稳健型选手来到指数级增长时代
文 | 《财经》执行主编 谢丽容
光模块市场不温不火多年，AI基建风口的超强带货能力终于光顾了它。
加入AI基建军团后，此前的光模块、光通信产业也应势升级为“光互联产业”。2026年开年以来，英伟达在AI光互连领域密集落子：向Lumentum、Coherent合计投入超40亿美元，锁定未来数年高端光器件产能；再向康宁承诺最高32亿美元，将北美光连接产能扩大10倍。三笔投资，从激光器到光纤，覆盖了光互连的核心上游链条。
在3月GTC大会上，黄仁勋进一步将光互连与硅光子技术定义为“算力突破的关键”，并宣布CPO交换机Spectrum-X已全面投产。同时，Feynman GPU架构首次大规模引入硅光子技术，芯片间带宽提升10倍、能耗降低90%。至此，英伟达已从AI芯片巨头升级为AI光互连全栈规则的制定者。
黄仁勋同时明确，AI数据中心将采取“光铜并举”双轨策略：铜缆用于机柜内部短距互通，零功耗、低延迟；光互连用于跨机柜大规模扩展。CPO技术将从2026年起成为AI数据中心标配，目标是在2028年前通过光子互连将逾千颗GPU整合于单一计算系统。
一时间，AI光互连成了全球资本市场最火热的赛道：过去12个月，美股Broadcom、Marvell、Applied Materials股价分别上涨104.6%、198%和174.8%；康宁过去一年股价涨幅超250%；Coherent年内累计上涨86%，前瞻市盈率高达56倍，A股市场上，中际旭创自2025年低点涨幅超10倍，市值一度突破6400亿元。新易盛自2022年10月低位9.72元起步，至2026年4月突破600元，涨幅超6200%，市值突破6000亿元。天孚通信2026年5月触及335元，市值超2600亿元。光迅科技4月首次破百，5月上旬累计涨幅178%，市值约1457亿元。华工科技过去一年涨幅约195%，市值约1374亿元。
一众沾 “光”的公司股价一飞冲天。但与此同时，行业内也出现了强烈的质疑声：这到底是AI算力的真实产业革命，还是资本为了拉动行情编造的新故事？
我的核心结论非常明确：AI光互连不是单纯的资本新故事，而是已经进入产业黄金期的确定性赛道；短期存在资本泡沫与概念炒作，但中长期的产业增长逻辑具备确定性。
AI算力为什么需要“光”？
黄仁勋的押注从来不是凭空的情怀，而是基于AI算力发展的底层物理矛盾——电互联已经走到了物理极限，光互连是AI算力持续升级的唯一规模化可行方案。
光通信技术其实已经有超过50年的发展历史，非常成熟，数据中心里也早就大规模应用了光技术。但在AI算力爆发之前，光技术只用在跨地域数据中心互联、核心交换机互联等小众场景，90%以上的服务器交换机接入、芯片内部互联场景还是电互联的天下，全球数据中心光相关开支占比不足5%。
AI数据中心发展今天，已经从单机大模型训练，全面进入了万卡、十万卡级别的超大规模算力集群时代，需求端发生了本质性的变化，把光互连从“可选项”推到了“必选项”的核心位置。
英伟达最新的Blackwell架构，单台GPU服务器的带宽需求已经从H100时代的3.2T，飙升到了11.5T；而十万卡级别的AI集群，需要的总带宽更是达到了惊人的EB级，这相当于把整个互联网的骨干网带宽，塞进了一个数据中心里。
传统的电互联，在这个需求面前已经完全卡死，因为包括带宽、功耗和时延三大物理瓶颈无法突破，光互连恰好完美解决了这三大问题。
这些技术比较晦涩。可以打个比方：把AI训练想象成一座超级工厂，GPU就是工人。他们需要不停地互相递送半成品、协调工序——每一次模型参数的同步，都相当于所有工人同时交换手中的图纸。电互联就像工厂里原本的“窄走廊”，工人多了就会拥堵、喊话传不远、还发热严重；而光互连则是在工厂里架起了“高速传送带+专属电梯”——数据在玻璃光纤中以光速穿梭，没有拥堵、没有发热、跑得又快又远。
