m8观点：一句话研究结论2026 年是 1.6T 光模块真正实现从技术打样向千万级规模量产跨越的绝对元年，其核心产业矛盾已从下游云厂商单向的端口速率需求，实质性转移至上游 200G EML 激光器的良率瓶颈、3nm DSP 的功耗控制以及东南亚高端封装产能的交付兑现度，产业链利润正加速向掌握底层物理材料与先进制程设计壁垒的节点集中。

为什么这个变量在 2026 年重要2026 年作为 1.6T 光模块的放量节点，其战略重要性并非简单的行业线性升级，而是由底层算力架构跃迁、超算网络互连墙以及宏观巨头资本周期的多重共振所决定的结构性变量。

人工智能大模型训练与推理的纵深发展，对算力集群内东西向网络带宽提出了指数级增长的严苛要求。

分析当前及下一代算力集群的演进路径，可以清晰地观察到物理密度极限正在倒逼速率翻倍。

以行业标杆性的算力架构为例，从早期的系统向新一代的 Rubin NVL576 架构演进，算力扩展网络（Scale-up）中的单向带宽需求呈现出爆炸式增长。

相关深度测算表明，在向新一代十万卡级别计算架构跃迁的过程中，单计算单元内等效于 1.6T 的可插拔光模块数量，将从两百余只激增至两千五百只以上。

同时，从扩大规模（Scale-out）网络延伸至扩展规模（Scale-up）网络，光学的整体潜在可达市场（TAM）实现了十几倍的扩张。

在诸如 102.4T 交换容量的 1RU 交换机等有限前面板物理空间内，传统的 400G 或 800G 光模块已无法满足互连密度要求，因此，通道速率从 100G 向 200G 甚至 400G 的演进成为维持算力效率的唯一解，这一技术过渡史无前例地在 2026 年的单一资本支出周期内被强制压缩并集中引爆。

驱动这一物理跨越的，是规模空前的千亿美元级人工智能资本支出（Capex）洪峰在 2026 年的实质性兑现。

根据公开维度的财务测算与行业指引，北美四大科技巨头——亚马逊、微软、谷歌与 Meta，在 2026 年规划的资本支出总额合计高达约 7250 亿美元，相较于上一年约 4100 亿美元的历史高位，再次实现了高达 77% 的惊人跃升。

在这一庞大的资金池中，除了英伟达 GPU 等核心算力芯片外，极高比例的预算被定向投入至数据中心基础设施、定制化硅芯片（如谷歌 TPU 与亚马逊 Trainium）以及关键的电力与光网络硬件中。

在巨头们深陷“宁可过度投资，也绝不容忍算力落后”的战略防御焦虑下，光互连硬件不再是边缘的传输支撑，而是决定昂贵集群能否满载运行的核心基建。

特别是微软由于电力与网络限制而公开披露的超 800 亿美元未满足的云服务积压订单，进一步印证了带宽供给已经成为卡脖子的关键因素。

从产业出货的生命周期来看，2026 年标志着 1.6T 模块从“样品验证”阶段走向“千万级量产”的非线性跨越。

权威研究机构数据表明，在全球人工智能基础设施的高速扩建驱动下，针对人工智能网络的高速光收发器市场规模预计将在 2026 年飙升至 260 亿美元，年均增长率超过 57%。

这种单年度内需求量成倍扩大的跳跃，不仅代表了巨大的商业红利，更对全球ai-supply-chain的基础设施承载力构成了前所未有的压力测试。

产业链和

公司映射在 2026 年的爆发节点上，1.6T 光模块产业链的附加值分布呈现出显著的两极分化。

上游掌握底层物理材料与先进制程设计的芯片层，以及中游具备极高良率控制能力和海外交付能力的组装制造层，是观测需求兑现度最清晰的产业映射窗口。

数字信号处理器（DSP）构成了 1.6T 模块在电信号端的“大脑”，当前市场呈现出制程红利与技术路线之争的焦灼状态。

进入 1.6T 时代，随着单通道速率达到 200G PAM4 甚至 400G PAM4，信号完整性极度劣化，DSP 必须承担起海量的前向纠错（FEC）与均衡任务。

