文章核心观点 - 行业普遍认为共封装光学（CPO）是未来数据中心高速互联的终极技术方向之一，但其大规模商业应用的时间点被大幅推迟，短期内不会成为主流 [1][23][27] - 当前AI基础设施的竞争重心已从单纯堆叠算力转向互联与系统能力，但CPO并非解决当下瓶颈的迫切方案，可插拔光模块等现有技术路径仍有巨大演进潜力和生命力 [3][4][24] - 超大规模云厂商等客户对部署CPO态度谨慎，主要顾虑包括可维护性、系统设计复杂度、成本、供应链成熟度以及现有运维体系的惯性，CPO的部署窗口与客户的实际业务节奏存在错配 [18][20][22][26] AI基础设施瓶颈转向互联与系统能力 - AI集群规模正朝超大型化发展，博通透露其客户正在规划和部署规模超过10万颗GPU的集群，而行业内部讨论的目标已指向百万GPU级别 [3] - 随着模型参数与集群规模指数级扩张，AI集群的核心瓶颈从计算能力转向互联能力，通信效率、延迟、系统稳定协同成为决定算力能否有效利用的关键 [3] - 行业竞争重心从算力本身全面迈向互联与系统能力，关键词变为横向扩展、纵向扩展、跨域扩展以及功耗墙、链路可靠性、系统级协同设计等工程化概念 [4] 横向扩展领域：可插拔光模块仍将长期主导 - 博通首席执行官指出，未来5-7年可插拔光模块仍将占据主导地位，800G技术增长周期持续至2026年，1.6T产品预计增长至少持续到2029年，3.2T技术已完成展示 [7] - Lumentum预测2026年光端口总量将达到6000万-7000万个，同比增长接近翻倍，其中800G端口占55%-60%，1.6T端口占15%-20%，800G仍是绝对主流 [7] - Marvell指出，在传输距离较长、需要互操作的市场中，可插拔产品采用速度较慢，但其软件预认证带来的生态优势是核心护城河，客户从400G向800G的迁移“几乎是即时完成的” [8] - Arista表示在1.6T速率下仍有信心实现低功耗光模块的稳定运行，同时共封装铜缆等技术也在评估中，率先推出下一代速率产品并快速商业化是其核心策略 [8] 纵向扩展领域：CPO量产时间表大幅推迟 - 纵向扩展曾是CPO最有希望应用的“第一战场”，但量产时间表已被大幅推迟至2027-2028年及以后 [9] - Marvell收购Celestial AI后给出新营收目标：2027年底年化营收达5亿美元，2028年底翻倍至10亿美元，大规模商业部署相应推迟 [9] - Astera Labs预计CPO在纵向扩展领域的大规模部署将在2028-2029年实现，2027年将进行一些测试性部署 [9] - 推迟原因包括：CPO供应链仍较新，需要时间提升产能以支持大规模需求；纵向扩展场景的需求将是现有需求的数倍，需要整个行业共同努力扩大产能 [9] 功耗与可靠性是更现实的约束 - 客户不愿转向光学技术是因为其需要更高的功耗和成本，行业会优先通过机柜内铜缆和可插拔光模块实现纵向扩展，只有当它们都无法满足需求时，硅光子技术才会成为必然选择 [10] - Credo举例，xAI因铜缆解决方案绝对稳定可靠，提出构建“零中断”集群的需求，促使行业重点攻克GPU与第一级交换机之间链路的可靠性难题 [12] - 在巨头看来，互联技术首先要可靠可控、可预测、可诊断、可维护，这往往比追求极限性能更重要 [12] - Lumentum的ZeroFlap光学解决方案通过重新设计DSP实现带内通信和实时遥测，能识别潜在风险并主动干预，但其系统级能力目前仍主要用于基于激光的光模块，短距互联的可靠性上限依然掌握在铜缆/有源电缆组件手中 [13] 过渡方案持续蚕食CPO的叙事空间 - 线性驱动可插拔光模块、有源电缆组件、有源光缆等过渡方案正在分流原本被寄望于CPO的应用空间 [14] - Arista称800G速率的LPO光模块已实现大规模部署，由于无需数字信号处理器，为客户带来了更低的资本支出和功耗，运营支出也相应减少，并有信心在1.6T速率下实现LPO稳定运行 [15] - 有源电缆组件与有源光缆的逻辑是在2–30米的关键互联区间，提供接近铜缆的可靠性与接近光学的带宽 [15] - Credo强调其在有源电缆组件市场开创了先河，并拥有端到端掌控能力构成的竞争壁垒 [16] - Marvell的“黄金线缆计划”提供完整的参考设计，使其DSP能适配各类线缆，满足客户多源供应的需求 [17] - Credo指出，其在有源光缆中投入的微LED技术可直接应用于近封装光学，其功耗仅为CPO的1/3，且无需复杂交换机设计，当行业需要CPO替代方案时该路径更具优势 [17][25] CPO面临多重工程与商业挑战 - **可维护性突出**：CPO技术核心目标是降低成本和功耗，但行业仍在解决可维护性问题；博通指出CPO三大缺陷：成本更贵、基于激光的可靠性远不如现有技术、功耗并非最低 [18] - **系统设计复杂**：纵向扩展所需光互联是一种完全不同的技术类型，必须直接与千瓦级XPU和交换机共封装；光链路中连接器是关键组件，负责将光子集成电路的光输出耦合到光纤，目前限制了光学技术的规模化 [18] - **成本结构不确定**：CPO不是便宜的光模块，而是昂贵的系统工程，散热、供电、测试、维修全部需要重构 [18] - **生态尚未形成**：需要交换机、光学、封装、软件协同成熟，而客户机会成本高，没有时间去认证新的供应商，生态建立需要多年时间 [19] 超大规模云厂商态度谨慎的深层原因 - **可靠性要求极高**：超大规模客户使用的AI系统包含大量组件，Credo认为以系统形式销售并对整个系统承担全部责任是合理的，而CPO一旦出现问题则是“整板级风险” [22] - **运维体系惯性巨大**：所有超大规模云厂商都拥有自己的网络团队和已建立的完善流程；客户的认证周期很长，且当前最关注的首要因素是上市时间 [22] - **供应链安全优先**：博通建设新加坡工厂内部化先进封装产能，旨在保障供应链安全和交付稳定性，而CPO技术的供应链成熟度远低于可插拔光模块 [22] - **架构灵活性需求强烈**：在行业标准尚未最终确定时，客户不愿冒险将所有赌注押在某一种协议上，而可插拔架构提供了灵活性 [23] 行业技术路线与时间表预判 - CPO是互联体系的“最后一公里”技术，是终极解法之一，但非当前阶段最优解，其应用场景将收敛于极高端口密度、极端功耗约束等特定系统 [24] - 在相当长一段时间内，线性驱动可插拔光模块、有源电缆组件、有源光缆以及ZR光模块仍将承担数据中心互联主力角色 [24] - Arista明确表示线性驱动可插拔光模块的演进远未结束，有信心在1.6T速率下实现其稳定运行 [25] - **时间节点判断逐步收敛**： - 2027年：CPO进入小规模测试与验证阶段 [31] - 2028年及以后：CPO在特定场景（主要是纵向扩展的高密度系统）中开始规模化部署 [26] - Lumentum预测到2027–2028年左右，首批采用CPO的客户中约有40%–50%的交换机将基于CPO技术，但存在较大不确定性 [26] - Astera Labs预计将在2028–2029年实现大规模部署，2027年更多是测试性部署 [26] - 行业真正需要的不是技术可行性证明，而是系统必要性证明，只有当现有过渡方案路径在功耗、密度、可靠性上同时触顶，CPO才会从未来选项转变为当下必需 [27]