这正是光在AI数据中心里的核心角色：它不是算力本身，而是让算力能够“聚在一起干活”的血管与神经系统。
光互联市场真实规模和潜力
根据第三方数据分析机构TrendForce（2026年2月）和LightCounting（2026年2月及5月更新）的综合统计与推算，2026年面向AI集群的光收发模块及相关组件市场规模预计将达到260亿美元，占当年全球AI基础设施总投入（超1.3万亿美元）的比例约为2%。
若计入Coherent财报中提及的CPO（150亿美元）和OCS（超40亿美元）等更广义的光互连产品，则2026年全球AI光互连产业总体量有望达到400亿美元量级，在AI基础设施总投入中的占比相应提升至约3%-4%。受800G/1.6T加速普及和下一代集成光互连技术规模商用的双重驱动，该占比预计将在2027至2030年间持续提升。
全球AI产业发展重心在中美两国，AI光模块市场同样正在形成中美双核驱动格局，两国的驱动力不同，但其合力的结果是全球市场的爆炸性增长：
北美云厂商（微软、谷歌、Meta、亚马逊等）创纪录的资本开支，驱动高速光模块需求爆发，北美市场在全球占比最高。
从字节跳动到腾讯，中国各大科技巨头在AI基础设施上的投资持续加码，虽然绝对规模低于美国，但增速与落地效率更具优势，成为不可忽视的增量。中国光模块厂商凭借效率优势已占据全球60%以上的高速产品份额，中际旭创营收全球第一。
仅从绝对数值看，光模块的260亿美元和光互连的400亿美元在AI算力基础设施动辄万亿级别的投入相比确实显得不大——大约相当于一个中等规模的消费电子品类，甚至在规模上仍不及全球咖啡豆市场的一半。
但从投入产出结构和增长率角度看，这个市场“小但关键”。光模块在AI集群总成本中不是大头。简单说，数据中心每花100块钱，大约只有3-4块钱花在光模块上。但260亿背后藏着一条更陡峭的增长曲线。LightCounting预测2025-2026年光模块市场年增速高达60%，而同期数据中心总Capex增速为31.7%。这意味着光模块的增速几乎是数据中心大盘增速的两倍。
更关键的是，它是整个AI集群运行的核心瓶颈，而不是闲置的周边设施。
黄仁勋的论断可以简单概括为一个核心公式：GPU算力×光互连带宽=有效集群性能。集群扩展瓶颈已从“算力不足”转向“通道不够宽”。光模块因此获得了远超其成本占比的战略定价权。
因此，人们要看懂的不是光模块的产业规模有多大，而是它的不可替代性和增速差。
简单说，占比很小不等于配角；增速快等于结构性机会；占比低+不可替代=高战略定价权。
核心真相
判断一个赛道是资本故事还是产业黄金期，核心标准只有一个：有没有真实的业绩兑现、有没有落地的技术产品、有没有可持续的增长逻辑。AI光互连，在这三个维度上，都已经给出了明确的答案。
其一，订单与业绩已经兑现，不是画饼充饥。
2026年一季度的财报，已经把AI光互连的真实增长摆在了台面上：
国内龙头中际旭创，一季度营收194.96亿元，同比增长192%，净利润57.35亿元，同比增长262%，单季度的利润就达到了2025年全年的53%；
新易盛一季度营收83.38亿元，同比增长106%，净利润27.80亿元，同比增长77%，800G光模块的市占率已经达到了25%-30%；
海外龙头Lumentum，2026财年三季度营收8.08亿美元，同比增长90%，光元器件业务营收同比增长77%，订单已经排到了2028年，产能完全供不应求；
就连上游的光芯片厂商源杰科技，一季度营收也同比增长了321%，净利润同比暴涨1153%，国产高速光芯片的商业化已经全面落地。
这些业绩不是靠政府补贴、不是靠非经常性损益，全都是来自AI光模块、光芯片的真实出货，是全球云厂商、AI企业的真实订单，完全具备可持续性。
