全球大模型持续迭代，驱动着AI算力规模呈指数级扩张，万卡、十万卡级别智算集群加速落地。随着800G/1.6T高速可插拔光模块大规模普及，高速集群互联成为算力释放的核心瓶颈。在光通信产业链中，行业目光大多聚焦于光模块、CPO共封装等热点赛道，而MPO多芯跳线却常常是容易被忽略的一环。但高密度、低损耗的MPO多芯光纤跳线，恰恰是支撑高速算力网络的关键基石，AI服务器需要配套大量MPO跳线完成GPU之间、服务器与交换机之间的数据交互，因此它的性能与良率同样卡住了整个光通信速率提升的脖子。
今年8月，英伟达正式宣布其Spectrum-X以太网硅光交换机进入全面量产阶段。这是全球首款量产的200G/lane共封装光学（CPO）交换机系统。官方给出的数据颇为亮眼：与传统可插拔光模块方案相比，激光器数量减少75%，整机功耗降低约80%，平均故障间隔时间提升10倍，链路损耗从最高约22分贝压到约4分贝。随着CPO共封装光学架构的产业化推进，将新增海量的机箱内部光互联场景，进一步打开MPO及微型MT类连接器的成长天花板，将其推向了市场加速爆发的风口。
2026年，业内普遍将这一年定义为“CPO量产元年”。当光引擎与交换芯片封装在一起、当光纤从机柜外部走到机柜内部甚至走进封装时，那些负责把几十根光纤精准对接起来的连接器件的需求量也在不断攀升。但就是这么一个看似不起眼的MPO连接器，其制造难度极大，这其中涉及整个光通信产业链，而在链上最不起眼、也是最关键的一环，是一根直径只有0.1263毫米的细针。
为什么AI算力集群离不开“光”？
说到AI算力，就不能不提GPU。很多人以为GPU就是承载AI算力的最终载体，却忽略了关键：一块GPU并不能撑起AI算力需求。AI算力的本质，是成千上万张GPU协同工作。一张卡再强，如果卡与卡之间的信息传不过去，集群就是一堆昂贵的摆设。
如今，万卡集群已经屡见不鲜，十万卡甚至更多卡的集群也在不断涌现。万卡、十万卡级别的GPU集群，依靠的是成千上万台服务器之间的协同工作。如果服务器之间的数据传输跟不上，再强的GPU也只能空转。对此，西安拽亘弗莱工业自动化科技有限公司（DragonflyAutomationSoftware，以下简称“DAS”）董事长、国家“千人计划”专家何卫东表示，“现在的AI算力已经进入到光通讯赛道的角逐，集群算力效应受到了带宽的瓶颈制约。”
通讯用什么？过去很长一段时间，数据中心内部大量使用铜缆。但铜缆有一个天生的短板——只适合短距离传输，“在几个厘米以内，铜的信号传输确实比较稳定，但长距离就不行了。”何卫东指出。在AI算力集群动辄跨越整栋数据中心的规模下，铜缆的传输损耗和体积重量都成为致命约束。
光纤的优势是压倒性的。带宽可达数十THz级，传输损耗低至约0.2dB/km，中继距离可达数十公里，不受电磁干扰，体积重量仅为铜缆的零头。更重要的是，AI集群需要的不再是一根光纤，而是一束光纤。
传统的数据传输场景，一根光纤就够了。但AI算力集群中，单台GPU服务器的MPO跳线配比可达1:3，三层互联仅MPO线缆就需超过2.4万根。一根光纤承载不了一个万卡集群的通信需求。行业正在从单芯光纤走向多芯光纤，8芯、12芯、16芯，“未来还将走向32芯、64芯。”何卫东强调道。
根据LightCounting的统计，2025年全球光模块及相关产品销售额达到268亿美元，同比增长74%；2026年第一季度，光模块和AOC销售额约100亿美元，同比大涨90%。工信部《高速光模块产业发展白皮书》则预计，2026年全球1.6T光模块市场规模将达45亿美元。国内厂商在其中的分量越来越重，2026年上半年，中际旭创营收同比增长182%，新易盛增长100%，这条产业链的景气度已经用财务报表验证过了。
而在光模块之后，另一条极具爆发力的赛道，MPO光纤连接器，正在被同样的力量推到台前。多芯光纤的连接，靠的就是MPO连接器（多芯推入式连接器）。一个MPO插头可以同时对接12、16、24、32，甚至64根光纤，把几十路光信号的精准对接压缩到一个指甲盖大小的接口里。在800G、1.6T光模块时代，传统单芯连接器（如LC）已经无法满足密度和布线需求，MPO光纤跳线成了AI数据中心、叶脊网络、CPO、NPO架构的“唯一标准化高速互联接口方案”。
市场研究机构GlobalGrowthInsights的数据显示，2025年全球MPO光纤连接器市场规模约10.4亿美元，预计2026年达12.4亿美元，2035年将增至58.4亿美元，年复合增长率约18.8%，其中超过65%的需求来自AI数据中心的升级。
