英伟达、SK海力士同时押注CPO:AI算力互连架构迎来重构
英伟达宣布SpectrumX CPO交换机量产,SK海力士在Nature Electronics发表CPO论文,共同推动…
近期,全球半导体行业被一个词搅得持续升温——CPO(共封装光学)。英伟达与SK海力士,一家掐着算力命门,一家攥着存储咽喉,几乎同时在CPO方向加码,背后是AI数据中心对底层互连架构的迫切重构。
两家巨头同步加码CPO
近日,SK海力士及其全球研究团队在《自然·电子学》(Nature Electronics)发表论文,系统讨论了面向高性能计算与人工智能的共封装光学器件开发路径、技术挑战与下一代光互连演进路线。SK海力士AI基础设施团队负责人洪承勋与弗吉尼亚大学李奎相教授担任通讯作者,合作方包括伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、南洋理工大学、麻省理工学院与延世大学。论文提出了存储、先进封装与光计算互连协同演进的技术路线图,并设定了明确量化目标:每节点带宽超过100 Tb/s、能耗低于1 pJ/bit、芯片间延迟小于10纳秒。
英伟达方面则于8月14日正式宣布,SpectrumX Ethernet Photonics共封装光学交换机进入全面量产,定位AI工厂下一代大规模扩展网络。官方数据显示,对比传统可插拔光模块方案,该系统可实现5倍网络功耗效率提升、5倍AI应用不间断运行时长提升,平均故障间隔时间(MTBF)拉长10倍,被官方称为「全球首款量产级200G/lane共封装光学交换机系统」。
数据中心为何需要CPO
数据中心内部互连经历了三代演进。第一代大量采用铜缆DAC直连:成本低、部署简单,但高速信号下衰减严重,传输距离通常仅数米,已无法适配高密度AI算力集群。第二代全面转向可插拔光模块:通过OSFP、QSFPDD连接器外接独立光收发模块,支持热插拔、升级灵活,是当前产业主流。但其短板在于,交换芯片到面板光模块之间仍存在厘米级高速电气走线,Retimer、均衡器持续消耗功耗,整机网络功耗居高不下。
CPO的核心思路是将电光转换环节迁移到芯片封装内部,高速电信号传输距离从厘米级压缩至毫米级,省去部分DSP信号处理开销,从而在功耗、延迟、可靠性三方面实现同步优化。对于普通互联网数据中心,800G、1.6T可插拔光模块仍够用;但面对几十万卡规模的AI训练集群,端口数量成千上万,传统可插拔架构已触碰物理天花板。
200G/lane意味着什么
英伟达发布200G/lane CPO交换机后,外界一度疑惑:行业已在谈800G、1.6T光模块,200G是否落后?实际上,200G/lane描述的是单通道速率,800G、1.6T是单端口总速率,二者并非同一维度。常见组合包括8×50G=400G、8×100G=800G,因此200G/lane恰恰是下一代高速互连的底层物理基础。
在此之前,CPO产业长期停留在50G/lane、100G/lane阶段。随着GPU从Hopper迭代至Blackwell并面向Rubbin演进,单颗GPU对外通信带宽爆发式增长,102.4T级别交换机若继续依靠堆叠通道数实现,交换芯片面积、PCB布线密度、整机功耗都将彻底失控。200G/lane CPO正是为打通这一瓶颈而生。
CPO赛道并非英伟达独行。博通已于2025年10月发布第三代CPO交换芯片Tomahawk 6 Davisson(TH6 Davisson),实现102.4Tbps交换容量,较上代直接翻倍;更早推出的Bailly CPO交换机集成八颗6.4Tbps硅光子光引擎,对比传统可插拔方案互连运行功耗降低70%,硅面积使用效率提升8倍。
国内光模块厂商的处境
拆解英伟达SpectrumX供应链可见,核心分工明确:台积电负责硅光子芯片工艺,矽品精密承担晶圆级与芯片级封装测试,Lumentum提供激光芯片,天孚通信负责激光器模块子组件组装,鸿海完成整机系统交付。值得注意的是,传统可插拔光模块组装大厂中际旭创、新易盛并未出现在这份核心清单中。
这折射出CPO架构的本质变化:光引擎不再作为独立外接部件,而是直接集成进交换机封装内部,传统面板插拔式光模块的形态被绕过。但CPO量产并不等于可插拔光模块快速退场,二者将长期并存,行业进入双线驱动阶段。多家A股光通信企业与云服务商网络规划信息显示,2026-2027年全球云厂商网络建设仍以可插拔光模块为主力。TrendForce数据显示,现阶段CPO在AI数据中心光互连市场渗透率仅约0.5%;IDC预测,大规模商用窗口落在2027-2028年之后。
运维层面,CPO亦有固有短板:光引擎与交换芯片深度绑定,单点故障可能造成832个端口同时失效,维修往往涉及整机返修,停机代价显著高于可插拔方案。这也是云厂商不敢贸然全面替换的关键原因。
对国内光模块龙头而言,CPO浪潮并非简单危机,而是一场产业链重构,机遇与挑战并存。现实路径有三:其一,守住基本盘,持续迭代800G/1.6T/3.2T可插拔光模块,把握未来2-3年AI算力建设主流需求;其二,向上游延伸,布局光引擎、硅光子、高速光芯片与光电联合封装,切入CPO高价值环节;其三,布局NPO等近封装光学过渡技术路线,技术难度低于CPO,更适配国内云厂商现实条件,是实现技术落地的重要赛道。
