亚商投顾沈杨：人工智能炒作的要点CPO究竟是什么

  传统计划中，主芯片与光模块间经过PCB长间隔走线M损耗），需高功耗DSP芯片补偿，能效低下。将微型化光引擎（含调制器、波导、探测器）与主芯片共封装，电互连间隔缩短至毫米级，功耗下降50%以上，推迟明显削减。

  传统可插拔光模块需高功耗DSP补偿信号衰减，而CPO经过缩短间隔，撤销DSP模块，使51.2T交换机总功耗下降25%-30%。在AI算力场景下，功耗节约价值凸显。

  长时间看，CPO经过高度集成可下降资料本钱（如削减铜线、连接器），并兼容液冷散热，进一步紧缩运维本钱。

  中心逻辑：算力需求迸发，大模型练习与推理需海量算力支撑。国产化代替火烧眉毛，美国对华高端芯片禁售（如H20）华为昇腾（910B）加快代替，2024年国产化率约30%。

  中心逻辑：算力密度革新，AI服务器单机柜功率打破20kW。方针驱动资源整合，国家“算力了解”方针筛选低效IDC，头部企业获资源歪斜，机柜上架率超80%。

  中心逻辑：AI署理（如AutoGPT）完成自主使命处理，人形机器人（英伟达Isaac GR00T）、智能驾驭（特斯拉FSD）需实时环境交互，算力需求指数增加。

  高阶产品需求迸发：AI服务器/交换机需22层以上PCB（传统仅8-12层），单机价值量提高300%+（GB200背板价值1500美元）。

  功耗危机倒逼：单机柜功率从16kW升至35kW+，风冷不足以满意PUE1.3方针要求（液冷PUE 1.08）。

  AI耗电激增：单NV H100 GPU年耗电7.3MWh，万卡集群年耗电超7亿度（相当于10万户家庭）。

  当时瓶颈：800G可插拔模块需经长间隔电传输（信号途径14-16英寸），导致22dB信号衰减，依靠高功耗DSP补偿（单端口30W）。

  CPO（共封装光学）：光引擎与交换机ASIC集成封装，信号途径缩至0.5英寸，功耗降至9W/端口（降幅70%），推迟降至纳秒级。

  硅中介层（Silicon Interposer）：Rubin架构选用硅中介层集成光引擎，PCB需嵌入光纤阵列单元（FAU），完成光电混合布线. 液冷兼容性规划

  玻璃布基材从普通型→超低胀大型（CTE≤10ppm/℃），防止冷热循环分层。

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