光互聯產業，能沾AI算力基建多大光？

穩健型選手來到指數級增長時代

文 | 《財經》執行主編 謝麗容

光模塊市場不溫不火多年，AI基建風口的超強帶貨能力終于光顧了它。

加入AI基建軍團后，此前的光模塊、光通信產業也應勢升級為“光互聯產業”。2026年開年以來，英偉達在AI光互連領域密集落子：向Lumentum、Coherent合計投入超40億美元，鎖定未來數年高端光器件產能；再向康寧承諾最高32億美元，將北美光連接產能擴大10倍。三筆投資，從激光器到光纖，覆蓋了光互連的核心上游鏈條。

在3月GTC大會上，黃仁勛進一步將光互連與硅光子技術定義為“算力突破的關鍵”，并宣布CPO交換機Spectrum-X已全面投產。同時，Feynman GPU架構首次大規模引入硅光子技術，芯片間帶寬提升10倍、能耗降低90%。至此，英偉達已從AI芯片巨頭升級為AI光互連全棧規則的制定者。

黃仁勛同時明確，AI數據中心將采取“光銅并舉”雙軌策略：銅纜用于機柜內部短距互通，零功耗、低延遲；光互連用于跨機柜大規模擴展。CPO技術將從2026年起成為AI數據中心標配，目標是在2028年前通過光子互連將逾千顆GPU整合于單一計算系統。

一時間，AI光互連成了全球資本市場最火熱的賽道：過去12個月，美股Broadcom、Marvell、Applied Materials股價分別上漲104.6%、198%和174.8%；康寧過去一年股價漲幅超250%；Coherent年內累計上漲86%，前瞻市盈率高達56倍，A股市場上，中際旭創自2025年低點漲幅超10倍，市值一度突破6400億元。新易盛自2022年10月低位9.72元起步，至2026年4月突破600元，漲幅超6200%，市值突破6000億元。天孚通信2026年5月觸及335元，市值超2600億元。光迅科技4月首次破百，5月上旬累計漲幅178%，市值約1457億元。華工科技過去一年漲幅約195%，市值約1374億元。

一眾沾 “光”的公司股價一飛沖天。但與此同時，行業內也出現了強烈的質疑聲：這到底是AI算力的真實產業革命，還是資本為了拉動行情編造的新故事？

我的核心結論非常明確：AI光互連不是單純的資本新故事，而是已經進入產業黃金期的確定性賽道；短期存在資本泡沫與概念炒作，但中長期的產業增長邏輯具備確定性。

AI算力為什么需要“光”？

黃仁勛的押注從來不是憑空的情懷，而是基于AI算力發展的底層物理矛盾——電互聯已經走到了物理極限，光互連是AI算力持續升級的唯一規模化可行方案。

光通信技術其實已經有超過50年的發展歷史，非常成熟，數據中心里也早就大規模應用了光技術。但在AI算力爆發之前，光技術只用在跨地域數據中心互聯、核心交換機互聯等小眾場景，90%以上的服務器交換機接入、芯片內部互聯場景還是電互聯的天下，全球數據中心光相關開支占比不足5%。

AI數據中心發展今天，已經從單機大模型訓練，全面進入了萬卡、十萬卡級別的超大規模算力集群時代，需求端發生了本質性的變化，把光互連從“可選項”推到了“必選項”的核心位置。

英偉達最新的Blackwell架構，單臺GPU服務器的帶寬需求已經從H100時代的3.2T，飆升到了11.5T；而十萬卡級別的AI集群，需要的總帶寬更是達到了驚人的EB級，這相當于把整個互聯網的骨干網帶寬，塞進了一個數據中心里。

傳統的電互聯，在這個需求面前已經完全卡死，因為包括帶寬、功耗和時延三大物理瓶頸無法突破，光互連恰好完美解決了這三大問題。

這些技術比較晦澀。可以打個比方：把AI訓練想象成一座超級工廠，GPU就是工人。他們需要不停地互相遞送半成品、協調工序——每一次模型參數的同步，都相當于所有工人同時交換手中的圖紙。電互聯就像工廠里原本的“窄走廊”，工人多了就會擁堵、喊話傳不遠、還發熱嚴重；而光互連則是在工廠里架起了“高速傳送帶+專屬電梯”——數據在玻璃光纖中以光速穿梭，沒有擁堵、沒有發熱、跑得又快又遠。