市场反应也印证了MPO的火热。今年1月，康宁与Meta签署了一份多年期、价值高达60亿美元的协议，向Meta供应光纤、光缆及连接解决方案；6月，国内企业中天科技公告中标某互联网企业数据中心MPO光纤跳线集采项目，金额约15.18亿元。
AIDC行业的“光进铜退”已经不只是趋势，而是正在发生的现实。
“算力集群的竞争，正在从单卡算力的比拼，转向系统互联效率的比拼。”何卫东表示，“过去十几年我们在高端装备控制系统上做的所有积累，本质上都在解决同一个问题——把高端装备的核心控制和工艺定义权，从国外厂商手里拿回来。MPO超低损细针磨床不是一次偶然的跨界，而是这条主线走到今天，恰好遇上了AI算力给出的历史性窗口。”
一根针卡住了集群算力的发展
如果说MPO连接器是AI算力集群的“路口”，那么MT插芯就是这个路口的“地基”。
MT插芯是MPO连接器内部的核心零件，一块指甲盖大小的精密塑料或陶瓷件，上面密布着12~64个光纤微孔。光纤从这些微孔中穿过，完成精准对接。
而这些微孔并不是“钻”出来的，而是“注”出来的。生产过程中，一组极细的金属针被固定在模具型腔内，熔融的塑胶或陶瓷材料填充模具、包裹住针，等材料固化后把针拔出来，针留下的痕迹就是光纤微孔。而这根针行业内称为“细针”。
细针的直径只有0.1263毫米（跟头发丝粗细相当）。而它的精度要求，是直径公差、圆度、圆柱度全维度≤0.2微米，表面粗糙度Ra≤0.02微米。0.2微米是什么概念？1毫米的五千分之一，大约是普通纸张厚度的五百分之一。
为什么需要这么高的精度？因为在800G、1.6T的AI高速传输场景下，光信号传输速率呈指数级提升，细针精度的微小偏差会被无限放大。0.2微米级细针可以把MPO插损控制在0.15dB以内；而一旦精度掉到0.3微米以上，插损就会超标，无法适配高速算力场景。
在低速传输时代，微孔的些许偏差可以通过后期研磨、端面微调来弥补，民用宽带对插损的容忍度也宽裕得多。但AI集群不一样。万卡规模的GPU靠海量光信号并行调度，传输频率极高、带宽极大，多芯光纤里只要有一路损耗超标，整个集群就会出现串扰、误码，轻则降频卡顿，重则断联停机。
行业也对细针精度有着一套专属的分级标准：大于1微米则只能用于民用宽带；0.3到0.8微米是“商用级”，只能用于400G及以下的普通数据中心；≤0.2微米才能适配800G/1.6T智算中心。
三个等级之间，市场价值天差地别。DAS董事总经理韩炜介绍，一根普通民用细针的市场售价也就是几十元，然而精度小于0.2微米应用于AI光通讯算力的细针竟可以达到数百元。“这个价格买的就是那0.2微米以内的超高精度。”韩炜如是说。
而这，恰恰指向了整条产业链上最上游、也最容易被忽视的一环：能把一根硬质合金棒料磨成0.1毫米直径、0.2微米精度细针的超精密磨床。
高精密磨床在机床体系里的地位本身就特殊。车、铣、刨、磨，磨是最后一道工序，只有精度要求极高的工件才会上磨床，它因此被业内称作“工业母机皇冠上的明珠”。而MPO细针磨床所需求的超高纳米级精度磨床则是其中最耀眼的一颗。
要在比头发丝般粗细的钨钢棒料上，把直径公差、圆度、圆柱度、刃口跳动全部控制在0.2微米以内，表面粗糙度Ra不超过0.02微米。0.2微米大约是一张普通纸厚度的五百分之一。热胀冷缩、砂轮磨损、主轴震动，任何一个环节出现微小偏差，精度就归零，磨床必须全程恒温恒湿，砂轮需要在线修整、在线检测，温度要做全域补偿。韩炜坦言：“这个精度已经进入了纳米级精度级别，即便是国际最高水平的顶级磨床，良品率也是行业公认的难题。”
其次是阵列一致性的问题。MPO细针是12到64根形成阵列，任何一根针的偏差都会导致整组报废。这对磨削算法和运动控制提出了极高的协同要求。
最难的还不是硬件，是核心的“大脑”。高精密磨床的数控系统、磨削仿真算法、运动控制补偿算法、CAM工艺软件，才是真正的技术核心。国内绝大多数高精密磨床的数控系统都依赖西门子、FANUC、NUM等海外品牌，由于它们均属于标准化系统，因此在0.2微米级应用场景下无法针对MPO阵列加工深度定制。
目前全球能够稳定量产0.2微米级细针的超精密磨床，长期被瑞士、德国、美国及日本等少数国家的装备厂商垄断。进口设备单价400到550万元。同时，当下光通信赛道热度高涨，产品供不应求，进口设备交付周期都超过1年，数控系统和核心算法全部闭源。而国内99%的普通磨床的批量加工精度只能维持在1微米左右，根本无法进入高端算力供应链。
国产磨床的18年长跑
就在高端磨床都被国际巨头垄断的困局下，DAS实现了破局。