这一领域目前被 Marvell 与 Broadcom 两大巨头牢牢把控。

Marvell 凭借其与台积电（TSMC）在 3nm 先进制程上的深度绑定，在 2026 年初大规模量产并扩展了其 Ara 1.6T DSP 平台。

该平台不仅支持 8×200G 的主流架构，还细分出针对极低功耗场景的重定时光学（TRO）DSP 以及具备高安全性的相干精简版（Coherent-lite）DSP，试图通过全面的产品矩阵锁定各种数据中心互连场景。

与此同时，Broadcom 则选择了一条更为激进的单通道 400G 路线，其在 2026 年发布的 3nm Taurus BCM83640 芯片，不仅集成了激光驱动器，更试图通过翻倍单通道吞吐量，将强度调制直接探测（IMDD）技术的生命周期强行向后延续，以推迟高成本的相干（Coherent）光学技术在数据中心内部的全面下沉。

两巨头在先进制程上的军备竞赛，直接决定了 1.6T 模块能否在严苛的功耗限制下正常运行。

而在光发射端，激光器产业链正在上演由于物理极限导致的短缺与定价权集中。

当通道速率从 100G 跃升至 200G 时，传统的垂直腔面发射激光器（VCSEL）面临着可靠性随带宽呈四次方衰减的物理魔咒，无法继续胜任。

因此，200G 电吸收调制激光器（EML）成为 1.6T 模块的绝对刚需。

然而，由于 EML 依赖于磷化铟（InP）材料，其晶圆尺寸小、生产流程难以高度自动化，导致 200G EML 芯片面临严重的良率和产能瓶颈。

这一核心环节主要由 Lumentum 和 Coherent 把控。

产业追踪数据显示，2026 年 Lumentum 凭借在 200G EML 上的良率优势，其产品定价达到了 100G 芯片的近两倍，而制造成本仅增加了约 15%，这种由底层物理定律赋予的强定价权，使其积压订单持续攀升，并在财务上表现为营业利润率的迅速扩张（高达 25.2%）。

这种短缺不仅抬高了模块成本，甚至成为了制约 2026 年 1.6T 整体行业出货节奏的结构性瓶颈点。

在模块制造与组装层，市场已演变为少数顶级（Top-Tier）厂商的寡头游戏。

中际旭创（InnoLight）凭借在 800G 时代确立的绝对优势，在 1.6T 时代继续扩大领先身位。

另一家核心厂商新易盛（Eoptolink）则依靠直接对接北美云端巨头的直销策略实现倍数级营收跃升。

新易盛在 2026 年 OFC 展会上不仅验证了基于单波 400G 的 1.6T DR4 OSFP 模块，还积极布局诸如线性接收光学（LRO）、线性驱动插拔（LPO）以及 6.4T 近封装光学（NPO）等低功耗前沿路线，展示了强大的研发底蕴与客户响应速度。

产业链的最后一块拼图，在于东南亚高端封装产能的加速外溢与交付承接。

伴随地缘政治风险管理以及 1.6T 高端模块对组装良率的苛刻要求，光模块的制造重心正发生系统性转移。

作为英伟达光通信组件的核心代工厂，Fabrinet 的财务表现被视作高性能计算（HPC）光模块需求的“晴雨表”。2026 年，Fabrinet 的高性能计算业务单季营收实现了从千万美元向近亿美元级别的环比暴增。

与此同时，中资出海企业如中际旭创（泰国工厂已稳定交付北美订单）和新易盛（马来西亚工厂）均在 2026 年实现了东南亚产能的规模化放量，天孚通信等上游精密元器件供应商也紧跟出海步伐。

这些厂商在 2026 年一季度激增至数十亿元人民币的预付款数据，深刻印证了行业急剧锁定上游高端芯片产能、保障海外工厂向北美云巨头稳定交付的紧迫性。

关键数据与对比表为了清晰量化 1.6T 光模块在 2026 年所处的技术与市场方位，本节通过梳理海内外产业公开研究与企业披露数据，构建了宏观资金面、物理封装形态及核心供应商维度的多重数据交叉对比验证框架。