這正是光在AI數據中心里的核心角色：它不是算力本身，而是讓算力能夠“聚在一起干活”的血管與神經系統。

光互聯市場真實規模和潛力

根據第三方數據分析機構TrendForce（2026年2月）和LightCounting（2026年2月及5月更新）的綜合統計與推算，2026年面向AI集群的光收發模塊及相關組件市場規模預計將達到260億美元，占當年全球AI基礎設施總投入（超1.3萬億美元）的比例約為2%。

若計入Coherent財報中提及的CPO（150億美元）和OCS（超40億美元）等更廣義的光互連產品，則2026年全球AI光互連產業總體量有望達到400億美元量級，在AI基礎設施總投入中的占比相應提升至約3%-4%。受800G/1.6T加速普及和下一代集成光互連技術規模商用的雙重驅動，該占比預計將在2027至2030年間持續提升。

全球AI產業發展重心在中美兩國，AI光模塊市場同樣正在形成中美雙核驅動格局，兩國的驅動力不同，但其合力的結果是全球市場的爆炸性增長：

北美云廠商（微軟、谷歌、Meta、亞馬遜等）創紀錄的資本開支，驅動高速光模塊需求爆發，北美市場在全球占比最高。

從字節跳動到騰訊，中國各大科技巨頭在AI基礎設施上的投資持續加碼，雖然絕對規模低于美國，但增速與落地效率更具優勢，成為不可忽視的增量。中國光模塊廠商憑借效率優勢已占據全球60%以上的高速產品份額，中際旭創營收全球第一。

僅從絕對數值看，光模塊的260億美元和光互連的400億美元在AI算力基礎設施動輒萬億級別的投入相比確實顯得不大——大約相當于一個中等規模的消費電子品類，甚至在規模上仍不及全球咖啡豆市場的一半。

但從投入產出結構和增長率角度看，這個市場“小但關鍵”。光模塊在AI集群總成本中不是大頭。簡單說，數據中心每花100塊錢，大約只有3-4塊錢花在光模塊上。但260億背后藏著一條更陡峭的增長曲線。LightCounting預測2025-2026年光模塊市場年增速高達60%，而同期數據中心總Capex增速為31.7%。這意味著光模塊的增速幾乎是數據中心大盤增速的兩倍。

更關鍵的是，它是整個AI集群運行的核心瓶頸，而不是閑置的周邊設施。

黃仁勛的論斷可以簡單概括為一個核心公式：GPU算力×光互連帶寬=有效集群性能。集群擴展瓶頸已從“算力不足”轉向“通道不夠寬”。光模塊因此獲得了遠超其成本占比的戰略定價權。

因此，人們要看懂的不是光模塊的產業規模有多大，而是它的不可替代性和增速差。

簡單說，占比很小不等于配角；增速快等于結構性機會；占比低+不可替代=高戰略定價權。

核心真相

判斷一個賽道是資本故事還是產業黃金期，核心標準只有一個：有沒有真實的業績兌現、有沒有落地的技術產品、有沒有可持續的增長邏輯。AI光互連，在這三個維度上，都已經給出了明確的答案。