2026年9月9日，在第26届中国国际光电博览会（CIOE）开幕当日，DAS宣布其自主研发的NanoGrind-N200超精密阵列细针专用磨床已实现批量交付，成为国内少数可稳定量产0.2微米级MPO细针的高端磨床装备。
这一切，要从一场“机缘巧合”讲起。
2008年，国内最大的硬质合金刀具企业某国企钨业集团面对一个现实：每年从国外采购顶级磨床要花十几亿到二十几亿元，刀具行业用来加工车刀、铣刀、钻头的设备全部依赖进口。于是这家国企萌生了国产化替代的念头，买回国外磨床整机拆解、测绘、1:1仿制。硬件可以仿制，但软件和算法难以复刻，于是该国企找到了当时一直深耕高端数控系统研发的DAS团队，请其承担“逆工程”的角色，推导设备的核心控制逻辑和算法，实现顶级国外磨床的国产化替代。
在合作的七八年过程中，双方先后联合攻关了包括五轴高精密刀具磨床在内的五种高端磨床。更重要的是，DAS因此成为国内极少数掌握高精密磨床核心控制软件和工艺的厂商，而这才是DAS核心的竞争力，市面上绝大多数国产磨床的数控系统都依赖西门子、FANUC等海外品牌集成，没有自主的“大脑”，就无法实现工艺的自主迭代。
2025年前后，AI算力以及光通讯的爆发将MPO阵列细针这一个全新的应用场景送到了这台设备面前。原本这台磨床的目标客户是刀具行业，市场相对小众；但现在，精度要求更高的光通信细针需求让DAS研发的高精密磨床有了用武之地。团队又经过了大约一年半的技术与磨削精度的持续迭代，在2026年实现了批量交付。DAS专为MPO超低损细针定制的NanoGrindN200的超精密专用磨床：可稳定研磨直径0.1263毫米的细针，公差控制在±0.1微米，真圆度控制在0.2微米以内，达到超低损MPO细针的量产水准。
值得一提的是，与国外动辄400~550万一台的磨床设备相比，
NanoGrindN200概念图
将设备单价大幅拉低，且交付周期也从1年以上，缩短到了3个月左右。在良品率方面，韩炜教授也如实指出，目前即便全球最顶级的Rollomatic磨床，在纳米级精度这个级别，成品率同样都是巨大的挑战，微米以下的世界里，一点震动、一丝温漂都是致命的。全球的优秀磨床厂商目前都将目光聚焦到这个赛道，不断实现技术突破，提升机器的精度和性能。
DAS在国内少数具备量产能力的磨床也体现在了业务增长上。据韩炜介绍，DAS今年上半年磨床业务增长了863%，设备已经交付部分国内头部MPO厂商（受行业敏感性限制，客户信息暂处于保密阶段），其终端产品最终流向英伟达、康宁、台积电等全球产业链的核心玩家。产能同样供不应求，全年的排产已被订完。
当然，磨床虽然是MPO连接器最大的卡点，但除细针磨床之外，产业链还有另一个关键设备是日本沙迪克（Sodick）的高精密全电动注塑机（负责把熔融树脂以微米级精度注射进模具），单台价格150~200万元以上，如今其产能同样被头部厂商垄断，国内厂商技术水平尚有差距，还无法实现整机的国产化替代。据韩炜教授介绍，DAS已就此启动技术调研，凭借注塑控制软件和工艺等核心技术多年的积累，不排除未来切入这第二个堡垒的可能。
把视线再放远一点，这个故事的意义不止于一家公司。CPO的量产只是开始。根据TrendForce等机构的预测，CPO在2026年的渗透率约为0.5%，2027年预计放量至20万到30万台，2028到2029年进入大规模商用阶段。每一台CPO交换机内部新增的数百颗插芯、每一个新建智算机房里数以万计的细针需求，都在沿着“磨床、细针、插芯、跳线”这条精度逐级传递的链条，向最上游传导压力。而这条链路的规律从未改变：下游组装门槛低、竞争激烈，越往上游走，玩家越少、壁垒越高、利润越厚。谁掌握了这个精度上限，谁就握住了整条光通信产业链的能力边界。
“MPO细针只是一个起点。”何卫东表示，“当CPO真正进入大规模商用，光互联会像今天的电源管理一样，渗透进每一台计算设备的内部。DAS要做的，是在这条精度链条的最上游，为中国的光通信产业守住一个可靠的支点，让世界看到来自中国的高端工业控制产品。”
受访企业背景介绍
DAS成立于2011年，总部及研发中心位于西安高新区，是专注于工业自动化高端装备与核心控制系统研发及国产化替代的国家高新技术企业。公司由国家重大人才工程入选者（“千人计划”）、资深控制系统专家何卫东，与陕西省高层次海外归国留学人员韩炜教授共同创立，现有员工百余人，研发人员占比超过40%，累计拥有自主知识产权130余项，并在常州、湖州、厦门等地建有多个生产基地。（本文首发于钛媒体APP）
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