资金是驱动算力基础设施狂飙的根本动力，北美四大云厂商的资本支出走向直接锚定了 1.6T 光模块的潜在市场天花板。

以下表格拆解了 2026 年这场高达 7250 亿美元投资竞赛背后的资金流向与网络建设偏好。

表1：北美四大云巨头 2026 年资本支出（CapEx）与核心网络驱动因素对比云厂商 (CSP)2025年实际 CapEx 估算2026年 CapEx 指引/预测同比增幅预估核心算力引擎与基础设施重心光互连升级核心诉求与进展Amazon (AWS)~$132 Billion~$200 Billion~51%自研 Trainium 2/3、大规模英伟达 GPU、对 Anthropic 核心投资庞大的 800G 基础，1.6T 开启规模导入以支撑新建多层级网络Microsoft~$95 Billion~$190 Billion~100%支撑 OpenAI 千亿参数模型训练、自研 Maia 芯片、克服电力积压约束AI 服务器后端网络强依赖 1.6T 降低延迟，面临严重产能紧缺焦虑Google (Alphabet)~$110 Billion~$175 - $185 Billion~59% - 68%迭代 TPU v6/v7 架构、部署全光路交换（OCS）以提升光路灵活性极高比例的 1.6T 订单需求，强力推动低成本硅光子（SiPh）路线渗透Meta~$72 Billion~$115 - $135 Billion~60% - 87%Llama 开源大模型超大规模训练集群、自研 MTIA 芯片部署率先大规模部署低功耗 800G LPO 架构，1.6T 采购逐步跟进放量合计汇总~$409 Billion~$680 - $725 Billion~70%+向分布式的跨园区 GW 级算力集群演进催生 800G 持续放量与 1.6T 超预期验证节点[cite: 5, 6, 7]在确立了庞大的资金需求后，1.6T 光模块在物理实现层面上并未延续单一标准的惯例，而是根据不同的交换机电接口能力（SerDes）、热管理设计以及通道聚合密度需求，分裂出两大并行发展的物理封装形态。

表2：2026 年 1.6T 主流物理封装形态（Form Factor）架构与系统级权衡对比评估维度OSFP1600 标准形态OSFP-XD (eXtra Dense) 拓展形态核心技术哲学聚焦单通道速率突破（依赖下一代 200G SerDes 芯片的成熟）聚焦物理通道密度倍增（在当前成熟的 100G SerDes 生态上挖掘极限）底层电口架构8 条电通道 × 每条 200G（224G PAM4 调制）16 条电通道 × 每条 100G（112G PAM4 调制）向后兼容性机械结构上可完美兼容现存 OSFP800 的散热笼子和前面板设计高度增加，必须搭配全新的高密度连接器系统与专门定制的深层散热笼系统级功耗裕度受限于传统 OSFP 内部体积限制，对超低功耗先进 DSP 依赖极大热容积显著提升，具备容纳高达 40W 功耗长距离相干光模块的物理潜力网络节点部署场景配置 200G SerDes 的下一代 51.2T/102.4T 交换机的标准化部署要求极高网络密度的超算集群（HPC）、跨园区数据中心互连（DCI）骨干网向 3.2T 演进路线需依赖尚未成熟的 8 × 400G 电接口与光学技术跃迁架构设计预留空间，可平滑升级至 16 × 200G 实现 3.2T 的稳健演进对于具体的光模块集成商与核心器件提供方而言，2026 年的公开业务数据与技术卡位情况，直观地反映了该领域极高的进入壁垒与竞争格局。

表3：核心光模块与底层器件供应商 2026 产能优势与风险敞口检视核心企业2026年核心优势验证指标与关键动作产业链定位评估与中长期风险提示中际旭创 (InnoLight)预估占据谷歌等巨头 1.6T 订单极高份额（约 80%），Q1 单季营收爆增至 195 亿元，泰国工厂成为出海交付旗舰。

绝对的光通信集成王者。

但近百亿级别应收账款及高企存货周转率是后续需要跟踪的财报风险点。

新易盛 (Eoptolink)借由直销北美云厂商实现营收翻倍（Q1 营收 83.4 亿元），在 OFC2026 展出 12.8T 液冷、6.4T NPO 方案领跑低功耗前沿。