其一，訂單與業績已經兌現，不是畫餅充饑。

2026年一季度的財報，已經把AI光互連的真實增長擺在了臺面上：

國內龍頭中際旭創，一季度營收194.96億元，同比增長192%，凈利潤57.35億元，同比增長262%，單季度的利潤就達到了2025年全年的53%；

新易盛一季度營收83.38億元，同比增長106%，凈利潤27.80億元，同比增長77%，800G光模塊的市占率已經達到了25%-30%；

海外龍頭Lumentum，2026財年三季度營收8.08億美元，同比增長90%，光元器件業務營收同比增長77%，訂單已經排到了2028年，產能完全供不應求；

就連上游的光芯片廠商源杰科技，一季度營收也同比增長了321%，凈利潤同比暴漲1153%，國產高速光芯片的商業化已經全面落地。

這些業績不是靠政府補貼、不是靠非經常性損益，全都是來自AI光模塊、光芯片的真實出貨，是全球云廠商、AI企業的真實訂單，完全具備可持續性。

其二，技術迭代已經進入快車道，不是PPT技術。

AI光互連的技術迭代速度，已經遠超傳統通信行業的周期，進入了“量產一代、研發一代、預研一代”的快車道：

800G光模塊已經成為市場主流，2026年的出貨量占比將超過60%；

1.6T光模塊已經進入批量出貨階段，中際旭創的1.6T 市占率已經達到了50%-60%，成為英偉達Blackwell架構的主力供應商；

3.2T光模塊已經進入中試、送樣階段，華工科技已經實現了小批量量產，英偉達、Coherent也計劃在2026年底實現量產；

5.6T、11.2T的超高速光模塊，已經進入了預研階段，技術路線已經明確。

更重要的是，這些技術不是停留在實驗室里，而是已經全面落地到了AI數據中心里：微軟、Meta、谷歌、阿里、騰訊等全球頭部云廠商，都已經開始大規模部署 800G、1.6T 光模塊，用于AI算力集群的建設，真實的需求已經全面爆發。

另外，行業共識已經全面形成，增長邏輯徹底改變。

AI 光互連的增長，已經不是單一廠商的動作，而是全球行業的一致共識：

集邦咨詢預測，2026年全球高速光模塊市場規模將同比增長40%以上，2027年增速將進一步提升到50%；

LightCounting預測，AI光互連的市場規模，將從2025年的100億美元，增長到2030年的800億美元（廣義口徑），年復合增長率超過50%；

高盛、摩根士丹利等全球頭部投行，都已經把AI光互連列為AI下半場的核心主線，持續上調相關龍頭公司的目標價與盈利預測。

尤其值得注意的是，光通信行業的增長邏輯，已經發生了根本性的改變：從過去的“電信行業投資周期”，也就是靠運營商的5G、寬帶建設拉動，徹底轉向了“AI 算力周期”，靠全球云廠商、AI企業的算力集群建設拉動。

這兩個周期的核心區別在于：電信周期的增長是線性的、有天花板的，運營商的資本開支每年的增速普遍在10%以內；而AI算力周期的增長是指數級的、幾乎沒有天花板的，全球AI算力的需求每年都在翻倍增長，對應的光互連需求，也會跟著同步翻倍。

簡單來說，光的增長的驅動因素變了，從線性的電信建設，變成了指數級的AI算力需求，增長的確定性和彈性，都上了一個全新的臺階。

資本市場泡沫確實存在

我們不能只看產業的光明面，也要正視當下市場里的泡沫與炒作——AI光互連的火熱，確實有資本編造新故事的成分，這也是行業內質疑聲的核心來源。

AI光互連成了AI主線敘事的新載體，資本需要新故事來拉動行情。2023年以來，AI的投資主線已經從大模型、AI應用，逐步回到了算力底座的硬科技賽道。當市場對GPU、HBM的炒作已經進入高位，光互連這個“AI算力的隱形底座”，就成了資本最好的新敘事標的——它有足夠的技術壁壘，有明確的增長空間，還有英偉達的龍頭背書，完美符合資本市場對“AI新主線” 的期待。

板塊的短期暴漲，確實存在資金抱團、估值偏高的泡沫。無論是美股的 Lumentum、Coherent，還是A股的中際旭創、新易盛，年內股價漲幅都普遍超過100%，部分標的的動態市盈率已經超過50倍，遠超傳統通信行業的平均估值水平。A股里大量和AI光互連毫無關系、只是做傳統電信光模塊、低速率器件的公司，只要沾了“光”字，股價就一飛沖天，完全脫離了公司的基本面和真實業績。

部分技術路線的炒作，確實存在“PPT 講故事”的成分。比如當下火熱的CPO技術，雖然是未來的明確趨勢，但目前還處于商用元年，只有英偉達、中際旭創等少數頭部廠商實現了小批量出貨，大量公司還停留在樣品、預研階段，就已經在資本市場上炒得沸沸揚揚，把未來3-5年的預期都提前兌現了。

但我們必須明確：短期的資本泡沫和概念炒作，不能否定長期的產業變化。就像2000年的互聯網泡沫，雖然有大量的公司倒閉、股價暴跌，但沒有改變互聯網成為未來幾十年核心產業的趨勢；AI光互連也是一樣，短期的泡沫會隨著業績兌現逐步出清，但長期的產業增長邏輯，是不會因為資本的短期炒作而改變的。