文章核心观点 - 国产AI算力产业链正通过技术创新和生态合作实现闭环 重点突破互联技术瓶颈 推动算力自主化进程 [1][6][18] 行业政策与战略方向 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 明确要求强化8项基础支撑能力 包括提升模型基础能力 加强数据供给创新 强化智能算力统筹等 [6] - 工信部联合多部门发文 强调以新一代通信技术驱动 构建覆盖感知 传输 存储与计算的基础设施体系 并合理布局区域枢纽节点 逐步提高智能算力占比 [6] - 上海智能算力产业已形成基础夯实 创新活跃 场景丰富的良好态势 需强化技术创新协同 完善算力调度体系 深化场景融合应用 [3] 互联技术价值与突破 - 互联技术成为AI基础设施关键环节 高带宽低时延互联能力是提升模型性能 降低成本 实现普惠AI的重要路径 [6] - 英伟达NVLink 5.0为每个Blackwell GPU提供1.8TB/s双向带宽 NVSwitch芯片在GB200 NVL72系统中构建总带宽130TB/s的72 GPU NVLink域 [7] - 奇异摩尔提供覆盖Scale-out网间互联 Scale-up超节点GPU片间互联 Scale-inside芯片内互联的全栈互联解决方案 [8] - 奇异摩尔Kiwi G2G IO Die超节点互联芯粒支持TB级带宽 Kiwi SNIC AI原生超级网卡支持800Gbps传输带宽 μs级延时 [10] - 奇异摩尔片内互联方案基于UCIe的D2D IP及Central IO Die系列 可提升AI网络单卡算力 [12] 生态合作与标准建设 - 中国移动联合产业链企业启动智算开放互联OISA生态共建 发布OISA 2.0协议 支持1024张AI芯片 TB/s级带宽 数百纳秒时延 [14] - OISA协议打破Scale-up协议带宽与延迟瓶颈 明确OISA IP OISA IO芯粒等互联承载物设计方向 [15] - 沐曦形成完整产品线 涵盖芯片 板卡 服务器及多形态超节点 创新推出光互连超节点 耀龙3D Mesh超节点等 [17] - 新华三H3C UniPoD系列超节点支持以太网和PCIe双协议 实现单机柜最高64卡GPU高速互联 [17] 产业链协同与发展趋势 - AI算力需求从单体智能向群体智能发展 互联技术成为延续摩尔定律 提升算力密度的核心路径 [18] - 国内先进工艺受限背景下 互联技术可通过规模和成本换性能 实现算力自立 [18] - 产业链需上下游协同突破超节点互联协议性能瓶颈 打造媲美国际先进水平的产品 [17]

博世在华投资与战略升级 - 博世计划未来5年在苏州工业园区投资100亿元人民币 开展智能辅助驾驶与智能座舱领域深度合作[1] - 该项目将首次实现智驾领域领先技术由中国主导研发 并向全球市场输出技术成果[1] - 博世苏州是公司在华最大研发制造中心之一 涵盖6个事业部 员工超9000人 曾获全球灯塔工厂及中国质量奖[1] 博世技术优势与产业基础 - 博世在智能辅助驾驶领域部署行业领先的一段式端到端算法[1] - 智能座舱领域拥有超百个量产或研发项目 累计出货量突破250万套[1] - 公司自1999年进入苏州以来 历经从生产向研发(2005年)、制造向智能制造(2014年)的转型升级[2] 合作历程与里程碑事件 - 2018年博世苏州新研发中心启用 成为博世全球最大研发基地之一[2] - 2023年博世新能源汽车核心部件及自动驾驶研发制造基地在园区奠基[2] - 本次签约被视作双方合作历程中的又一里程碑[2] 中国市场战略重要性 - 博世认为中国在软件、人工智能及互联技术驱动的产业转型速度全球最快[3] - 公司强调要在中国保持领先才能维持全球领先地位[3] - 博世将坚定在中国及苏州的持续投入和发展[3]