毛利率表现优异，技术底蕴深厚，但其高增长极度依赖北美个别大客户的资本支出连续性。

Lumentum200G EML 发货量同比翻番，核心组件全面售罄，凭借对上游磷化铟（InP）材料的掌控力实现超越 Coherent 的高营业利润率。

短期内独享紧缺涨价红利，但长期面临被大规模商用的硅光子（SiPh）技术侵蚀核心利润池的潜在风险。

Fabrinet作为英伟达及 AWS 的首选精密代工商，单季营收破 11 亿美元，其泰国春武里府园区扩建保障了产能上限。

高端代工（EMS）盈利稳定，但英伟达单一客户占比近 30%，面临客户供应链多元化策略分散订单的风险。

宏观、资金或技术约束尽管 1.6T 光模块在 2026 年具备明确且强劲的产业逻辑，但在实际推进过程中，其放量的斜率与最终规模受到宏观资金基本面和微观物理工程技术的双重严苛约束，这些约束条件共同构筑了行业的护城河与天花板。

在宏观与资金层面，科技巨头 2026 年高达 7250 亿美元的超额资本支出，实质上陷入了一场防范技术落后的“防御性资本陷阱”。

在算力被视为大语言模型智商决定性因素的当下，亚马逊、微软等巨头宁可忍受资产负债表膨胀，也不敢在基础设施投资上掉队。

然而，这种不计代价的投资正带来极其沉重的财务折旧浪潮。

以当前最领先的原生 AI 企业为例，即便 OpenAI 的年经常性收入（ARR）已快速增长至约 200 亿美元，Anthropic 的 ARR 也逼近 90 亿美元量级，但整个纯粹 AI 软件生态的总商业化产出（不足 350 亿美元），在面对近 7000 亿美元的算力基建折旧面前依然显得杯水车薪。

如果 AI 推理端应用无法在 2026 至 2027 年间催生出真正意义上的革命性企业级变现模式，微软、Meta 等企业的自由现金流（FCF）将面临极大的系统性挤压。

这种由于收入无法覆盖折旧而带来的财务压力，极有可能迫使 2028 年之后的 AI 资本支出被迫回归理性，乃至踩下急刹车，从而对处于建设后周期的 1.6T 以及更高速率光模块的远期需求产生釜底抽薪的影响（具体宏观流动性研究可参考宏观利率与投资框架研究）。

此外，北美数据中心还面临严峻的电力供应和电网接入瓶颈。

单一大型 AI 园区往往需要消耗高达 500 兆瓦甚至 1 吉瓦的电力，电力并网审核的漫长周期已成为物理算力部署的硬性天花板，进而延缓光模块的实际安装进度。

在微观物理与工程技术约束层面，消失的信号裕度与急剧攀升的“热墙”正在重塑硬件设计法则。

从 100G PAM4 演进到 1.6T 所需的 200G PAM4 信号调制，绝非通道速率翻倍那么简单。

在单通道 200G 的速率下，物理层面上信号对噪比的容错率（Margin）已被压榨至濒临极限。

过去在 10G 或 40G 时代，光纤连接器端面轻微的灰尘污染或抛光瑕疵仅仅只会导致极其轻微的误码率上升；然而在一个 1.6T 的严苛互连环境中，同样的物理微小瑕疵极易导致整条高速链路的灾难性崩溃失效。

这直接要求系统全面升级高精度的测试测量手段，增加了模块校准环节的时间成本与 EEPROM 配置复杂性。

伴随着为纠正极速传输畸变而引入的复杂 DSP 与海量前向纠错（FEC）算法，光模块遭遇了第二大工程约束——系统级功耗墙（Thermal Wall）。

在一个标准配置的 32 端口 1.6T 高端交换机中，仅仅是前面板光模块集群的总功耗就可能逼近甚至突破 1 千瓦（1 kW）的惊人关口。

传统基于空气对流的风冷散热机制在这种高密度热流体面前已无能为力，PUE（电能利用效率）急剧恶化。

这种“热墙”压力正倒逼整个数据中心产业向液冷底座进行激进转型（关于热管理系统演进详见液冷与电源管理专题），同时也加速催生了旨在移除高能耗 DSP 芯片的 LPO 技术以及彻底改变封装形式的 CPO 技术。

