一、AI算力爆发：英伟达GPU驱动需求激增

人工智能技术的迅猛发展推动全球算力基础设施升级。英伟达Blackwell系列GPU将1.6T光模块列为标配，直接带动市场需求从早期200万只跃升至400-800万只，实现翻倍式增长。训练ChatGPT等大模型需超大规模计算集群，传统光模块带宽难以满足海量数据传输需求。1.6T光模块（速率高达1.6万亿位/秒）由此成为支撑下一代AI算力基础设施的核心载体。

行业预测显示，2025年1.6T光模块出货量将突破100万台，增速创光通信史纪录。头部云厂商需求旺盛，英伟达或在一个月内更新1.6T采购指引，进一步推高市场预期1。

二、2025：规模商用关键节点与英伟达生态布局

随着AI服务器集群规模迈向十万卡级别，1.6T光模块商业化进程加速。2024年下半年开启小批量出货，2025年迎来全面上量，升级周期从传统4-5年压缩至约两年，体现AI技术对产业迭代的颠覆性影响。

英伟达GB200采用1.6T光模块的配比达1：9（单卡需9个模块），其GB300产品线预计2025年3月发布，进一步拉动需求。

三、8×200G技术方案：英伟达生态的主流选择

英伟达主导的1.6T光模块存在两大技术路径：16×100G与8×200G。行业共识认为，8×200G因高集成度与优能效将成为大规模商用首选。该方案需突破高频信号衰减等瓶颈，对厂商技术积累要求极高。

线性驱动可插拔光学（LPO） 技术因低功耗特性受英伟达青睐。实测显示，LPO方案较传统DSP模块节能30%，对超大规模数据中心极具吸引力。英伟达多次公开表达对LPO的兴趣，并可能因供应链紧张扩大合作厂商范围。

四、硅光技术：英伟达供应链的制高点

硅光技术通过CMOS工艺将电子/光子器件集成于单芯片，实现高集成度与低成本潜力，成为1.6T时代核心驱动力。英伟达合作供应商已推出基于自研硅光芯片的1.6T模块，采用薄膜铌酸锂调制器和量子点激光方案，性能达国际先进水平。

量产挑战集中于良率控制：高端硅光晶圆良率仅约65%，光耦合精度不足导致端到端损耗波动。头部供应商通过自研光芯片提升供应链韧性，硅光方案毛利率显著高于传统路径。

五、产业挑战：成本与标准的双重博弈

成本压力：1.6T可插拔模块初期成本约1200美元/端口，CPO方案因需液冷系统及专用交换机，总拥有成本达2800美元/端口。预计到2026年，CPO成本优势仅限10%的超大规模数据中心场景。

标准碎片化：CPO领域存在COBO、OIF等五大标准阵营，在供电规范、热管理方案上存在分歧，导致设备商开发成本增加40%以上。

英伟达提出创新“可插拔CPO”架构，通过标准化光电接口实现光引擎与交换芯片物理分离但电气直连，在保持可维护性的同时将能效提升至2.1pJ/bit。

六、未来展望：CPO与可插拔方案长期共存

可插拔模块：凭借可维护性和成本优势主导通用数据中心。实测显示，其功耗（14W）和成本（800美元/端口）比CPO低35% 和60%。

CPO技术：在AI训练集群等场景率先突破，1.6T速率下每比特能耗可降至1.5pJ/bit以下，节能40%。

英伟达GB300的推出将消除市场不确定性，2026年1.6T有望成为主力产品，全球出货量或突破500万只9。量子通信与光模块的融合可能开辟新技术赛道，进一步拓展行业边界。