光通信
2026/5/29 08:21

LightCounting曹丽:AI算力超级周期下的光通信产业变革

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C114讯5月29日消息(刘定洲)光通信作为AI时代智能算力的核心底座,已迈入高景气的全新产业发展周期。光模块则是资本市场“最靓的仔”,CPO/NPO/LPO/XPO等“x”PO技术百花齐放。在这一背景下,由中国国际光电博览会、C114通信网联合举办,深圳市光学光电子行业协会、苏州市光电产业商会、苏州市光电通信协会协办的“x”PO赋能AI数据中心光互连论坛于2026年5月28日在上海盛大举行。

其中,LightCounting作为光通信领域的权威市场调研机构,此前发布报告称2025年400G及以上高速光模块的出货量超过6000万只,到2026年将接近1亿只。在本次论坛上,LightCounting高级分析师曹丽发表《全球AI数据中心互联市场分析》主题报告,对AI基础设施建设及光模块需求进行了深入解读。

历史性转向:AI算力驱动的超级周期

“全球光器件市场已从电信周期转向AI算力驱动的超级周期。”曹丽开宗明义地指出。当前全球资本开支格局已发生根本性变革,北美头部云厂商的投入规模,大幅超越电信运营商及其他区域企业。

亚马逊、微软、谷歌、Meta、甲骨文五大巨头牢牢掌控全球云资本开支,2025 年五家企业市占率分别为 25%、23%、18%、14%、7%,合计占比达 87%,其余云服务商仅占据剩余 13% 份额。

展望 2026 年,亚马逊、谷歌、微软、Meta 四家企业 AI 相关资本开支总额预计达 7250 亿美元,同比大增 77%。其中谷歌投入规模近乎翻倍,增速位居行业首位。海量资金持续加码 AI 算力基础设施,直接引爆以太网光模块市场需求。LightCounting报告显示,以太网光模块市场2024年增速高达93%,2025年增速82%,2026年预计增速为65%。

AI 推理需求呈陡峭上行态势,为行业带来空前机遇,也伴随全新挑战。

曹丽指出,随着AI用户规模扩大,叠加各类AI任务对算力需求的显著提升,当前AI推理环节的算力需求呈现陡峭增长态势,光通信市场的增长潜力亦因此展现出广阔前景。多家厂商均表示,用户订单增长幅度远超预期。

但是当前核心电芯片与光芯片均面临工艺复杂度持续攀升的挑战,导致人工智能全产业链陷入严峻的供给瓶颈:GPU、高带宽内存(HBM)、电吸收调制激光器(EML)芯片、数字信号处理器(DSP)及高端设备等普遍缺货。

2026 年一季度,光模块企业迎来订单热潮,却受限于核心元器件短缺,产能无法充分释放,订单交付普遍出现延期。

需求规模究竟有多大、行业景气周期还能持续多久,已成为业内企业普遍关注的核心议题。

结合AI产业整体发展态势,曹丽对未来数年行业趋势作出如下研判:2026年资本开支规模已基本确定;2027年,下游中长期订单将对需求形成有力支撑;而更远期的发展,则仍需依托整个AI产业构建起可持续的正向循环机制。当前,行业良性发展的正向循环尚未完全确立,但积极向好的迹象已初步显现。

她基于AI产业架构模型展开分析:当前AI产业的五层蛋糕仍存在发展不均衡问题。以 OpenAI、Anthropic 为代表的大模型企业,营收虽高速增长,却依旧深陷大额亏损。算力成本居高不下、个人用户付费意愿偏弱、模型幻觉等技术问题,仍然是行业发展的阻碍。不过,To B 场景落地节奏持续加快,叠加企业客户付费意愿提升,让 AI 大模型及应用层的商业化盈利路径逐渐清晰。

并且从头部云厂商订单结构来看,AI 原生企业需求与其他业务需求各占可观比重,这也反映出 AI 应用正加速向传统企业渗透落地。上述方面都给行业的持续景气度提供了正向支撑。

多项技术均面临发展机遇,CPO/NPO增速显著

针对行业内多条技术路线并行、竞争博弈的现状,曹丽进行了分析解读。不同应用场景的需求虽存在共性,但分化特征同样突出。

纵向扩容以高带宽密度为核心刚性要求,CPO/NPO 架构在高密度传输领域优势显著,未来将成为主流选型。横向扩容则更看重设备可用性、运维效率与综合成本,可插拔光模块也因此会长期占据市场主导地位。

谷歌等企业对 OCS 需求落地明确,伴随新一代推理 TPU 与集群方案问世,OCS 迎来全新应用场景,相关技术路线迎来发展契机。

在跨域扩容领域,北美正大规模建设 GW 级算力集群。受电力供给、场地选址等条件制约,多地分布式训练与推理成为行业必然趋势,直接驱动 DCI 流量大幅攀升。

市场预测方面,LightCounting给出了明确的增长判断。2031年全球光器件市场基准情景下将达到630亿美元,较2025年增长3.5倍,乐观情景下有望突破1260亿美元,增长7倍。以太网光模块、CPO/NPO、OCS、DCI 等细分应用场景均蕴藏广阔增长机遇。于此同时,LightCounting 也特别提示,模型技术迭代存在突发创新的可能,会显著作用于底层算力体系,业内需保持警惕,密切跟踪行业变化。


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