风险与证伪任何单边做多的产业狂热都必然伴随着脆弱的证伪节点。

在研判 1.6T 光模块 2026 年需求时，以下几项关键边界条件与潜在风险必须被纳入前瞻性的风控框架中。

首当其冲的是需求被“双重预订”（Double Booking）严重放大的幻象风险。2026 年光通信产业链的空前繁荣，很大程度上是建立在上游关键物料（尤其是 200G EML 激光器芯片）极度紧缺的基础之上。

为了在激烈的算力基建战中抢占先机、锁定极其有限的高端产能，中游光模块组装厂商及其背后的终端云厂商客户，存在极强的防御性超额下单动机。

中际旭创、新易盛等核心企业在 2026 年第一季度资产负债表上激增至数十亿元人民币的预付款项，就是这一供应链恐慌性囤货的最直观财务体现。

如果在 2026 年下半年，随着 Lumentum 等晶圆厂的 6 英寸产线良率爬坡完成，或者第二供应源（Second Source）突然实现技术突破，导致上游芯片“卡脖子”状态瞬间解除，隐藏在长达一年以上可见度订单背后的双重预订泡沫就会迅速破裂。

届时，整个市场可能在随后的几个季度内经历剧烈且痛苦的去库存阵痛，导致出货量断崖式下跌。

其次，光电共封装（CPO）技术的跨越式替代正成为悬在传统可插拔模块头顶的“达摩克利斯之剑”。

传统可插拔光模块（Pluggables）的底层痛点在于，高速电信号不得不在核心交换 ASIC 芯片、极其复杂的 PCB 走线、连接器端子以及光模块内部走过漫长的损耗路径，导致功耗和信号衰减居高不下。

CPO 技术通过颠覆性的系统级封装，将硅光引擎极其紧密地与交换机 ASIC 融合在同一个基板上，直接摒弃了冗长且高能耗的电信号走线。

在 1.6T 乃至未来的 3.2T 节点，这种深度融合能将传统模块单端口约 15 瓦的高功耗直接斩半至 7 瓦以下，并在系统级降低 30% 的整体物料成本。

如果 Broadcom 等半导体巨头与晶圆代工厂通力合作，在 2026 至 2027 年间成功突破 CPO 架构中外部激光源（ELSFP）的标准化问题以及微纳级光学对准的封装良率难题，传统可插拔 1.6T 模块极有可能从原本预期的长坡厚雪主赛道，悲惨退化为向彻底光电融合时代过渡的短期临时方案。

相关机构预测，到 2030 年，超 3000 万个 CPO 端口将被部署，ELSFP 模块市场规模将跃升至超 15 亿美元，这无疑是对传统模块厂长期估值的巨大削弱。

另外，客户结构过度集中与光学替代方案的崛起也是不容忽视的结构性隐患。

当前 1.6T 光模块极其乐观的千万级采购量预测，绝大多数高度绑定于英伟达（Nvidia）下一代计算架构（如基于 GB200 及 Rubin 芯片构建的超大网络集群）的后备扩展网络（Scale-out）之上。

以精密代工巨头 Fabrinet 为例，来自英伟达单一大客户的营收贡献比重已攀升至近 30%，这种“把鸡蛋放在同一个篮子里”的集中度本身就孕育着极高风险。

一旦非英伟达阵营（如持续迭代的谷歌自研 TPU 架构、亚马逊 Trainium 芯片或 AMD 方案）决定采取更为稳健保守但具高性价比的光互连架构，例如扩大全光路交换系统（Apollo OCS）的应用规模以减少对高速 DSP 模块的依赖，或者业界在极短距离高速互连上通过增强型全铜缆方案（如英伟达体系内 NVLink 铜缆路线的进一步向外延伸）实现了更长距的技术突破，1.6T 传统光模块的理论潜在总市场（TAM）将面临被结构性大幅削减的严峻考验。

