硅光子学与共封装光学技术发展 - 嵌入式或集成半导体光学模块（OBO、NPO、CPO）出货量预计到2033年将以50%的复合年增长率增长 [2] - 集成解决方案在AI系统中显著提升传输容量和处理能力，提供更高带宽、更低功耗，并支持AI集群扩展所需的高带宽结构 [2] - CPO技术将引领AI计算领域的代际转变，NVIDIA、英特尔、Marvell和Broadcom是当前技术发展的主要推动者 [4] 技术演进与性能提升 - 从OBO到NPO再到CPO的演进过程中，铜的使用大幅减少，性能有望实现80倍飞跃，3D CPO性能可能比现有解决方案高80倍 [7] - CPO通过光速吞吐量实现GPU与加速器间的超高速、低延迟通信，大幅扩展带宽并降低功耗 [5] - 光纤替代铜线可提供AI集群扩展所需的高速、高带宽数据传输，推动AI超级计算能力的规模化和民主化 [7] 市场前景与收入预测 - 到2027年，NPO和CPO的广泛应用将推动综合收入同比增长达三位数，总出货容量占比将达两位数 [4] - 到2033年，超过50%的收入和出货容量将来自集成半导体光学I/O解决方案 [4] - Applied Optoelectronics等公司的OBO产品将在2023年得到更广泛应用，但CPO被视为改变游戏规则的关键技术 [4]

硅光子学与共封装光学技术发展 - 嵌入式或集成半导体光模块（OBO、NPO、CPO）出货量到2033年预计将以50%的复合年增长率增长 [2] - 集成解决方案（OBO、NPO、CPO）相比传统可插拔光学方案能显著提升传输容量、AI系统处理能力，并降低功耗 [2] - 从铜缆到光学技术的转变将带来更高带宽和更低功耗需求，2033年嵌入式光模块出货量CAGR达50% [2][7] 技术应用与市场前景 - CPO技术将实现AI计算领域最重大的代际变革，支持超大带宽扩展、功耗降低及AI超级计算拓展 [2][5] - 到2027年，NPO和CPO的广泛采用将推动综合收入实现三位数同比增长，占总出货量份额达两位数 [2][3] - 2033年超过50%的收入和出货量将来自集成半导体光电I/O解决方案 [2][3] 行业竞争格局 - NVIDIA、Intel、Marvell和Broadcom目前在CPO技术领域处于领先地位 [2][3] - 技术演进是渐进过程，CPO性能可能比当前解决方案高出80倍 [7] 技术优势与性能提升 - CPO通过GPU与加速器间的超高速度、低延迟实现光速级吞吐量，支持AI集群扩展所需的高带宽结构 [5] - 光学技术逐步取代铜缆可减少80%的铜使用量，带来非线性性能改进，最终性能提升达80倍 [7] - 光学化转型是AI超级计算能力普及和拓展的关键一步 [7] 技术迭代路径 - OBO为首次迭代，2023年Applied Optoelectronics等公司的产品将更广泛采用 [3] - CPO被视为游戏改变者，几乎整个传输层将实现光学化 [3] - 从OBO过渡到NPO再到CPO，每个阶段的铜使用量大幅减少 [7]