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‼️超大模型的训练过程，依赖算力中心集群内GPU芯片之间频繁的数据交互。然而，互连速率的提升已严重滞后于算力的快速演进，导致了显著的通信开销。
⚠️光互连技术正从数据中心与算力发展的“关键支撑”向“核心驱动”演进。
?数据中心内聚焦短距传输场景(数米至数百米)，核心诉求是高带宽密度、低延迟及低功耗。
1️⃣CPO：面向未来的性能决胜手
CPO是解决AI算力瓶颈的根本性方案。随着1.6T、3.2T更高速率需求到来，CPO的功耗和集成度优势将不可替代。其发展高度依赖硅光技术和先进封装工艺的成熟。预计CPO将率先在超大规模AI训练集群、高端交换机等对性能有极致要求的场景应用，未来再逐步下沉。
2️⃣LPO：当下最具性价比的务实之选
LPO最大的优势在于它保留了可插拔特性，这意味着它可以利用现有的数据中心生态和运维流程，升级成本更低、部署更灵活。在800G和早期1.6T数据中心短距互联场景中，LPO能以低于CPO的总体拥有成本（TCO）提供可观的性能提升，是当前技术周期内最具商业化潜力的过渡方案。
3️⃣OCS：重塑网络架构的远期蓝图
OCS的优势在于其架构上的简洁和高效。它特别适合构建超大规模数据中心内部扁平、高效的网络拓扑，能极大降低整体网络延迟和功耗。尽管目前受限于MEMS光学开关的成本和规模，OCS更像是面向未来的架构性变革技术，可能在更远的未来引领数据中心网络的重构。
?预计在未来几年，我们将看到LPO在800G及早期1.6T市场快速放量；CPO技术将持续突破，在高端AI算力核心场景率先实现商业化；OCS等架构创新技术则会伴随着标准演进和成本下降，逐步从实验走向特定应用。这场“光进铜退”的革命，最终将构建起支撑智能世界的强大算力底座。
#商业分析 #行业分析 #产业发展趋势 #ai #ai算力 #cpo #光模块 #中际旭创 #新易盛 #天孚通信
‼️超大模型的训练过程，依赖算力中心集群内GPU芯片之间频繁的数据交互。然而，互连速率的提升已严重滞后于算力的快速演进，导致了显著的通信开销。
⚠️光互连技术正从数据中心与算力发展的“关键支撑”向“核心驱动”演进。
?数据中心内聚焦短距传输场景(数米至数百米)，核心诉求是高带宽密度、低延迟及低功耗。
1️⃣CPO：面向未来的性能决胜手
CPO是解决AI算力瓶颈的根本性方案。随着1.6T、3.2T更高速率需求到来，CPO的功耗和集成度优势将不可替代。其发展高度依赖硅光技术和先进封装工艺的成熟。预计CPO将率先在超大规模AI训练集群、高端交换机等对性能有极致要求的场景应用，未来再逐步下沉。
2️⃣LPO：当下最具性价比的务实之选
LPO最大的优势在于它保留了可插拔特性，这意味着它可以利用现有的数据中心生态和运维流程，升级成本更低、部署更灵活。在800G和早期1.6T数据中心短距互联场景中，LPO能以低于CPO的总体拥有成本（TCO）提供可观的性能提升，是当前技术周期内最具商业化潜力的过渡方案。
3️⃣OCS：重塑网络架构的远期蓝图
OCS的优势在于其架构上的简洁和高效。它特别适合构建超大规模数据中心内部扁平、高效的网络拓扑，能极大降低整体网络延迟和功耗。尽管目前受限于MEMS光学开关的成本和规模，OCS更像是面向未来的架构性变革技术，可能在更远的未来引领数据中心网络的重构。
?预计在未来几年，我们将看到LPO在800G及早期1.6T市场快速放量；CPO技术将持续突破，在高端AI算力核心场景率先实现商业化；OCS等架构创新技术则会伴随着标准演进和成本下降，逐步从实验走向特定应用。这场“光进铜退”的革命，最终将构建起支撑智能世界的强大算力底座。
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