后续观察变量从静态的研究推演走向动态的追踪验证，要在 2026 年下半场准确把握 1.6T 供应链的真实景气度与盈利兑现能力，必须剥离市场情绪的喧嚣，紧盯以下几个具有前瞻意义的产业硬变量（获取更多实时观察框架请关注半导体产业链追踪）：Lumentum 与 Coherent 的 200G 芯片出货数据与毛利率轨迹：作为 1.6T 产业链中名副其实的“卖水人”的最上游源头，应当密切关注 Lumentum 的季度财报。

若其披露的 EML 业务线不再积压大量未交付订单，或者其超额扩张的营业利润率（目前高达 25.2%）出现停滞甚至下滑，这不仅意味着上游“卡脖子”环节正在解除，更预示着下游光模块组装厂的议价能力与曾经过度享受的超额利润空间将开始面临不可逆的收缩回归。

硅光子（Silicon Photonics）模块的实际出货渗透率：必须持续验证中际旭创、新易盛等头部厂商在向大型云厂商（特别是谷歌这类对成本极度敏感的客户）交付订单时，硅光架构模块的真实占比。

一旦该比例确实如产业预测般稳定突破 50% 大关，说明基于连续波（CW）激光器加硅光调制的低成本替代路线正式走通，这不仅将彻底重塑激光器厂的利润结构，也会使台积电（TSMC）等提供硅光专线代工服务的晶圆厂的产能利用率，成为判断光通信景气度的一个更敏锐、更底层的风向标。

东南亚海外工厂的资本开支与折旧情况：紧密跟踪跨国代工巨头 Fabrinet 在泰国春武里府新建的第 10 号厂房的产能爬坡速度，以及中际旭创、新易盛在泰国、马来西亚自建产能的实际稼动率。

若这些肩负海外交付重任的工厂开始缩减或延缓后续资本支出，或者在财报中显现出因为海外人工、高昂物流及供应链重构成本大幅上升而侵蚀了光模块业务的净利润率（Net Margin），将从财务的最真实层面直接证伪所谓“海外无限产能均能被顺畅消化”的狂热论调。3nm DSP 与单通道 400G 架构的系统级良率验证：密切注视 Broadcom 的 Taurus BCM83640 芯片和 Marvell 的 Ara DSP 系列产品的推进时间表。

这两款承载产业希望的核心“大脑”能否在 2026 年第四季度，克服先进 3nm 制程在苛刻发热环境下的漏电与可靠性挑战，真正实现从早期客户打样（Sampling）向大规模商业交付（Volume Shipment）的决定性跨越，是 1.6T 系统级网络能够如期在北美云厂商新建数据中心内被点亮运行、进而结算回款的最终决定因素。 FAQQ1：为什么市场一直在强调 1.6T 模块的大规模采用可以使网络互连成本下降 30% 甚至 40%？ A：这种显著的成本下降预期并非单纯依赖短期供求关系导致的模块降价，而是根植于技术架构底层的集约化演进。

首先，由于单通道速率从 100G 成功跨越至 200G，使得在提供同等 1.6T 聚合带宽的情况下，模块内部所需的昂贵激光器阵列和高速接收器通道数量被直接减半，从根源上缩减了元器件成本。

其次，硅光子技术的快速渗透使得繁复的光学封装工序能够利用半导体晶圆厂标准的 CMOS 工艺实现大批量、高一致性的制造，充分享受了集成电路的规模经济效应。

从数据中心运营商的长期视角来看，相比并行部署两只 800G 模块，单只 1.6T 模块不仅能成倍提升前面板带宽密度，还能大幅节省交换机接口结构件、DSP 芯片独立封装开销以及海量光纤线缆铺设的人工与维护成本，从而实现系统级总体拥有成本（TCO）的断崖式下降。

Q2：正在兴起的 LPO（线性驱动插拔光模块）与当前主流搭载先进 DSP 的 1.6T 模块是什么竞争关系？ A：这两者是当前数据中心为攻克极高发热量这一“功耗墙”难题而衍生出的两条解法路径。

传统的 1.6T 模块内部必须配备制程先进且功耗极大的 DSP 芯片，以独立完成复杂的信号恢复和错误纠正。

而 LPO（Linear Pluggable Optics）方案则采用了一种激进的设计理念，通过极其精密的模拟放大电路设计，直接从光模块内部粗暴地移除了高能耗的 DSP 芯片，将海量的信号处理压力“转嫁”给交换机主板上的核心 ASIC 芯片去处理。

