国金证券：行业深度研究报告-AI算力新基建

算力出口——大规模AI集群带动CPO加速，看好产业链公司

1.1 CPO需求端：网络互联规模、密度、速率持续提升，催化 CPO 需求

  AI发展促使网络互联密度、速率持续提升。AI模型持续迭代，参数的增加使得训练所消耗的算力持续提升，导致训练集群规模持续扩大。推理端，vibe coding、openclaw等应用爆发，带来大量推理需求，同时模型的复杂度提升，使得 token 输出所消耗的算力也持续增长，带动算力和网络需求。我们认为CPO可以有效帮助大规模集群降低功耗、提升互联密度、提升高速率下的传输稳定性。AI集群规模扩大带动的网络互联规模、密度、速率的提升，显著催化CPO需求。根据Epoch AI估测，当前主流模型训练所消耗的算力均已经达到10^25 FLOP的数量级，如GPT5训练所消耗算力已经达到6.6*10^25 FLOP, 部分大模型如Grok 4训练所消耗的算力已经达到10^26量级。

  训练模型所消耗算力的增长，拉动更大规模集群需求。模型规模提升后，集群互联的网络层数也将提升，网络部分硬件的成本及功耗占整个集群的成本及功耗也大幅增加。根据Semianalysis测算，一个2层网络可以支持约10368个GPU组成的集群，其中单GB300NVL72机柜所对应的网络硬件成本约59万美元，占总成本的 11%，但在4层网络当中，单GB300 NVL72机柜所对应的网络硬件达到了约101万美元，占总成本的18%。

图1:不同大模型训练所需要算力的量级(2024-2026)

1.2 CPO供给端：博通、英伟达、 Marvell加速推出 CPO 交换芯片，CPO 稳定性明显提升

 我们认为CPO 供给目前也逐渐成熟，博通、英伟达、Marvell等主要交换芯片厂商已经推出CPO交换芯片。CPO的稳定性也达到了较高水平。我们认为当前CPO的供给端也可以满足较大出货，加速渗透率提升的时间点。博通先后发布了25.6T CPO交换芯片Tomahawk 4 Humbolt、51.2T CPO交换芯片Tomahawk5 Bailly、102.4T CPO交换芯片Tomahawk 6 Davisson 。

英伟达已经推出包括Infiniband与以太网通信协议的CPO交换机。通过消除传统的电和可插拔架构带来的瓶颈，CPO系统能够提供现代AI工厂所需的高性能、高能效与高可靠性。NVIDIA Quantum X InfiniBand交换机预计于2026年初上市， SpectrumX以太网交换机则将于2026年下半年推出。

图3: 博通、Humbolt、Davisson推出的CPO交换芯片性能对比

  Marvell已经推出了基于Teralynx 10交换芯片的51.2T CPO方案。Teralynx 10可以支持512个112G Serdes通道，可以降低网络层数，降低集群的整体功耗和成本。Marvell宣布已经有多个客户正在基于Teralynx 10进行方案设计，未来有望在数据中心当中部署。

  CPO由于相较于传统方案有更高的集成度，因此在维护上较传统方案更为困难，也是市场认为CPO渗透率提升的阻碍之一。从博通的测试数据来看，目前CPO交换机已经具备较高稳定性，我们认为CPO的较高稳定性将有望保障CPO的渗透率提升。

  根据博通在2025年ECOC会议上公布的测试结果，截至测试完成51.2T的Tomahawk5Bailly CPO交换机在运行的首个一百万小时当中，没有产生链路抖动；在测试当中，CPO方案较传统方案在平均故障间隔时间明显下降，在2.4万个GPU的集群测试下较传统方案提升了90%的训练效率；相较于传统方案，并且已经完成了超12万小时的高温压力测试的运行时间。随着AI模型发展拉动更大规模集群需求，催化CPO需求加速；供给端交换芯片主要厂商已经推出CPO方案产品，CPO已经可以实现较高稳定性，CPO行业有望迎来加速渗透。

2.1 CPO产业链主要包括核心光器件、制造、CPO解决方案 ，以英伟达CPO方案为例分析

    CPO供应链可以分为CPO核心零部件（激光器、光引擎等核心光学零组件）、 CPO制造（包括晶圆代工、测试等）、CPO解决方案（包括CPO交换芯片/XPU厂商、交换机机柜厂商）。

CPO核心零部件主要为各类光学器件，我们以英伟达、CPO方案为例，定量说明CPO当中各类光学零部件的应用场景与数量关系。一个典型的CPO交换机当中，交换芯片与光引擎封装在基板上，通过基板传输信息。光引擎与外部光源连接，光引擎接收外部光源传输的光信号，以及交换芯片传输的电信号。光引擎可以将电信号转化为光载波，变为带有信息的光信号，再通过外部光源对外传输。