AI全光互联的量产节奏，底层逻辑

（原标题：AI全光互联的量产节奏，底层逻辑）

我在一个月前讲阐述了AI全光互联的全景图：

当时我讲了商业化的节奏，遵循硅光模块 -> LPO -> CPO -> OIO 这样的顺序，当时并没有讲背后的Why，后来CPO越吵越热，大家根据各种市场信息做了很多解读，有些太过理想化，有些又太过悲观。今天我说说，全光互联商业化节奏的底层逻辑。

用下面的图，可以概括：

龙头马（AI scaling-law），马车夫（AI算力集成者，比如Nvidia、Broadcom等），两个车轮（产业链 + 生态圈）。

1、scaling-law在牵引整个AI算力硬件的发展，AI算力需求越旺盛，性能要求越高，则CPO、OIO这些新技术导入市场的节奏就会越快。尤其是推理和最近提出来的RL训练，对光互联更紧迫。目前来看，节奏超预期。

2、马车夫方面。随着ASIC代工模式兴起，Broadcom、AMD、Marvell都是Nvidia的强力挑战者，这些光脚的都会争先恐后导入新技术，试图换道超车。最近媒体频繁披露各种新闻，就是这个道理。 目前来看，节奏超预期。

3、产业链的车轮（台积电为首，日月光、Ayar Labs、天孚通信、太辰光…），推广全光互联，他们有巨大的长期利益，加大通过研发攻关和产能建设，把成本、可靠性、产量等问题解决。目前来看，节奏超预期。

4、生态圈的车轮。光模块里面有一个DSP芯片，这个芯片不仅仅解决ASIC与光模块之间链路质量的问题，另外一个作用是，通过大幅度的链路冗余，将光和电两个系统彻底隔离，标准化，从而快速解决不同设备之间的互通难题。大家能看到光模块导入市场的节奏是比较快的。而LPO、CPO呢，则把DSP去掉了，大家只关注了成本和功耗的巨大贡献，却忽视了互通性的困难。DSP free的环境，这是一个全新的生态，只有各就各位，全部都ready，下游的互联网客户才会放心大胆用，才能满足大规模商用的条件。

LPO扮演了重要角色，其可插拔特性兼容存量网络环境，可以快速迭代，如果大家齐心协力，可以迅速将新技术路线的互通性瓶颈打通。从互通的角度看，CPO完全可以继承LPO的成果。可惜的是，目前这些LPO玩家，是未来受损失的企业，利益不一致，他们没有积极性。目前来看，这是CPO量产的主要堵点。

可喜的是，有头部互联网企业，典型如字节跳动因为看好全光互联的优势，主动介入生态圈，通过订单牵引，调动LPO参与者的积极性。

结论：

1、不管是从Scaling law需求侧、马车夫、产业链，都在超预期推进全光互联；

2、主要堵点在互联互通，相关方消极对待，需要下游玩家入场调动积极性；

3、当越来越多的互联网企业将LPO导入AI数据中心，则CPO将会迅速爆发；

4、乐观预期，2025年是LPO互通和上量之年，为2026年CPO上量奠定基础。

$天孚通信(SZ300394)$ $太辰光(SZ300570)$