其二，技术迭代已经进入快车道，不是PPT技术。
AI光互连的技术迭代速度，已经远超传统通信行业的周期，进入了“量产一代、研发一代、预研一代”的快车道：
800G光模块已经成为市场主流，2026年的出货量占比将超过60%；
1.6T光模块已经进入批量出货阶段，中际旭创的1.6T 市占率已经达到了50%-60%，成为英伟达Blackwell架构的主力供应商；
3.2T光模块已经进入中试、送样阶段，华工科技已经实现了小批量量产，英伟达、Coherent也计划在2026年底实现量产；
5.6T、11.2T的超高速光模块，已经进入了预研阶段，技术路线已经明确。
更重要的是，这些技术不是停留在实验室里，而是已经全面落地到了AI数据中心里：微软、Meta、谷歌、阿里、腾讯等全球头部云厂商，都已经开始大规模部署 800G、1.6T 光模块，用于AI算力集群的建设，真实的需求已经全面爆发。
另外，行业共识已经全面形成，增长逻辑彻底改变。
AI 光互连的增长，已经不是单一厂商的动作，而是全球行业的一致共识：
集邦咨询预测，2026年全球高速光模块市场规模将同比增长40%以上，2027年增速将进一步提升到50%；
LightCounting预测，AI光互连的市场规模，将从2025年的100亿美元，增长到2030年的800亿美元（广义口径），年复合增长率超过50%；
高盛、摩根士丹利等全球头部投行，都已经把AI光互连列为AI下半场的核心主线，持续上调相关龙头公司的目标价与盈利预测。
尤其值得注意的是，光通信行业的增长逻辑，已经发生了根本性的改变：从过去的“电信行业投资周期”，也就是靠运营商的5G、宽带建设拉动，彻底转向了“AI 算力周期”，靠全球云厂商、AI企业的算力集群建设拉动。
这两个周期的核心区别在于：电信周期的增长是线性的、有天花板的，运营商的资本开支每年的增速普遍在10%以内；而AI算力周期的增长是指数级的、几乎没有天花板的，全球AI算力的需求每年都在翻倍增长，对应的光互连需求，也会跟着同步翻倍。
简单来说，光的增长的驱动因素变了，从线性的电信建设，变成了指数级的AI算力需求，增长的确定性和弹性，都上了一个全新的台阶。
资本市场泡沫确实存在
我们不能只看产业的光明面，也要正视当下市场里的泡沫与炒作——AI光互连的火热，确实有资本编造新故事的成分，这也是行业内质疑声的核心来源。
AI光互连成了AI主线叙事的新载体，资本需要新故事来拉动行情。2023年以来，AI的投资主线已经从大模型、AI应用，逐步回到了算力底座的硬科技赛道。当市场对GPU、HBM的炒作已经进入高位，光互连这个“AI算力的隐形底座”，就成了资本最好的新叙事标的——它有足够的技术壁垒，有明确的增长空间，还有英伟达的龙头背书，完美符合资本市场对“AI新主线” 的期待。
板块的短期暴涨，确实存在资金抱团、估值偏高的泡沫。无论是美股的 Lumentum、Coherent，还是A股的中际旭创、新易盛，年内股价涨幅都普遍超过100%，部分标的的动态市盈率已经超过50倍，远超传统通信行业的平均估值水平。A股里大量和AI光互连毫无关系、只是做传统电信光模块、低速率器件的公司，只要沾了“光”字，股价就一飞冲天，完全脱离了公司的基本面和真实业绩。
部分技术路线的炒作，确实存在“PPT 讲故事”的成分。比如当下火热的CPO技术，虽然是未来的明确趋势，但目前还处于商用元年，只有英伟达、中际旭创等少数头部厂商实现了小批量出货，大量公司还停留在样品、预研阶段，就已经在资本市场上炒得沸沸扬扬，把未来3-5年的预期都提前兑现了。
但我们必须明确：短期的资本泡沫和概念炒作，不能否定长期的产业变化。就像2000年的互联网泡沫，虽然有大量的公司倒闭、股价暴跌，但没有改变互联网成为未来几十年核心产业的趋势；AI光互连也是一样，短期的泡沫会随着业绩兑现逐步出清，但长期的产业增长逻辑，是不会因为资本的短期炒作而改变的。
