行业技术趋势 - 光互连技术被视为突破AI算力瓶颈的关键路径，通过将芯片间短距互连从电转向光，在传输能耗、带宽密度、延迟等核心指标上实现数量级提升 [1] - 随着智算集群向十万卡级规模演进，传统铜介质电互连面临明显瓶颈，在万卡级大模型算力集群中，数据在芯片间移动的能耗占系统总能耗的九成以上，真正用于计算的能量不足10% [3] - 传统铜互连受趋肤效应影响，绝大部分功耗消耗在散热上，且随着传输速率提升，其有效距离急剧缩短至几厘米，成为算力扩展的隐形枷锁 [3] 市场动态与融资 - 片间光互连创业公司光联芯科近期获得多家机构投资，成为国内光互连芯片赛道规模最大的早期融资之一 [1] - 海外公司融资活动活跃，美国光互连公司Ayar Labs和光芯片创业公司Lightmatter在去年年底完成新一轮融资，投资者包括英伟达、AMD、英特尔等芯片巨头 [1] - 英伟达从五年前就开始布局光互连，头部企业很早就看到了电互连的瓶颈并有所准备 [1] 技术演进与产品迭代 - 为应对数据量指数级增长，光模块正从800G向1.6T迭代，以替代传统的铜线传输 [3] - 英特尔展示了完全集成的光学计算互连OCI芯粒，与CPU封装在一起，可在最长100米光纤上实现双向4Tbps的数据传输速度 [5] - 英伟达宣布下一代机架级AI平台将融合硅光子互连技术与共封装光学器件CPO，并计划于2026年将Quantum-X和Spectrum-X两款光子互连解决方案推向市场 [5][6] 国内外企业布局与战略 - 华为采用“灵衢互联”协议推动光互连技术落地，并推出Atlas 950/960 SuperCluster等超节点产品，其光模块和连接芯片均为自研自造 [6] - 英伟达和华为的模式被类比为“苹果模式”，提供包括自有芯片、互联、交换机的封闭生态解决方案 [7] - 光联芯科旨在打造开放的“安卓生态”，联合国内GPU厂商提供标准化的光接口产品，构建可扩展的互联平台 [7] 竞争格局与发展前景 - 在全新的光领域和光电融合领域，国外技术领先国内约2-3年，但双方基本站在同一起跑线上 [7] - 国内光互连技术迭代速度更快，具有成本优势，并能降低对先进制程的依赖，未来有望在计算加互连领域实现弯道超车 [7] - 利用光互连赋能计算集群，能够实现算力中心整体性能提升并降低包括芯片购买和芯片间能耗在内的总体成本 [4]