AI训练集群的"血管"
如果你走进一个AI训练数据中心，你会看到成千上万台GPU服务器，每台服务器上都插满了光模块——这些不起眼的小盒子（通常比打火机还小）通过光纤将GPU连接在一起，构成一个巨大的分布式计算系统。
在GPT-5级别的AI大模型训练中，数万颗GPU需要高速、低延迟地交换梯度数据和参数更新。如果网络带宽不足，昂贵的GPU就会"空转"等待数据——这被称为"网络瓶颈"。光通信（通过光纤传输数据）是打破这个瓶颈的唯一方式。
2026年，AI算力需求正在引发一场光通信革命。800G光模块（每秒钟传输800G比特数据）进入大规模部署阶段，1.6T光模块（1.6Tbps）开始送样测试。根据LightCounting的数据，2026年全球光模块市场规模达到180亿美元，同比增长约50%，其中AI数据中心贡献了超过60%的增长。
光模块的技术演进
光模块的核心功能是"光电转换"——将电信号（GPU输出的数据）转换为光信号（通过光纤传输），在接收端再将光信号转换回电信号。
速率演进：
光模块的速率演进遵循着一条清晰的"代际"路径：
- 2018年：100G光模块成为数据中心主流
- 2020年：200G/400G光模块开始部署
- 2022-2023年：400G光模块大规模部署，800G开始导入
- 2024-2025年：800G光模块大规模部署
- 2026年：800G持续放量，1.6T光模块开始送样测试
- 2027-2028年：1.6T光模块预计规模部署
每一代光模块的速率翻倍周期约为2-3年，这一节奏在2026年仍在持续。
调制技术：
光模块的速率提升依赖于先进的调制技术。2026年，主流800G光模块使用PAM4（四电平脉冲幅度调制）——每个符号传输2比特数据，配合56Gbaud（每秒560亿个符号）的电信号速率，实现112Gbps的单波长速率。8个波长并行传输（8x112G）达到800G总速率。
1.6T光模块将单波长速率提升至224Gbps（通过112Gbaud PAM4或更高阶调制），仍使用8个波长并行传输（8x224G）达到1.6T总速率。224Gbps的电信号对SerDes（串行/解串器）和PCB设计提出了极高的要求，是当前技术的前沿。
封装形态：
2026年，数据中心光模块的封装形态主要有以下几种：
- QSFP-DD（Quad Small Form Factor Pluggable Double Density）：800G光模块的主流封装，尺寸紧凑，支持热插拔
- OSFP（Octal Small Form Factor Pluggable）：稍大于QSFP-DD，散热性能更好，1.6T光模块倾向于采用OSFP封装
- CPO（Co-Packaged Optics，共封装光学）：将光引擎与交换芯片封装在同一个基板上，消除高速电信号的PCB走线损耗，是未来1.6T以上光模块的重要方向
硅光技术：光模块的"芯片化"
2026年，硅光（Silicon Photonics）技术正在从"实验室"走向"大规模量产"，这是光通信行业最重要的一次技术革命。
传统光模块使用分立的光学元件（激光器、调制器、探测器、分路器等），每个元件都是独立的器件，通过精密对准和封装组装在一起。这种方案工艺复杂、成本高、良率受限。
硅光技术利用CMOS（互补金属氧化物半导体）工艺，将光学元件集成到一颗硅芯片上。就像电子芯片将数十亿晶体管集成到一颗芯片上一样，硅光芯片将激光器、调制器、探测器、波导等光学元件集成到一颗芯片上。
硅光的核心优势：
- 成本：利用成熟的CMOS工艺，硅光芯片的成本远低于分立元件组装
- 集成度：一颗硅光芯片可以替代数十个分立光学元件，大幅减小光模块的体积和功耗
- 可扩展性：硅光芯片可以像电子芯片一样遵循"摩尔定律"持续缩小和提升性能
2026年，硅光技术在800G光模块中的渗透率约30%，预计到2028年将超过70%。Intel、Cisco（Acacia）、中际旭创、华为海思是硅光技术的主要推动者。
