AI算力规模爆发，数据中心传输频宽需求急剧升级，传统铜互连面临物理瓶颈，随着共同封装光学（CPO）技术逐步落地，硅光子与光引擎等新一代光互连方案，正成为突破传输瓶颈、支撑未来AI高性能计算架构的核心关键。
AI数据中心全面升级，光通信正式从配角变主角
AI模型规模持续扩张，代表数据中心升级不只是增加服务器数量，而是整个高速传输架构都必须同步进化，超大规模数据中心带动高速传输需求由400G快速转向800G、1.6T甚至 3.2T，在这样的背景下，铜互连在高频下的距离限制、损耗与功耗问题愈来愈明显，让光互连不再只用在跨机柜与跨数据中心，而是开始往机柜内的scale-up场景延伸，CPO也因此从技术选项，逐步变成 AI 基础建设的核心解法。
英伟达路线图逐步拍板，聚焦连接、光源与FAU三大核心环节
市场看的早已不只是800G模组出货，而是CPO何时正式跨入大规模採用，英伟达将在2026年VeraRubin一代先于交换器端导入CPO，优先处理scale-out的高速传输需求，到了2028年Feynman平台，NVLink-8将进一步引入CPO，代表光通信将从机柜外围连接，正式走入GPU高速互连核心。
光圣已切入 1.6TOSFP-XD、CPO、FAU、fibershuffle等高端传输与连接应用，受惠逻辑在于AI数据中心升级后，后段光纤配线、系统连接与高频宽整合需求将同步放大；华星光 则布局800G、1.6T、100mWCWLD、CPO与SiPh技术，在未来CPO渗透率提升下，有望受惠于外部光源与高速光元件需求同步增长；至于上诠，核心优势则在高密度、高精度FAU，以及FAU与PIC封装、FAUtoFrontPanelFiberJumpinSystem等能力，直接对应CPO架构中最关键的光纤阵列与微光学耦光需求。若把CPO供应链拆开来看，光圣偏向后段连接与系统整合，华星光偏向高速光源与CWLaser，上诠则偏向FAU与微光学封装，三家公司切入位置虽不同，但都站在这波AI传输升级最核心的受惠轴线上。