对于投资者和产业界来说，最关键的不是争论“是故事还是黄金期”，而是搞清楚，哪些是真实的产业黄金期，哪些是虚假的资本故事，两者的核心边界有三个：
第一个边界：是否绑定了核心客户，有没有真实的批量订单。
凡是能进入英伟达、微软、谷歌、阿里、腾讯等全球头部AI厂商、云厂商的供应链，实现800G、1.6T光模块的批量出货，有明确的在手订单的公司，都是在产业黄金期里，业绩的增长是有真实支撑的，反之则不然。
第二个边界：是否掌握了核心技术，有没有技术壁垒。
AI 光互连的核心壁垒，是高速光芯片、硅光技术、高速封装、CPO 光引擎，这些技术需要长期的研发积累，不是短期就能突破的。凡是掌握了这些核心技术，能实现自研自产，良率达到行业领先水平的公司，都是产业黄金期的核心玩家；凡是没有核心技术，只是靠外购芯片、简单组装，没有任何技术壁垒的公司，哪怕短期业绩再好，也只是在赚加工费，一旦行业竞争加剧，就会被快速淘汰，本质上还是在靠故事炒估值。
第三个边界：是否符合长期的技术趋势，有没有可持续的增长空间。
AI 光互连的长期技术趋势，是从可插拔光模块，逐步向CPO、LPO（线性直驱）、NPO（近封装光学）演进，最终实现“光进铜退”的全光网络。凡是提前布局了这些长期技术路线，已经有样品、有技术储备的公司，就能在未来的行业竞争中占据主动，享受长期的增长红利；凡是只盯着当下的800G光模块，没有任何长期技术布局，只是在赚短期的快钱的公司，一旦技术路线迭代，就会被快速淘汰，本质上还是在靠短期的故事炒作。
科技巨头的多重角色
科技巨头在整个光互连产业中的作用不容小觑。
他们是光互连领域的超级买家，让供应链厂商敢于投入研发并形成规模效应，从而推动整个产业高速运转。巨大的采购量有足够能量去培育并支撑起一众优秀的光模块公司。举个例子，华工科技的核心客户覆盖了阿里、字节、腾讯在内的几乎所有主要科技巨头。这种深度绑定，让国内的龙头供应商得以快速积累经验并形成成本优势。
出于各种不同的现实需求，科技巨头热衷于前沿的架构设计和新技术的验证，当某个新技术被巨头在庞大的网络体系中验证并采纳了之后，它们就从实验室中的“可供选项”，真正成长为被主流市场接受的“标准方案”。
2025年底，阿里云发布UPN512全光Scale-up架构白皮书：通过单层以太网光互连，将512颗xPU集成至同一个逻辑算力池。很多人理解这是阿里对成本控制的一种方式，但更多是对未来AI集群扩展方式的主动定义。该架构采用LPO/NPO光互连方案，预计降低成本30%以上，可靠性提升约3倍。
前沿技术的判断上，阿里选择推进3.2T NPO模块，认为NPO相比CPO技术成熟度更高、更易大规模落地。在工程落地层面，阿里扮演着“严苛的规模验证者”：通过华工科技等供应商的大规模部署和集采，使中国高速光模块在工程化与批量交付能力上快速趋近全球顶尖水平，华工科技在400G单模光模块份额已超60%，中际旭创稳居阿里800G第一大供应商、份额约60%。
“定义者+推动者”的双重角色，让阿里成为全球AI光互连产业演进中一个不可替代的牵引力量。
字节跳动凭借激进的AI投入，已成为光模块市场不可忽视的新兴需求巨头与技术路线推手。其对功耗和成本的敏感度极高，因此直接跳过传统800G DSP方案，主导研发LPO（线性可插拔光学）版本的光模块，力求在新一代AI集群中大幅降低功耗与延迟。字节扮演着“严苛教练”角色，对技术和成本指标的极致要求，倒逼供应链向LPO等前沿方向加速成熟。
