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上一周,全球AI算力链的核心大动脉光模块产业,经历了一场超级过山车。
刚刚过去的财报季,美国四大云巨头(谷歌、Meta、微软、亚马逊)单季资本开支合计突破 1700 亿美元,全年资本开支指引上修至约7450 亿美元,接近去年两倍。
各大硅谷大佬纷纷明确表态:在可以预见的未来,AI基础设施建设依然产能不足,面临严重的“供不应求(supply-constrained)”
8月4日,路透社紧接着报道:美国政府正起草一项禁令,考虑由美国联邦通信委员会(FCC)牵头,禁止进口用于AI数据中心的中国“新型号”光收发器。
消息一出,光模块产业的前景蒙上了一层阴影。
铜退光进:从“乡村泥泞路”到“光速高架桥”
当AI模型的参数规模向万亿级迈进,训练一个大模型已经不是一张显卡能搞定的事情,需要成千上万张GPU像一个大脑一样同频协作。
关于AI集群的趋势我们之前已经做过分析,今天就不做更多介绍。
随着集群变大,GPU之间传递信息成为了关键瓶颈。
传统的铜线一旦传输距离超过几米,数据还没传到就会有大量的丢失,高速率下铜缆的功耗与发热急剧攀升,也会成为机柜级互联绕不开的物理天花板。
以英伟达 GB200 NVL72 机柜为例,柜内 72 颗 GPU 之间仍然靠 5000 多根铜缆硬连,因为距离够短、成本最低,一旦要跨出这个机柜,把成千上万张卡连成一个集群,铜就彻底无能为力。
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NVIDIA GB200 NVL72 机柜背板、NVLink 线缆盒与铜缆实拍组合图
于是,负责把电信号翻译成光信号、又把光信号翻译回来的光模块(光电收发器),这个曾经默默无闻的配角,被瞬间推上了 AI 时代的主舞台。
中国企业占据全球光模块市场约 60% 的份额,成为AI时最大的受益者之一。
疯狂的“抢单大战”:拿现金砸向最上游
由于核心光芯片结构性短缺,下游厂商正在全球范围内上演着一场“带资进组”的抢产大战。
上游光器件龙头Lumentum已经明确表示,由于激光发射器等高阶器件需求激增已经超出自身产能30%,他们被迫要在各大客户之间做痛苦的供货“选择题”。
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Lumentum EML 激光器出货量增长
这种极致的需求爆发,也直接体现在了中游中国模组巨头的业绩上。
中际旭创2026年Q1营业收入同比暴增192.12%至194.96亿元,单季经营活动现金流净额33.68亿元,同比增长55.58%。
为了锁定最核心的原材料,中际旭创账面“预付款项”较 2025 年末暴增1009.48%,直接砸出14.88亿元的订金去上游抢货。
另一家新易盛同样夸张,第一季度的“预付款项”较上年末暴增 3920.83%,达到6.82亿元。
终局博弈:可插拔模块的红利,还剩多少年?
许多人只关注到眼下这纸尚未落地的 FCC 禁令,但对光模块产业来说,这只是最表层、也最容易被看见的风险。
真正决定未来三年格局的,是一个更隐蔽的变量:技术路线切换的速度。
当前主流光模块设备采用可插拔的形式,像 U 盘一样插在交换机面板上的独立光收发器。
英伟达力推的CPO(Co-Packaged Optics,共封装光学),则把光引擎与交换芯片封装进同一个封装体内。
这相当于把“插拔式网卡”直接焊进了主板,路程更短、功耗更低,但也意味着在部分场景下,“模块”这个环节存在被取消的可能。
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NVIDIA Silicon Photonics Networking 共封装光学器件
需求的确定性看到了未来两年的爆发,技术变革传来的却是噩耗,我们该如何理解?
本周四(8月13日)晚20:00的前哨科技特训营直播中,王煜全将和你一起穿越产业迷雾,一同看清这个AI时代热门赛道的未来趋势。
光模块产业规模有多大?新一轮的技术变革如何发展?产业变革中谁会受益?
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