光互联：AI算力集群的“神经系统”正从幕后走向台前
1、光互联行业定义
光互联是指以光信号为载体，在芯片之间、板卡之间、服务器机架之间乃至数据中心内部完成高速数据传递的技术体系。其核心逻辑在于利用光子传输的低损耗、高带宽和抗电磁干扰等物理优势，突破传统电互连在速率提升过程中遇到的功耗激增和信号衰减困境。
在AI数据中心的具体场景中，光互联解决的是“数据搬运”的效率问题。随着模型参数规模从千亿迈向万亿，计算单元之间的通信开销已成为制约算力发挥的主要瓶颈。光互联的使命不再是简单的“连通”，而是要在单位功耗内搬运尽可能多的数据，并且让数据以最低的延迟到达目标计算单元。从产业发展视角看，光互联已从传统的通信配套技术，升级为决定AI算力集群整体效能的核心使能技术。
2、光互联行业发展历程
光互联的技术演进大致可划分为三个阶段：
（1）电信长距时代
这一阶段光通信的核心使命是解决城市之间、国家之间的信息传输问题。技术重心放在长距离传输的可靠性和容量上，产业节奏相对平缓，技术升级周期较长。
（2）数据中距时代
随着云计算的大规模普及，光模块开始大规模进入数据中心内部。可插拔光模块凭借标准化、易维护的优势成为绝对主流，产业链分工高度成熟。光模块的升级周期大约在四到五年，技术进步更多体现为“量变”。
（3）AI短距时代
AI训练集群的出现彻底改变了游戏规则——光互联的距离从千米级、百米级压缩到机柜内米级甚至板间厘米级，但对带宽和延迟的要求却提升到了前所未有的高度。光模块升级周期缩短至约两年，技术路线从“大一统的可插拔”走向多元化并存。一个直观的比喻是：三代光互联技术做的事情，本质上就是把光电转换的位置一寸一寸地推向算力芯片——可插拔是“板边之光”，NPO是“板上近芯”，CPO则是“封装共融”。
3、光互联产业链总结及影响
光互联产业链分析
资料来源：普华有策
光互联产业链上游是光芯片、电芯片和光学材料；上游是整个产业链的技术制高点。光芯片负责电光和光电转换，其性能直接决定了光模块的速率上限和功耗水平；电芯片尤其是高速DSP，负责信号的处理和补偿，是成本构成中的重要部分。当前产业链最突出的瓶颈集中在高端光芯片和高速DSP领域——这些环节技术门槛极高、验证周期漫长，是国内产业亟待突破的关键环节。上游的任何供应波动或技术延迟，都会直接影响中游的交付节奏和成本结构。
中游方面，传统可插拔光模块在速率较低的场景中仍然占据主导，其优势在于产业链成熟、标准化程度高、运维便利。NPO将光引擎移至ASIC周边，缩短了电信号的传输路径，同时保留了可插拔的运维弹性，被普遍视为当前阶段最现实的工程化方案。CPO则将光引擎与计算芯片置于同一封装基板内，追求信号完整性的极致优化，但代价是产业链生态的封闭化和维修复杂度的上升。
行业下游是行业景气度的风向标。AI训练集群需要极致的带宽和极低的尾延迟，是高端光模块的核心需求来源；AI推理集群随着应用规模化落地，正在成为增量需求的重要一极；传统数据中心向智算中心升级的过程中，也释放出可观的替换需求。下游算力基础设施的投资力度和建设节奏，直接决定了光互联行业的增长斜率。
4、光互联行业竞争格局
全球光互联产业呈现“中国主导中游制造、海外主导上游关键器件”的格局特征。
在光模块制造环节，中国厂商已确立明显的规模优势。市场份额持续向头部企业集中，行业前五的合计占有率已超过六成。头部厂商不仅在产能和交付能力上建立壁垒，还通过参股、合资、产业基金等方式向上游光芯片、电芯片和关键材料延伸布局，构建纵向一体化的供应链体系。
在光芯片和电芯片等上游核心环节，海外厂商仍保持较强的技术优势。高端激光器芯片和高速DSP的设计与制造，依然是国内产业链最突出的短板。但这种差距正在逐步缩小——国内头部企业在部分中高端光芯片领域已实现从研发到量产的跨越。
在交换芯片和先进封装等与光互联深度耦合的相邻领域，海外巨头凭借长期积累的生态壁垒保持领先，但台积电等代工龙头的COUPE等先进封装平台，也在为产业提供更多元的方案选择。
