随着AI算力需求爆发，传统电连接已成瓶颈。英伟达的CPO（共封装光学）技术通过将光引擎与芯片集成，大幅提升传输效率、降低功耗与延迟，正引领一场算力连接的全光时代变革。此项技术不仅是性能的飞跃，更将重塑AI计算集群的未来格局。
智能速览
CPO技术将信号传输距离从厘米级缩至毫米级，大幅降低功耗与延迟。
英伟达计划在2027年于Rubin Ultra架构中首次集成CPO，实现机架间垂直扩展。
预计英伟达CPO交换机出货量将在2027年跃升至3.5万台，进入规模部署阶段。
长远规划OIO光学IO方案，目标是实现GPU与芯片的直接光互联，打造全光计算集群。
CPO技术将为光互联供应链带来新机遇，本土FAU厂商有望凭借成本优势领先。
精华内容
这场算力革命的核心，在于连接方式的根本性变革。CPO技术究竟如何颠覆传统，英伟达的布局又有多深远？
连接的革命
传统电连接技术如同“乡村小路”，随着AI算力飙升，其高损耗、低速度和高功耗的弊端日益凸显。CPO（共封装光学）技术的出现，则像是直接修建了“八车道高速”。它通过将光引擎与计算芯片封装在一起，把信号传输距离从厘米级缩短至毫米级，从而在根源上解决了传输瓶颈，为算力的持续突破铺平了道路。
英伟达的棋局
英伟达的布局远超市场预期。2027年，其Rubin Ultra架构将首次集成CPO技术，实现机架间的垂直扩展互联，标志着光互联战略从横向拓展升级为全场景覆盖。
根据预测，CPO交换机的出货量将从2025年的2000台，跃升至2027年的3.5万台，实现量级式增长，标志着CPO技术从实验室走向大规模商业化部署的关键转折点。
全光互联未来
集成CPO只是开始，英伟达的终极目标是实现GPU与芯片的直接光互联，即OIO（光学IO）方案，最终打造全光连接的超大规模AI计算集群。
这一变革也催生了巨大的供应链机遇，光纤阵列单元（FAU）、连续波激光器等核心环节的需求将显著增长。其中，中国本土FAU厂商凭借成本和响应速度优势，有望在这一新兴赛道中占据领先地位。
生态与挑战
目前，英伟达的光互联方案已获得微软、甲骨文等头部云厂商的采用，生态协同效应正在加速形成。
尽管凭借强大的垂直整合能力，英伟达在竞争中站稳了脚跟，但行业仍需正视需求不及预期和供应链波动等潜在风险。不过，2027年的CPO技术开启算力连接全光时代的趋势已不可逆转。
CPO技术不仅是硬件升级，更是AI算力基础设施的一次范式转移。它为构建更大规模、更低能耗的AI模型扫清了障碍。面对这场即将到来的全光时代，产业链的各个环节又该如何抓住机遇？
