到2030年，CPO、NPO市场规模预计将超过390亿美元

TrendForce近期对硅光子学（SiPh）的研究表明，人工智能训练和推理工作负载的快速增长正推动人工智能数据中心提高能耗、增加机架密度并扩大集群规模。随着数据传输成为主要的能源消耗，通信服务提供商（CSP）正将互连技术视为与计算硬件同等重要的因素。互连架构如今在决定人工智能工厂的增长、能源效率和供应链管理方面发挥着关键的战略作用。

因此，TrendForce 预测，共封装光学器件 (CPO) 和近封装光学器件 (NPO) 的市场将大幅扩张，从 2025 年的约 1 亿美元增长到 2030 年的超过 390 亿美元。

CSP 加速 NPO 生态系统发展，而 CPO 则专注于高功率集成应用。

TrendForce 指出，随着数据传输速度从每通道 100 Gbps 提高到每通道 200 Gbps，最终达到每通道 400 Gbps，传统铜互连的局限性（包括信号损耗、补偿成本和功耗）正变得越来越明显。

因此，将光连接更靠近交换机专用集成电路 (ASIC)、缩短电路路径并降低系统功耗已成为下一代人工智能数据中心的关键设计重点。相应地，线性可插拔光器件 (LPO)、非线性可插拔光器件 (NPO) 和耦合可插拔光器件 (CPO) 这三大主要技术路径正吸引着业界的广泛关注。

从部署角度来看，NPO 仍然是许多 CSP 首选的中短期过渡方案。其优势包括更短的电力传输距离和更低的功耗，同时保持模块化、可维护性和多供应商采购的灵活性。阿里巴巴和腾讯等中国 CSP 已将 NPO 视为其中期核心战略，并通过开放数据中心委员会 (ODCC) 推动相关开放标准的制定。

Meta和微软同样优先发展NPO（非光互连）技术，并利用开放计算互连多源协议（OCI-MSA）来促进开放的光互连生态系统。亚马逊则采取了多供应商策略，并与意法半导体（STMicroelectronics）在NPO相关项目上展开合作。

相比之下，CPO 更适合需要更高功率密度、更紧密集成和更佳系统性能的长期应用。在 NVIDIA 的生态系统中，一些中小型通信服务提供商 (CSP) 更倾向于采用 NVIDIA 完全集成的基于 CPO 的 AI 系统，他们认为这些系统在系统集成、部署效率和平台一致性方面具有优势。

然而，TrendForce强调，CPO的大规模商业化仍面临诸多挑战，包括制造良率、可维护性、光纤连接器标准化以及InP激光器供应的限制。横向扩展的CPO交换机必须集成大量的光引擎，这对系统整体良率构成了巨大压力。

与此同时，可移动光纤连接方式，包括康宁GlassBridge、Teramount、Senko联盟和英特尔OCI的解决方案，也在并行发展，这反映了技术格局高度分散且充满创新。

随着人工智能工厂竞争力取决于网络连接，光基础设施竞赛拉开帷幕

尽管由于技术复杂性，CPO的广泛应用可能需要更长时间，但光通信基础设施已成为人工智能基础设施发展的下一个战场。终端用户正日益锁定对激光器、光电探测器、InP衬底和光纤等关键资源的访问权限，以确保未来人工智能工厂的扩展能力。

自 2024 年以来，InP 衬底的供应一直十分紧张，而激光器和光电探测器已成为整个行业竞相争夺的战略性组件。例如，AMD 近期加快了外部激光解决方案的采购步伐，据报道，该公司正在洽谈高功率连续波激光芯片的大宗采购协议，以确保未来的产能供应，并避免对英伟达生态系统和其他领先的通信服务提供商 (CSP) 的供应链依赖。

与此同时，光纤领军企业康宁公司已获得来自 Meta、NVIDIA 和亚马逊的投资、产能扩张支持以及长期采购承诺。这些进展凸显了主要通信服务提供商 (CSP) 越来越将光纤视为人工智能基础设施中的战略资产。

TrendForce预测，到2030年，CPO/NPO市场规模将超过390亿美元，并在2028年至2029年间随着规模化架构开始集成光互连技术而加速增长。与此同时，可插拔光收发器市场预计仍将保持规模，到2030年市场价值将接近260亿美元。

这表明，光互连的未来不会被单一技术所主导。相反，多种架构将并存，其采用取决于多种因素，例如不同应用场景下的功率效率、传输距离、成本、技术成熟度和供应链控制要求。