退休的想赚科技钱，CPO，出货量砍了七成，现在到底该咋布局？

大家好，欢迎观看【山海点评】最近Semi分析机构发布的一份唱空CPO的研究报告，在行业里掀起不小波澜。报告核心理由就是良率不足，没法大规模商用，产能跟不上，出货量远不如市场预期。

这份报告直指，原来市场预期2027年CPO出货量在2000万到3000万个，但按照当前良率测算，最多只能到600万到700万个，差距远超预期，妥妥是利空消息。

报告发布后，英伟达网络高级副总裁GiladShainer公开反驳SemiAnalysis的判断，明确表示Spectrum-X以太网CPO交换机将按原计划在2026年下半年启动量产。

大摩也发布报告回应，认同CPO短期放量不及预期，但强调CPO长期逻辑未变，真正的爆发式增长将从2028年起开启。

要搞懂这场争论，得先理清AI数据中心光通信的技术路线选择问题，这才是核心。目前光传输有三条主流路线可以选。

第一条是可插拔光模块，比如老馒头他们大规模出货的800G可插拔光模块，这是当前市场正在应用的主流产品形态。第二条是NPO近封装方案，第三条就是争议最大的CPO共封装方案。

为啥产业界要从可插拔转向CPO？随着AI发展，数据量暴增，传统的800G、1.6T可插拔方案碰到了三个实打实的瓶颈：

功耗过高：800G光模块单端口功耗已经冲到20瓦，功耗越高越费电、越发热，散热压力陡增。

信号稳定性差：可插拔光模块距离交换机芯片的传输路径有100mm到150mm，距离越远走线越长，信号损耗、抖动、串扰就越严重。光传输本质是信号运输，损耗大直接影响传输效果。

带宽密度不足：800G单通道已经到100G，1.6T到200G，再往后要到400G，可插拔方案承载不了更高流量，就像马路会拥堵，数据根本运不过去。

所以产业界想到把光引擎和交换芯片封装到一起，或者尽量靠近芯片。英伟达提出的终极方案就是CPO，把光引擎和交换芯片封装在一起，传输距离降到1mm，功耗、散热、带宽问题都能得到解决。

但CPO技术难度极高：据SemiAnalysis报告，乐观情况下单颗光引擎贴装良率约为95%，但单颗ASIC往往需要集成32个光引擎，综合系统良率骤降至约19.4%。

台积电计划2027年Q1将光子集成电路产能扩至每月1万片，但SoIC系统集成芯片良率仅维持在50%–60%，下游组装良率更是低至20%–50%，这才是CPO大规模放量的核心瓶颈。

需要特别指出的是，业内对CPO有明确区分：Scale-outCPO用于交换机层级互联，技术相对成熟，英伟达Spectrum-X已开始出货。

Scale-upCPO用于GPU之间的直接互连，这才是真正的“杀手级应用”，但技术门槛和封装难度远高于前者，大规模导入可能要等到2029年。

Semi报告真正看空的是Scale-upCPO的放量节奏，而非CPO整体。

为了过渡，产业界推出了NPO近封装方案：不是完全把交换芯片和光引擎封成整体，而是把两者挨在一起封装，传输距离降到25mm，功耗直接从可插拔方案的20瓦降到10瓦至12瓦左右，降幅约30%–40%。

如果CPO完全成熟，功耗能降到5瓦，优势非常明显。

光传输技术必然向CPO迭代，这是确定的趋势，只是现在卡在了良率和技术突破上。搞懂这些基础知识，就能清楚AI算力中心遇到的运力瓶颈问题。

现在老馒头、大摩，还有国内头部光模块企业，都在推进NPO方案，为啥？

NPO的良率远高于CPO，已经实现成熟量产，虽然是过渡方案，但对比可插拔方案优势显著：功耗降了约三到四成，传输距离缩短后信号损耗也大幅降低。在CPO完全成熟前，NPO绝对是短期内能迅速放量的技术路线。

炒CPO和炒NPO没啥本质区别，你能做800G光模块，未必能做3.2T的，3.2T及更高速率的产品，CPO将是重要技术方向之一。

但2026年至2028年是可插拔光模块、NPO与铜互连并存的过渡阶段，行业主流仍为1.6T/3.2T产品，并非“必然”是CPO方案。

现在英伟达和台积电联合研发CPO，这两家技术实力最强的巨头都在全力推进，但进度仍低于市场预期，可见这个领域技术密集、难度极高，不是做过800G就能直接做CPO的。

这个过程会淘汰一批企业，甚至重构光传输产业的竞争格局：上游的英伟达、谷歌这类公司，和台积电这类有共封装技术实力的厂商，会拿走更多蛋糕。

但需注意，CPO延期反而有利于传统光模块和NPO方案，可插拔光模块在2026–2027年“不仅没受伤，反而可能赚得更多”。这意味着在CPO真正大规模放量之前，中下游厂商仍有较长的窗口期。

之前可插拔时代，中下游组装厂都能分到一杯羹，A股相关公司毛利率提升约10个百分点，营收和净利润都实现了翻倍增长。

但长远来看，到了CPO真正大规模普及的时代，利润会更集中到上游和具备核心技术的企业，利益重构意味着竞争格局重新洗牌。

这场CPO的争论，本质是AI算力迭代带来的行业洗牌。不管是投资者还是从业者，都得搞懂这条赛道的真实情况，才能避开坑、抓住机会。

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