的方向： 800G和1.6T可插拔光模块将在2026-2027年继续放量。Lumentum的订单已排至2028年，行业景气度可见一斑。中国光模块厂商将继续受益于AI算力建设的全球浪潮。
最具想象力的方向： CPO和OCS。英伟达的40亿美元投资、Marvell的32.5亿美元收购，都在指向这个方向。但CPO的大规模商用要到2027年以后，短期内更多是“题材”而非“业绩”。
最需要警惕的风险： 技术路径的不确定性。如果CPO在2027年后快速取代可插拔模块，依赖传统可插拔业务的厂商将面临巨大压力。虽然摩根大通等机构认为这种风险被过度夸大，但它并非不存在。另一个风险是供应链中断和地缘政治——中美贸易摩擦可能影响中国厂商的海外业务拓展。
最大的结构性机会： 上游国产替代。光芯片和测试设备是当前产业链中最薄弱的环节，也是国产替代空间最大的领域。如果国内厂商能在200G/400G EML芯片、硅光芯片、高端测试设备上取得突破，将获得远超当前模块封装环节的利润空间。
最深刻的产业变迁： 光模块正在从“独立零部件”演变为“AI算力系统的有机组件”。英伟达的入场是这一进程的标志性事件。未来的竞争，不再是“谁能做出更好的光模块”，而是“谁能提供更高效的算力互联解决方案”。这是一场产业格局的重构，光模块厂商必须在其中找到自己的新定位。
AI驱动下的光模块，正在经历一场“产业升维”
将时间轴与空间维度的分析交汇，一个清晰的判断浮现出来：AI驱动下的光模块，正在经历一场从“通信配件”到“算力关键组件”的产业升维。
纵向来看，这个行业的历史可以概括为三个阶段： “蛰伏期” （2010s-2022），以云计算和5G建设为主驱动力，技术迭代缓慢，增长平稳； “爆发期” （2023-2025），AI大模型训练需求引爆市场，800G/1.6T高速放量，中国厂商崛起； “分化期” （2026-2030），技术路线多元化（可插拔/LPO/CPO/OCS），竞争格局重构，英伟达等系统巨头深度介入。
横向来看，当前的竞争格局呈现出一个“三层结构”：底层是模块制造，中国厂商占据优势；中层是光芯片与设备，美日厂商主导，国产替代空间巨大；顶层是系统集成，英伟达、博通等巨头正在将光通信“内化”为AI算力基础设施的一部分。
交汇处，一个深刻的判断呼之欲出：AI对光模块行业的改变，远不止于需求的量级提升，更在于它从根本上改变了光模块的“身份”。
在AI时代之前，光模块是一个“零部件”——它的价值在于连接，客户关心的是它的性能和价格，技术迭代由行业标准组织（如MSA）主导。但在AI时代，光模块正在成为“算力系统”的核心组件——它的价值在于支撑更大的算力集群、更快的训练速度、更低的能源消耗。技术迭代不再由标准组织缓慢推进，而是由英伟达等系统巨头直接驱动。
这意味着，光模块厂商的生存法则正在被重新定义。过去，竞争的核心是“谁的成本更低、产能更大、良率更高”。现在，竞争的核心正在变成“谁与系统巨头的协同更紧密、谁能更快响应AI架构的变化、谁能在技术路线选择中站对队”。
中际旭创和新易盛的业绩爆发式增长，验证了中国厂商在“制造”维度的强大竞争力。但下一个阶段的挑战更为严峻：当光模块的技术迭代节奏被英伟达、博通等系统巨头掌控时，独立的模块厂商能否保持话语权？当CPO将光学引擎直接封装到交换机中，模块厂商的角色会被削弱到什么程度？当上游光芯片的瓶颈始终无法突破，中国厂商的利润空间会不会被持续压缩？
这些问题的答案，将在未来三到五年内逐渐揭晓。可以确定的是，AI驱动下的光模块赛道，远未到达终局。它正站在一个历史性的拐点上——从“连接时代”迈向“智能时代”。谁能在这场产业升维中找准自己的位置，谁就能在下一个十年中赢得先机。
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