随着人工智能（AI）数据中心建设的持续升温，供应链的产能压力正从图形处理器（GPU）和高带宽存储器（HBM）向光通信领域蔓延。据日经亚洲和CNBC等媒体报道，大型语言模型规模的不断扩张，使得数据中心内部芯片、服务器及机柜间的数据传输需求呈现爆发式增长。这导致光纤、激光器、光收发器、mSAP基板以及连接器等核心零部件全面缺货，进而引发了新一轮AI基础设施的投资热潮。
市场研究机构D.A. Davidson分析称，当前AI系统面临的主要瓶颈已逐渐从算力转向GPU之间及其与服务器间的通信效率。当单一AI集群规模达到数十万颗GPU时，传统铜线传输在带宽、延迟和功耗方面遭遇极限，硅光子技术因此成为下一代AI基础设施的关键发展方向。
为抢占光学互连技术高地，英伟达（NVIDIA）近期大幅加码相关供应链投资。自2026年3月起，该公司已向Lumentum、Coherent和迈威尔（Marvell）累计注资20亿美元（约人民币135.77亿元），并计划向康宁（Corning）投入约5亿美元（约人民币33.94亿元）以研发先进光互连技术，同时还参与了硅光子初创企业Ayar Labs约5亿美元（约人民币33.94亿元）的E轮融资。英伟达首席执行官黄仁勋在GTC大会上透露，公司正加快硅光子技术的规模化应用，将其逐步引入网络交换机和GPU互连平台，旨在通过光信号替代部分电信号，从而显著降低功耗并提升数据中心整体运行效率。
AI算力的激增使光通信产业链面临巨大的扩产挑战。以光收发器为例，过去100G产品的普及耗时超过五年，而在AI基础设施建设的推动下，产业从400G向800G乃至1.6T模块的升级仅用了不到一年。有可插拔收发器供应商透露，单一客户到2028年的订单需求已相当于20条新生产线的产能，而该企业目前仅有3条生产线，供需缺口巨大。
光纤供应同样紧张。康宁宣布将其在美国的光纤产能扩充十倍，日本藤仓（Fujikura）则计划投资3000亿日元（约人民币127.28亿元），使产能提升三倍。此外，由于AI光模块和共封装光学（CPO）技术大量使用磷化铟（InP）基板，激光器供应也面临瓶颈，相关材料需求急剧上升。在相关关键材料出口管制的背景下，供应链风险进一步加剧。目前，该领域的核心供应商主要集中在美国和中国，后者已构建起涵盖材料、光纤、零部件到模块的完整光收发器供应链生态，但主控芯片仍依赖美国开发商。
与此同时，CPO技术正迅速成为行业竞争的新焦点。英伟达、博通（Broadcom）、台积电和英特尔（Intel）等芯片巨头纷纷入局，以期大幅缩短信号传输距离、提升带宽并降低功耗。英伟达与博通已推出新一代CPO架构，预计于2026年量产出货；富士康也计划在今年第三季度交付集成CPO模块的交换机系统。不过，业内观点认为，由于光引擎与主系统高度集成会导致故障维修成本显著上升，CPO在短期内无法完全替代可插拔光收发器，两者在未来几年内将长期共存。
在市场规模方面，预计全球AI光收发器市场将从2025年的165亿美元（约人民币1120.06亿元）增长至2026年的260亿美元（约人民币1764.95亿元），年增长率接近60%。IDTechEx预测，CPO市场到2036年规模将达到200亿美元（约人民币1357.65亿元），2026至2036年的年均复合增长率为37%；美国银行则预计，2026年CPO总营收约为1亿美元（约人民币6.79亿元），到2030年有望突破150亿美元（约人民币1018.24亿元）。然而，CPO技术仍面临诸多挑战，颖崴科技指出，电子与光学材料及元件的本质差异使得系统整合、设计、制造与测试极为复杂，需要供应链各环节的紧密协作。
整体而言，AI行业的竞争已从单纯的GPU算力比拼延伸至数据传输效率的较量。继HBM之后，光通信产业正迅速崛起为下一个关键基础设施战场。未来，硅光子、CPO、高速光模块及光纤供应链的产能扩充情况，将直接决定全球AI数据中心的建设进度，并可能成为下一轮算力竞赛的核心决胜因素。
注：按1美元≈6.79元人民币，1日元≈0.04元人民币计算。
