共封装光学行业报告：大规模AI集群带动CPO加速（25页）

行业报告下载 2026年05月08日 12:01 管理员

AI 发展带动训练集群规模扩大，推理端 token 消耗算力持续增长，带动算力和网络需求。我们认为，CPO 可以有效帮助大规模集群降低功耗、提升互联密度、提升高速率下的传输稳定性。当前 AI 发展对 CPO 需求迫切，CPO 供给端也逐渐成熟，CPO 有望迎来加速渗透。1）需求端：AI 集群规模扩大带动的网络互联规模、密度、速率的提升，显著催化 CPO 需求。根据 Semianalysis 测算，大规模组网当中，CPO 的功耗节约也较显著，在 3 层网络的集群当中，虽然交换芯片因为使用 CPO 集成了光引擎等光学部件功耗提升，但光模块所产生的功耗大幅下降，总的网络功耗可以降低 23%；对于 3 层网络的 GB300 NVL72 机柜，采用 3 层网络的 CPO 方案后，可以相比传统 DSP 光模块方案降低 21%的网络成本，总成本可以降低 3%；而如果将网络压缩至两层 CPO 方案，则可以降低 46%的网络成本，总成本可以价格低 7%。另外在高速信号传输时，CPO 方案可以相比传统方案降低传输距离，减少信号损失。2）供给端：我们认为 CPO 供给目前也逐渐成熟，博通、英伟达等主要交换芯片厂商已经推出 CPO 交换芯片。CPO 的稳定性也达到了较高水平。我们认为当前 CPO 的供给端也可以满足较大出货，加速渗透率提升的时间点。