当前AI芯片的算力竞争已进入新阶段；以英伟达为代表的产业龙头正在重塑数据中心架构，将设计重点转向更高密度的芯片互连与更高速的数据传输。这个变化也带来更严峻的工程挑战。传统电气传输的瓶颈正在显现。以英伟达NVLink 6通信协议为例，单通道速率可达400G SerDes，单颗GPU带宽上限达到3.6TB/s。在如此高频的传输条件下，铜缆中电信号随距离衰减的问题被显著放大，可靠传输距离被压缩到一米以内。当芯片互连从单机柜扩展到跨机柜集群（例如由英伟达八组NVL72组成的576个GPU集群）时，铜缆方案已难以支撑，这也成为光学传输加速落地的关键原因。 光学互连具备铜缆难以替代的优势。光学传输可借助波分复用（WDM）技术，在单根光纤内通过多波长并行传输提升带宽密度，这是电气互连难以实现的能力。其中，共同封装光学（CPO）通过在封装端集成硅光芯片，并利用200G PAM4微环调制器，在体积与功耗之间取得更好的平衡，正在成为提升光引擎带宽密度的重要路径。 产业端的投入正在提速。英伟达近期宣布分别向Lumentum和Coherent各投资20亿美元，并签署多年采购承诺及优先供货权协议。该动作显示其正对光互连关键器件进行前置布局，并更深度参与激光器与光学元件对应的研发。，多家云服务商也在联合新创公司推进光学传输方案，以应对未来更高的带宽需求。 技术成熟度的提升正在为规模化应用铺路。行业研究机构预测，2026年AI数据中心光通信模块中CPO渗透率约为0.5%。随着硅光与CPO封装逐步完善，跨机柜的光互连传输最早可能在英伟达Rubin Ultra或Feynman世代开始出现。到2030年前后，硅光CPO在AI数据中心的渗透率有望提升至约35%。同时，新型光互连与Optical I/O等相关技术也可能陆续进入应用。 这一变化将重塑算力基础设施。随着光学互连的应用扩大，未来数据中心将更依赖光学技术体系，芯片设计、封装工艺以及光学器件供应等产业环节也将围绕这一方向加速调整与升级。
由算力需求推动的光通信升级，影响的不只是单个企业的竞争态势，也折射出全球数字基础设施的演进方向。在摩尔定律逐步逼近物理边界的背景下，光学技术的突破可能重新划定计算效率的上限，其进展值得持续关注。未来十年，谁能在光互连标准与生态上占据主导，谁就更有机会掌握下一代算力竞赛的关键优势。