产业格局：中国企业的崛起
2026年，全球光模块产业正在经历一次重大格局变化——中国企业从"追赶者"变成了"领先者"。
中际旭创（InnoLight）：2026年全球最大的光模块供应商。中际旭创在800G光模块市场占据了约30%的份额，是NVIDIA GPU集群和Google数据中心的主要光模块供应商。2025年中际旭创营收突破400亿元人民币，市值超过3000亿元人民币（A股）。
中际旭创在2026年率先实现了1.6T光模块的送样测试，在硅光和LPO（Linear-drive Pluggable Optics，线性驱动可插拔光学）等前沿技术上也处于领先地位。
Coherent（原II-VI）：全球第二大光模块供应商，在高端相干光模块和3D传感光电器件方面具有技术优势。Coherent在2026年获得了苹果和NVIDIA的大量订单。
新易盛（Eoptolink）：中国第三大光模块供应商，在400G和800G光模块市场快速增长。2025年新易盛营收突破100亿元人民币，市值约1000亿元。新易盛在2026年与AWS和Meta建立了深度合作。
华为海思：华为自研光模块（含光芯片和电芯片），主要用于华为自身的通信设备和数据中心产品。华为在硅光和相干光通信领域有深厚积累，但在海外市场受到地缘政治限制。
光迅科技、剑桥科技、联特科技：中国光模块第二梯队，在特定细分市场（如电信级光模块、长距光模块）有竞争优势。
AI驱动：需求爆发的"超级周期"
2026年光模块市场的爆发，核心驱动力是AI。NVIDIA的GPU集群（DGX和HGX系列）使用800G光模块连接GPU服务器。一个典型的万卡H200训练集群需要约5000-8000个800G光模块，仅光模块成本就达到400-800万美元。
随着AI模型规模的持续增长（GPT-5训练使用了超过5万颗H200 GPU），光模块的需求量持续攀升。根据NVIDIA在2026年GTC上的披露，下一代GPU（代号Rubin）将原生支持1.6T光模块，这意味着1.6T光模块的需求将在2027-2028年爆发。
除了NVIDIA，Google（TPU集群）、Amazon（Trainium集群）、Microsoft（与OpenAI合作的训练集群）、Meta（自研AI芯片集群）以及中国的百度、字节跳动、阿里巴巴等都在大规模采购光模块。
LPO和CPO：下一代技术路线
2026年，光模块行业在讨论两条下一代技术路线：
LPO（Linear-drive Pluggable Optics，线性驱动可插拔光学）：在光模块中去除DSP（数字信号处理器），用简单的线性驱动电路替代。DSP是光模块中最耗电的部件（占功耗约40%），去除DSP可以大幅降低功耗和时延。LPO的缺点是信号完整性较差，传输距离受限（通常小于100米）。
2026年，LPO技术已在一些AI数据中心中部署，主要用于GPU集群内部的短距离互联（小于50米）。中际旭创和新易盛在LPO领域布局较早。
CPO（Co-Packaged Optics，共封装光学）：将光引擎直接与交换芯片封装在一起，彻底消除"交换机→光模块→光纤"之间的高速电信号损耗。CPO是光通信的"终极形态"——带宽最高、功耗最低、时延最小。
但CPO也有明显的缺点：光引擎与交换芯片绑定，不可热插拔，灵活性差；制造工艺复杂，良率有待提升；标准化尚未成熟。2026年，CPO仍处于早期商业化阶段，主要玩家是Intel、Broadcom和Marvell。
展望：3.2T和光互联的终极形态
展望2027-2030年，光模块的速率将继续翻倍——3.2T光模块预计在2028-2029年出现。届时，CPO将成为主流封装形式，硅光芯片将进一步集成更多功能（甚至集成激光器到硅芯片上）。
更长远来看，光互联将从"板间互联"扩展到"芯片间互联"和"芯片内互联"——光信号将替代部分电信号，在芯片内部进行数据传输。这将是光通信的终极革命，也是解决后摩尔时代芯片带宽瓶颈的关键技术路径。"