这种架构使得单个 LPO 模块的自身功耗能惊人地降低约 50%。

然而，LPO 方案的致命缺陷在于其牺牲了不同厂商设备间的良好互操作性（Interoperability），并且在链路发生故障时极其难以进行端到端的错误诊断。

因此在 2026 年，像 Meta 这类对功耗极度敏感且拥有高度自闭环网络控制能力的云厂商开始大规模验证部署 LPO 方案；但对于那些对网络生态开放性、广域网跨区域连接能力以及长距传输稳定性要求极高的通用云计算场景而言，内置 3nm 先进 DSP 并具备强大纠错纠偏能力的 1.6T 模块，依然是无可替代且护城河极深的主流选择。

Q3：在人工智能算力集群中，计算节点的“垂直扩展”（Scale-up）和集群间的“水平扩展”（Scale-out）网络，哪一个才是 1.6T 光模块真正发力的主战场？ A：目前 1.6T 光模块的核心爆发力与主战场绝对集中在“水平扩展”（Scale-out）网络。

Scale-up（垂直扩展）主要指涉单一大型计算节点（如英伟达机架内部的数十颗 GPU 之间）的超高速互连，在当前主导架构下，这一层级为了追求物理极限的超低延迟，依然大量采用基于 NVLink 等协议的铜缆直连（DAC）方案，或在未来极少部分采用极前沿的 CPO 技术。

相反，Scale-out（水平扩展）则是负责将分布在数据中心不同区域的独立机架进行互连，从而编织出庞大的万卡级乃至十万卡级超级算力集群。

它通常基于高带宽的以太网（Ethernet）或 InfiniBand 架构。

知名投行的拆解数据清晰地表明，在英伟达等巨头规划的下一代计算单元中，为了消除跨集群的数据搬运瓶颈，每一层级的 Scale-out 交换聚合容量正呈几何级数膨胀，这直接派生出成千上万只 1.6T 等效可插拔光模块的刚性支撑需求。

正是基于这一底层网络拓扑学的演变规律，那些深耕通用可插拔数据中心网络的光模块厂商（例如中际旭创等），才得以稳稳承接住这波历史上最大的算力红利，并在财报上实现了令人瞩目的营收跨越。

获取更多产业链深度拆解逻辑请查阅A股研究归档。

参考来源

常见问题

正在兴起的 LPO（线性驱动插拔光模块）与当前主流搭载先进 DSP 的 1.6T 模块是什么竞争关系？

这两者是当前数据中心为攻克极高发热量这一“功耗墙”难题而衍生出的两条解法路径。 传统的 1.6T 模块内部必须配备制程先进且功耗极大的 DSP 芯片，以独立完成复杂的信号恢复和错误纠正。 而 LPO（Linear Pluggable Optics）方案则采用了一种激进的设计理念，通过极其精密的模拟放大电路设计，直接从光模块内部粗暴地移除了高能耗的 DSP 芯片，将海量的信号处理压力“转嫁”给交换机主板上的核心 ASIC 芯片去处理。 这种架构使得单个 LPO 模块的自身功耗能惊人地降低约 50%。 然而，LPO 方案的致命缺陷在于其牺牲了不同厂商设备间…

在人工智能算力集群中，计算节点的“垂直扩展”（Scale-up）和集群间的“水平扩展”（Scale-out）网络，哪一个才是 1.6T 光模块真正发力的主战场？

目前 1.6T 光模块的核心爆发力与主战场绝对集中在“水平扩展”（Scale-out）网络。 Scale-up（垂直扩展）主要指涉单一大型计算节点（如英伟达机架内部的数十颗 GPU 之间）的超高速互连，在当前主导架构下，这一层级为了追求物理极限的超低延迟，依然大量采用基于 NVLink 等协议的铜缆直连（DAC）方案，或在未来极少部分采用极前沿的 CPO 技术。 相反，Scale-out（水平扩展）则是负责将分布在数据中心不同区域的独立机架进行互连，从而编织出庞大的万卡级乃至十万卡级超级算力集群。 它通常基于高带宽的以太网（Ethernet）或 Inf…