AI数据中心里的GPU不是零散分布的，而是组成“集群”——比如一个集群有1024台GPU，这些GPU要通过光模块连接成一个“网络”，才能协同工作。这个网络的“密度”（每台GPU连接的光模块数量）直接影响AI的算力。
以前的GPU集群，每台GPU可能只连1个光模块，能和几十台其他GPU通信；现在的AI集群，每台GPU要连4个甚至8个光模块，能和几千台其他GPU通信，这样才能处理更复杂的模型。比如英伟达的DGX H100集群，每台服务器装8块GPU，每块GPU连2个800G光模块，整个集群能支持几千台GPU协同工作，这背后就是光模块的“高密度连接”在支撑。
中际旭创为AI集群设计的“光模块阵列”，能把多个800G光模块集成到一个“盒子”里，每台GPU只需要插一个“盒子”，就能实现和几千台GPU的连接，大大简化了集群的布线，还提高了连接的稳定性。
五、光模块的“技术升级”：从传统到CPO，未来还能怎么进化？
光模块不是一成不变的，为了跟上数据量和AI算力的增长，它的技术也在不断升级。从早期的“可插拔光模块”到现在热门的“CPO技术”，每一次升级都在解决“速度更快、成本更低、功耗更小”的问题。
1. 传统可插拔光模块：灵活但有瓶颈
我们之前讲的100G、400G、800G光模块，大多是“可插拔式”的——就像U盘一样，能插进服务器或交换机的接口，坏了可以直接拔下来换，灵活性很高。
这种模块的优点很明显：安装方便、维护简单，比如数据中心里某个光模块坏了，工程师不用拆服务器，直接换个新的就行，不影响其他设备工作。但随着速度提升到800G、1.6T，它的瓶颈也越来越明显：
- 功耗高：可插拔模块需要独立的电源和信号接口，速度越快，功耗越高。比如800G可插拔模块的功耗约12-15瓦，1.6T可能达到20瓦以上，成千上万的模块一起工作，总功耗会非常惊人。
- 延迟略高：信号要从服务器芯片传到可插拔模块的接口，再转换成光信号，这个过程会有微小的延迟。对普通数据传输来说没问题，但AI训练需要“零延迟”，这点延迟就可能影响效率。
- 成本高：高速可插拔模块的芯片和光学组件成本高，比如1.6T可插拔模块的价格目前还是800G的2倍多，对中小企业来说负担较重。
2. CPO技术：把光模块“焊”在芯片上，突破瓶颈
为了解决传统可插拔模块的瓶颈，行业里出现了“CPO技术”（共封装光学，Co-packaged Optics），简单说就是“把光模块和服务器/交换机的芯片直接封装在一起”，不用再做可插拔的接口。
你可以理解为：传统可插拔模块是“外置的快递站”，数据要先从服务器（家里）送到快递站，再发出去；CPO就是“把快递站搬进家里”，数据直接从服务器芯片传到光模块，不用绕路。
CPO技术的优势很突出：
- 功耗大幅降低：没有了可插拔接口的信号损耗和独立供电，CPO的功耗能比传统模块低30%-50%。比如1.6T CPO模块的功耗可能只有10瓦左右，比传统可插拔模块省一半电，对AI数据中心来说，每年能省上亿的电费。
- 延迟几乎为零：光模块和芯片直接连接，信号传输距离缩短到几毫米，延迟能从传统模块的几十纳秒（1纳秒=10的-9次方秒）降到几纳秒，完全满足AI训练的“零延迟”需求。
- 成本更低：去掉了可插拔接口的组件，CPO的硬件成本能降低20%以上，而且随着量产规模扩大，成本还会继续下降。
目前，CPO技术已经进入“试点验证”阶段，很多头部企业都在推进。比如中际旭创的CPO原型机已经通过了英伟达Quantum-X平台的认证，和英伟达联合开发的CPO交换机预计2026年量产；谷歌、亚马逊也计划在2025-2026年的AI数据中心里试点CPO技术，未来3-5年，CPO可能会成为800G以上高速光模块的主流方案。
3. 硅光技术：用“做芯片的方法”做光模块，降本又提效
除了CPO，“硅光技术”也是光模块的重要升级方向。传统光模块的光学组件（比如激光器、探测器）大多用“化合物半导体”（比如铟磷化物）做的，成本高、生产难度大；硅光技术则是“用做计算机芯片的硅材料来做光学组件”，把光学元件和电路芯片集成在一块硅片上。
这种技术的好处很直接：
- 成本低：硅材料是半导体行业最常见的材料，价格便宜，而且能像做计算机芯片一样“批量生产”，大幅降低光模块的成本。比如中际旭创把硅光技术用在800G光模块上，成本比传统方案降低了20%以上。
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