5、光互联行业发展的核心驱动因素
（1）AI模型规模持续扩张对带宽的极致渴求
大模型的参数规模每两年扩展一到两个数量级，而网络互联带宽的增长幅度相对有限。二者之间的剪刀差构成了光互联技术持续升级的核心动力。AI训练集群从万卡规模向十万卡、百万卡演进的过程中，计算单元之间的数据交换量呈指数级上升，光互联的带宽和延迟指标直接决定了集群的整体利用率。2025年中央经济工作会议明确提出“深化拓展‘人工智能+’”，从顶层政策层面确认了AI基础设施建设的战略优先级，为光互联需求提供了宏观背书。
（2）电互连逼近物理极限倒逼技术路线切换
传统铜互连在速率提升过程中面临信号衰减、功耗激增和电磁干扰三大困境。随着交换机SerDes速率和光模块通道数持续增加，电信号在PCB上的长距离传输已接近材料物理极限。这种“电的瓶颈”不是工程优化可以缓解的，必须从架构层面引入光来解决。功耗层面的压力同样紧迫——光模块功耗在系统总功耗中的占比持续攀升，传统方案在功耗预算内已难以支撑更高带宽。
（3）政策顶层设计的系统性加持
2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，并要求“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”。“十五五”规划纲要将信息通信业确立为网络强国和数字中国建设的重要基石，明确“提升数智化发展水平”单独成篇，要求统筹推进算力设施建设、模型算法发展和高质量数据资源供给。工信部在2026年6月进一步印发了“人工智能+信息通信”创新发展实施意见，将光电共封装器件、智算超节点光电互联技术攻关等纳入重点任务。政策链条的层层递进，为光互联产业提供了清晰的中长期发展路线图。
（4）新质生产力框架下的战略价值重估
“十五五”规划纲要明确将量子科技、第六代移动通信等列为前瞻布局的未来产业方向。光互联作为这些未来产业所依赖的底层数据传输基础设施，其战略价值在新质生产力框架下被重新定义——不仅是算力集群的“连接线”，更是未来产业生态的“基础骨架”。2025年中央经济工作会议要求“因地制宜发展新质生产力”，光互联正是新质生产力在信息通信领域的具体技术承载。
（5）超节点架构重塑光互联需求层级
AI网络架构中Scale-up（纵向扩展）与Scale-out（横向扩展）分工日益清晰。超节点的出现扩大了Scale-up的物理半径，使得原本局限于机柜内部的紧耦合互联需要在更远的距离上保持极致性能。这直接推动了光电转换位置向ASIC附近迁移的趋势，也使得光互联从“可选技术”升级为“必选架构”。
6、光互联行业发展面临的主要挑战
（1）供应链稳定性与地缘竞争压力并存
高端光芯片和电芯片仍高度依赖海外供应，全球供应链的不确定性构成了潜在的断供风险。与此同时，全球主要经济体对光互联和半导体先进封装领域的竞争态势日趋激烈，国内企业在获取关键设备和材料方面面临更多约束。
（2）前沿技术商业化落地的时间表存在不确定性
CPO等技术路线虽然远期前景明确，但从样品验证到规模量产仍需跨越联合良率、热管理、光纤耦合精度、测试诊断体系建立和现场维修成本等多重工程化门槛。大规模商业化部署的时间表存在较大不确定性，过度乐观的预期可能导致投资节奏的误判。
（3）多技术路线并存带来的“押注”风险
行业面临可插拔、LPO、NPO、CPO等多种技术路线的竞争与共存。不同路线在成本、功耗、性能、运维便利性之间各有权衡。企业在技术路线选择上面临方向性决策——押错路线可能意味着大量的研发投入和产线投资面临沉没风险。
（4）标准化进程滞后制约规模化发展
NPO和CPO等前沿技术的接口标准、测试标准尚未完全统一，不同厂商之间的互操作性存在不确定性。标准化的滞后不仅增加了产业链协作的摩擦成本，也提高了下游客户的采购决策难度，客观上延缓了前沿技术的规模化部署节奏。
北京普华有策信息咨询有限公司《2026-2032年光互联产业深度研究及趋势前景预判报告》