AI的军备竞赛，正在把一个过去偏“幕后”的赛道推到聚光灯下——光互联。

慧博智能投研发布的深度报告显示，随着AI训练和推理需求爆发，传统电互连正在快速逼近物理极限，高功耗、高损耗、带宽瓶颈愈发突出，而光互联凭借高带宽、低时延、低功耗等优势，正成为下一代算力基础设施的关键底座。

本质上看，AI不是单纯比芯片性能，而是比整个算力集群的数据传输效率。过去数据中心从40G升级到400G，大约用了十多年，速率基本遵循“4年翻倍”的节奏；但AI时代到来后，这一节奏明显加快，400G迅速迈向800G，并加速向1.6T、3.2T演进，迭代周期缩短至约两年。算力越大，互联压力越大，“光进铜退”已经成为确定趋势。

更值得关注的是，光模块需求的增长速度甚至可能快于GPU本身。以大模型集群为例，GPT-3阶段，1000颗XPU大约对应2000个光模块，而随着模型规模扩大，未来百万级XPU集群对应的光模块数量可能达到千万级。这意味着，AI时代真正高弹性的增量，不一定只在GPU，也在连接GPU的“高速公路”。

从产业格局来看，技术路线正在快速分化并演进。当前主流仍是可插拔光模块，但LPO、CPO、NPO、XPO、OCS等新架构正加速推进。LPO主打低功耗与成本优化，适合过渡阶段；CPO则通过光电共封装，大幅提升带宽密度、降低能耗，被视为下一代核心方向；OCS光交换则可能重塑AI集群组网方式，让光层交换替代部分传统电交换。

市场空间同样在快速打开。报告援引行业预测指出，以太网高速光模块及CPO市场规模已进入高增长通道，AI数据中心光互联需求正成为最核心驱动力。尤其值得关注的是激光器芯片——这是光互联产业链上游的重要核心环节。随着800G、1.6T乃至更高速方案放量，高端CW光源需求正在快速提升，相关市场有望迎来陡峭增长。

从产业链看，上游是光芯片、DSP、电芯片、激光器、精密光学器件；中游是高速光模块、CPO封装、交换设备；下游则是AI数据中心、云计算厂商、算力基础设施建设。中际旭创、源杰科技、联特科技等企业，正持续卡位高速光模块与核心器件环节。

一个越来越清晰的判断是：AI算力竞争，不只是“谁有更强芯片”，更是“谁有更强连接”。如果GPU是AI时代的发动机，那么光互联，就是决定这台机器能跑多快的高速路。

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