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【央视新闻客户端】

前言：

当ChatGPT在0.01秒内生成一篇万字报告，当AI大模型在几小时内完成人类数年的训练量，当全球云厂商动辄砸下数千亿美元建设AI数据中心。

很少有人注意到，这一切背后都依赖着[数据转换器]：光模块。

这个曾被视作[通信产业链配角]的器件，如今正站在AI算力革命的C位。光模块的黄金时代，才刚刚拉开序幕。

作者?| 方文三

图片来源?|网 络?

光模块不是[小器件]，而是数字经济的[血管系统]

光模块的本质是光电信号的[翻译官]，数据传输的[咽喉]。

简单来说，光模块的核心功能是实现电信号与光信号的双向转换。

发送端将服务器、GPU产生的电信号，通过激光器（LD）转换成可通过光纤传输的光信号；

接收端则通过光探测器（PD）将光纤传来的光信号，还原成电信号供设备处理。

这个看似简单的过程，却是所有高速数据传输的必经之路。

就像城市的供水系统需要水管和水泵，数字经济的[数据洪流]也需要光模块与光纤组成的[血管]。

没有光模块，AI服务器的算力无法集群，云数据中心的信息无法互联，甚至我们每天刷的视频、发的消息都将陷入传输瘫痪。

AI算力[军备赛]，光模块成[刚需耗材]

生成式AI的爆发，彻底改写了光模块的需求逻辑。

过去光模块随云厂商资本开支周期性波动，如今则随AI算力需求指数级增长。

大模型驱动算力激增，GPT-4的参数规模达1.8万亿，训练一次需1.2万颗GPU持续数月，而每颗GPU需100Gbps以上的互联带宽；

据IDC预测，2025年全球AI服务器市场规模将达1587亿美元，2022-2028年CAGR超30%，直接拉动高速光模块需求。

海外云厂商[砸钱]扩产，Meta计划未来几年投入6000亿美元建设AI数据中心，其[普罗米修斯]项目2026年投用后需百万个800G光模块；

谷歌、亚马逊、微软2024年资本开支合计1800亿美元，同比增长59%，其中70%用于AI基建。

国内算力闭环形成，阿里2024Q3资本开支380亿元，超出市场预期30%，字节跳动新建智算中心需10万个800G光模块；

[东数西算]工程直接拉动国内高端光模块需求超50亿元。

更关键的是，光模块与GPU的配比率正在提升。

传统数据中心中，1颗GPU对应3个光模块；

而在AI训练集群中，这一比例已升至Meta架构的1:8，甚至达到英伟达GB200集群的1:12。

这意味着，光模块的需求增速将远超GPU，成为AI算力链中弹性最大的环节。

800G/1.6T/CPO，光模块的技术分水岭

技术路线的选择，是光模块行业的[生死线]。选对了，就能享受技术红利；选错了，可能被行业淘汰。

光模块的速率迭代，本质是算力需求倒逼技术突破的过程。

从400G到800G，再到1.6T，每一次升级都伴随着技术壁垒提升+市场集中度提高。

800G光模块之所以能成为AI数据中心的标配，核心在于其性价比最优。

中际旭