腾讯同样扮演技术先行验证者的角色，并展现出对硅光与NPO路线的强烈偏好。腾讯已在Scale‑Out网络中大规模部署超过200万只自研硅光模块，装机量达百万级，实质性地证明了硅光技术在超大规模数据中心的可行性与成本优势。同时，腾讯的3.2T NPO已完成实验室测试，计划于2026年第四季度启动部署，专门解决Scale‑Up网络中铜缆距离不足的痛点。通过“自研光芯片+白盒交换机”的开放生态，腾讯降低了对外部一体化供应商的依赖，增强了自身在网络架构标准中的话语权。
美团作为超大规模数据中心的一位超级用户，也在利用AI算力带来的结构性机会，从标准参与做起。美团正在IPEC牵头制定400G eSR4和800G eSR8标准，将传输距离从100米延伸至150米，直接改写了下一代数据中心光模块的技术规格。
其他如小米和百度等，也是光互连领域的活跃布局者。
一个科技巨头在光互连领域的需求可能有好多种，可以扶持培育出多个光选手。
字节跳动在光模块的供应商选择上，便展现了精准分工——光迅科技与字节采取JDM（联合研发）模式，深度绑定，在字节光模块采购中份额居首，有分析给出约35%-40%；中际旭创则凭借其在硅光技术和大规模交付上的优势，成为字节并列一供/二供，份额约25%-30%，并独家供应字节的液冷模块；华工科技作为另一核心供应商，份额约20%，主攻400G/800G硅光路线。
和上述科技巨头公司相比，华为是一个特殊的存在——它是全球极少数同时具备AI芯片、交换机、硅光芯片、CPO封装全栈能力的玩家。虽然受先进制程制裁影响，无法获得最先进的工艺节点，但在光互连领域，华为海思的硅光芯片和NPO/CPO技术布局仍处于国内领先、全球第一梯队（受限于先进封装对外依赖，目前主要服务于自研昇腾集群的内部配套）。
华为的直接对标者不是中际旭创这类模块厂商，而是由英伟达及其核心供应商（Coherent、Lumentum、博通等）所组成的整个体系。
关于未来的四个判断
可以提炼出四个面向未来的关键判断：
其一，AI算力的下一场战争，是连接效率之战。单集群从万卡迈向十万卡，瓶颈不再是芯片的峰值算力，而是芯片之间能否同步呼吸。光互连由此从成本项跃升为系统级的物理约束条件——谁掌握光，谁就一定程度上掌握了集群扩展的节奏。
需要强调的是，集群效率是一个精密的系统工程，除了光模块，还涉及系统软件层的通信效率、网络层的拓扑设计与拥塞控制、供电压降和散热等多层级，光互连只是其中最硬、最前置的一层。
其二，产业链的价值正在不可逆地上移。模块封装层的规模红利仍在，但真正的定价权长期看将转移到光芯片、DSP、硅光引擎和CPO封装。未来几年，利润最丰厚的环节将集中在那些能突破物理极限问题的上游玩家手中。
英伟达定义的CPO封装路线是行业新趋势之一。CPO一旦成为主流数据中心的互连标准，所有符合旧标准的产品（传统可插拔模块）都将面临需求萎缩。尤其是无硅光自研能力的纯模块封装厂商，这类公司的商业模式以“外购芯片-封装测试-销售模块”为核心。另外，依赖传统电信市场的二线模块公司，在CPO核心组件上受制于外购的公司。
简单说，CPO的普及不会革掉所有系统集成商的命，但它会加剧一个早已开始的分化。
其三，中美将沿着不同的技术主航道并行竞速。美国以英伟达联盟为核心，押注CPO+铜缆渐进路线，构建封闭的系统级生态；中国则以华为、阿里、字节、腾讯为牵引，走“全光互连+场景驱动”的开放路线，依靠巨大的市场纵深和工程化效率反向定义标准。
两条路径没有终局意义上的“谁取代谁”，但会催生出两套并行的产业体系。
最后，技术路线的分化远比想象中剧烈，而胜出的不会是某一条路线，而是那些能同时驾驭多条路线、并具备快速工程化能力的企业。
LPO、NPO、CPO、OCS、硅光、薄膜铌酸锂——多种技术将在不同距离、不同功耗约束下找到自己的生态位。押注单一技术是危险的，拥有工具箱才是长期护城河。
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