CPO重构光互联，传统可插拔光模块厂商重新定位产业分工

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AI集群的网络功耗正在成为数据中心设计中的硬约束。GPU规模扩大后，机架间、芯片间需要交换的数据量同步上升，传统可插拔光模块沿前面板排布，电信号经十几厘米PCB走线驱动，速率越高，这部分功耗越难压缩。

近期，光互联在产业侧密集推进。10月22日，日本运营商KDDI与博通启动共封装光学（CPO）联合验证，把搭载Tomahawk 6芯片和Davisson光引擎的交换机放进AI数据中心，在模拟训练和推理负载下评估功耗、丢包和吞吐量。同期光博会上，华为海思、光迅科技、华工正源、新易盛、中际旭创集中展出3.2T至7.2T的NPO和CPO产品，英伟达Vera Rubin平台也在数吉瓦级部署中同步支持可插拔和共封装光器件。

市场对CPO存在一个普遍担忧，即光模块会被共封装替代，光模块厂的业务因此被绕过。从产品结构和供应体系看，这一判断并不成立。CPO改变的是光器件的形态和产业链分工，光引擎的供应方仍是光模块龙头，真正的变化在于平台主导权和价值量的重新分配。

CPO改变的是形态，不是功能

传统可插拔光模块是独立器件，插在交换机前面板，模块与交换芯片之间隔着十几厘米的PCB走线，模块内部配有DSP做信号重定时。速率提升后，驱动长距离铜线和DSP处理的功耗同步上升，前面板的模块数量、供电和散热也逼近物理上限。

CPO的核心是把光引擎从前面板搬到交换芯片旁，与芯片封在同一基板，电信号路径从100毫米以上缩短至2到5毫米，前面板随之取消。上海交通大学光互联综述给出的参考值是，共封装可将单比特功耗降至约6pJ/bit。

需要明确的是，CPO压缩的是铜线驱动和模块封装环节，光电转换功能并未消失。数据要变成光信号送入光纤，这一步仍需光引擎完成，且因集成度提高，对硅光和2.5D/3D封装的要求更高。光引擎没有消失，只是形态和位置发生变化。

这一变化的需求背景，是AI集群规模的持续扩张。英伟达10月27日与甲骨文宣布，将Vera Rubin NVL72系统在云平台的部署规模扩展至数吉瓦级，Rubin平台同时支持可插拔和共封装光器件。单集群光互联规模随之上量，高速率、低功耗的光连接成为AI工厂建设的刚性环节，这也是CPO在当前时点加速推进的直接原因。

光引擎仍是光模块厂在做

光博会的产品构成给出了直接答案。华为海思首发7.2T NPO光引擎，光迅科技首发6.4T硅光单模NPO，华工正源展出3.2T CPO和6.4T NPO，新易盛6.4T NPO在海外云厂验证，中际旭创6.4T NPO已在推进客户订单，上述产品均基于单波200G方案。

这表明CPO并非把光模块厂排除在外，而是将其产品由可插拔模块转为光引擎。客户仍是云厂商，硅光、封装、客户认证能力与光模块时代一脉相承。光迅科技3.2T NPO已在国内头部云厂商完成系统验证，依托的正是其在硅光模块上的工艺积累。硅光在800G及更早产品上已规模应用，CPO是这一能力向更高集成度的延伸，而非新的进入门槛。

NPO成为当前主流过渡形态，同样反映光模块厂的位置。彻底CPO将光引擎与芯片焊死，NPO让光引擎靠近芯片但保持独立、可更换，兼顾缩短电路径与独立维护。光模块厂当前重点产品均落在NPO，以保留光引擎的交付和维护能力。

平台主导权与价值量重新分配

光模块厂不会被绕过，不代表分工不变。CPO带来的调整集中在两个方面。

一是平台主导权上移。可插拔时代，光模块是标准器件，厂商按速率和规格直接供货。CPO时代，光引擎与博通、英伟达的交换芯片深度绑定，平台由芯片厂定义，光模块厂承担配套。KDDI验证由博通主导，采用Tomahawk 6加Davisson光引擎，体现的正是芯片厂的平台位置。光模块厂进入供货体系，需通过客户的产品认证（Code），认证覆盖功耗、兼容性和稳定性，周期长、黏性强。产业信息显示，联特科技已拿到Oracle的1.6T产品认证，Meta方面验厂同步推进。

二是价值量向上游光器件集中。光引擎中最紧缺的是激光器、硅光和外置光源，而非组装环节。Lumentum给出的口径是，面向AI数据中心的光器件产能已售罄至2029年初，部分产品2027年约70%的需求无法满足，新产能从建设到放量需三到五年。天孚通信表示，CPO配套的外置光源和光纤阵列已具备量产基础，NPO配套无源器件仍处于样品阶段。上游光器件的产能和良率，决定整条链的交付节奏。

对光模块厂而言，核心问题不是业务能否延续，而是在新分工中能占住多少价值。具备硅光、封装能力并进入芯片厂和云厂认证体系的厂商位置更稳，仅做标准化模块组装的厂商空间将被压缩。

时间节奏上，2026年以送样和系统验证为主，6.4T NPO预计2027年下半年形成订单、2028年放量，需求端并不紧缺，约束在于光器件供给和良率。KDDI作为运营商在真实负载下验证，标志着评估标准已由技术可行性转向运营可行性。跟踪这条线，重点看光引擎的客户认证落地与外置光源的量产交付，这两项指标比展台上的速率参数更能反映产业化进度。

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免责声明：本文仅用于光通信与AI算力领域的技术研究与行业分析，不构成任何投资建议，亦不作为任何投资决策的参考依据。文中信息均基于公开渠道的官方与权威资料整理。具体数据以官方或权威发布信息为准。

张星河

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