對于投資者和產業界來說，最關鍵的不是爭論“是故事還是黃金期”，而是搞清楚，哪些是真實的產業黃金期，哪些是虛假的資本故事，兩者的核心邊界有三個：

第一個邊界：是否綁定了核心客戶，有沒有真實的批量訂單。

凡是能進入英偉達、微軟、谷歌、阿里、騰訊等全球頭部AI廠商、云廠商的供應鏈，實現800G、1.6T光模塊的批量出貨，有明確的在手訂單的公司，都是在產業黃金期里，業績的增長是有真實支撐的，反之則不然。

第二個邊界：是否掌握了核心技術，有沒有技術壁壘。

AI 光互連的核心壁壘，是高速光芯片、硅光技術、高速封裝、CPO 光引擎，這些技術需要長期的研發積累，不是短期就能突破的。凡是掌握了這些核心技術，能實現自研自產，良率達到行業領先水平的公司，都是產業黃金期的核心玩家；凡是沒有核心技術，只是靠外購芯片、簡單組裝，沒有任何技術壁壘的公司，哪怕短期業績再好，也只是在賺加工費，一旦行業競爭加劇，就會被快速淘汰，本質上還是在靠故事炒估值。

第三個邊界：是否符合長期的技術趨勢，有沒有可持續的增長空間。

AI 光互連的長期技術趨勢，是從可插拔光模塊，逐步向CPO、LPO（線性直驅）、NPO（近封裝光學）演進，最終實現“光進銅退”的全光網絡。凡是提前布局了這些長期技術路線，已經有樣品、有技術儲備的公司，就能在未來的行業競爭中占據主動，享受長期的增長紅利；凡是只盯著當下的800G光模塊，沒有任何長期技術布局，只是在賺短期的快錢的公司，一旦技術路線迭代，就會被快速淘汰，本質上還是在靠短期的故事炒作。

科技巨頭的多重角色

科技巨頭在整個光互連產業中的作用不容小覷。

他們是光互連領域的超級買家，讓供應鏈廠商敢于投入研發并形成規模效應，從而推動整個產業高速運轉。巨大的采購量有足夠能量去培育并支撐起一眾優秀的光模塊公司。舉個例子，華工科技的核心客戶覆蓋了阿里、字節、騰訊在內的幾乎所有主要科技巨頭。這種深度綁定，讓國內的龍頭供應商得以快速積累經驗并形成成本優勢。

出于各種不同的現實需求，科技巨頭熱衷于前沿的架構設計和新技術的驗證，當某個新技術被巨頭在龐大的網絡體系中驗證并采納了之后，它們就從實驗室中的“可供選項”，真正成長為被主流市場接受的“標準方案”。

2025年底，阿里云發布UPN512全光Scale-up架構白皮書：通過單層以太網光互連，將512顆xPU集成至同一個邏輯算力池。很多人理解這是阿里對成本控制的一種方式，但更多是對未來AI集群擴展方式的主動定義。該架構采用LPO/NPO光互連方案，預計降低成本30%以上，可靠性提升約3倍。

前沿技術的判斷上，阿里選擇推進3.2T NPO模塊，認為NPO相比CPO技術成熟度更高、更易大規模落地。在工程落地層面，阿里扮演著“嚴苛的規模驗證者”：通過華工科技等供應商的大規模部署和集采，使中國高速光模塊在工程化與批量交付能力上快速趨近全球頂尖水平，華工科技在400G單模光模塊份額已超60%，中際旭創穩居阿里800G第一大供應商、份額約60%。

“定義者+推動者”的雙重角色，讓阿里成為全球AI光互連產業演進中一個不可替代的牽引力量。

字節跳動憑借激進的AI投入，已成為光模塊市場不可忽視的新興需求巨頭與技術路線推手。其對功耗和成本的敏感度極高，因此直接跳過傳統800G DSP方案，主導研發LPO（線性可插拔光學）版本的光模塊，力求在新一代AI集群中大幅降低功耗與延遲。字節扮演著“嚴苛教練”角色，對技術和成本指標的極致要求，倒逼供應鏈向LPO等前沿方向加速成熟。

騰訊同樣扮演技術先行驗證者的角色，并展現出對硅光與NPO路線的強烈偏好。騰訊已在Scale?Out網絡中大規模部署超過200萬只自研硅光模塊，裝機量達百萬級，實質性地證明了硅光技術在超大規模數據中心的可行性與成本優勢。同時，騰訊的3.2T NPO已完成實驗室測試，計劃于2026年第四季度啟動部署，專門解決Scale?Up網絡中銅纜距離不足的痛點。通過“自研光芯片+白盒交換機”的開放生態，騰訊降低了對外部一體化供應商的依賴，增強了自身在網絡架構標準中的話語權。

美團作為超大規模數據中心的一位超級用戶，也在利用AI算力帶來的結構性機會，從標準參與做起。美團正在IPEC牽頭制定400G eSR4和800G eSR8標準，將傳輸距離從100米延伸至150米，直接改寫了下一代數據中心光模塊的技術規格。

其他如小米和百度等，也是光互連領域的活躍布局者。

一個科技巨頭在光互連領域的需求可能有好多種，可以扶持培育出多個光選手。

字節跳動在光模塊的供應商選擇上，便展現了精準分工——光迅科技與字節采取JDM（聯合研發）模式，深度綁定，在字節光模塊采購中份額居首，有分析給出約35%-40%；中際旭創則憑借其在硅光技術和大規模交付上的優勢，成為字節并列一供/二供，份額約25%-30%，并獨家供應字節的液冷模塊；華工科技作為另一核心供應商，份額約20%，主攻400G/800G硅光路線。

和上述科技巨頭公司相比，華為是一個特殊的存在——它是全球極少數同時具備AI芯片、交換機、硅光芯片、CPO封裝全棧能力的玩家。雖然受先進制程制裁影響，無法獲得最先進的工藝節點，但在光互連領域，華為海思的硅光芯片和NPO/CPO技術布局仍處于國內領先、全球第一梯隊（受限于先進封裝對外依賴，目前主要服務于自研昇騰集群的內部配套）。

華為的直接對標者不是中際旭創這類模塊廠商，而是由英偉達及其核心供應商（Coherent、Lumentum、博通等）所組成的整個體系。

關于未來的四個判斷

可以提煉出四個面向未來的關鍵判斷：

其一，AI算力的下一場戰爭，是連接效率之戰。單集群從萬卡邁向十萬卡，瓶頸不再是芯片的峰值算力，而是芯片之間能否同步呼吸。光互連由此從成本項躍升為系統級的物理約束條件——誰掌握光，誰就一定程度上掌握了集群擴展的節奏。

需要強調的是，集群效率是一個精密的系統工程，除了光模塊，還涉及系統軟件層的通信效率、網絡層的拓撲設計與擁塞控制、供電壓降和散熱等多層級，光互連只是其中最硬、最前置的一層。

其二，產業鏈的價值正在不可逆地上移。模塊封裝層的規模紅利仍在，但真正的定價權長期看將轉移到光芯片、DSP、硅光引擎和CPO封裝。未來幾年，利潤最豐厚的環節將集中在那些能突破物理極限問題的上游玩家手中。

英偉達定義的CPO封裝路線是行業新趨勢之一。CPO一旦成為主流數據中心的互連標準，所有符合舊標準的產品（傳統可插拔模塊）都將面臨需求萎縮。尤其是無硅光自研能力的純模塊封裝廠商，這類公司的商業模式以“外購芯片-封裝測試-銷售模塊”為核心。另外，依賴傳統電信市場的二線模塊公司，在CPO核心組件上受制于外購的公司。

簡單說，CPO的普及不會革掉所有系統集成商的命，但它會加劇一個早已開始的分化。

其三，中美將沿著不同的技術主航道并行競速。美國以英偉達聯盟為核心，押注CPO+銅纜漸進路線，構建封閉的系統級生態；中國則以華為、阿里、字節、騰訊為牽引，走“全光互連+場景驅動”的開放路線，依靠巨大的市場縱深和工程化效率反向定義標準。

兩條路徑沒有終局意義上的“誰取代誰”，但會催生出兩套并行的產業體系。

最后，技術路線的分化遠比想象中劇烈，而勝出的不會是某一條路線，而是那些能同時駕馭多條路線、并具備快速工程化能力的企業。

LPO、NPO、CPO、OCS、硅光、薄膜鈮酸鋰——多種技術將在不同距離、不同功耗約束下找到自己的生態位。押注單一技術是危險的，擁有工具箱才是長期護城河。