昨天星際之門的分歧更多是短期擾動，OpenAI、Meta、Xai近期大動作都印證了AI軍備競賽加速，而昨晚AI又迎來兩大利好。
當地時間週三，白宮發佈了人工智能(AI)行動計劃，提出了一攬子政策建議與產業舉措，旨在鞏固美國在AI領域的全球領導者地位。這一計劃圍繞三大支柱展開：加速創新、在美國本土構建AI基礎設施，以及讓美國硬件和軟件成爲全球AI創新的“標準”平臺。
白宮AI事務“沙皇”戴維·薩克斯當天表示：“AI是一項革命性的技術，有可能改變全球經濟並改變世界的力量平衡。爲了保持領先的經濟和軍事強國地位，美國必須贏得這場競賽。”
AI行動計劃要求簡化對數據中心、半導體制造設施和能源基礎設施的項目許可流程。特朗普政府還將與美國科技公司合作，向美國盟友提供“全套AI出口套餐”——AI模型、硬件和軟件，以努力確保美國技術成爲全球標準，這也是硅谷領導人士呼籲的舉措。
再來看業績，安費諾25Q2營收業績均大超預期，主因GB200機櫃出貨量環比大幅提升，I/O 連接器跟隨光模塊需求爆發式增長，AEC需求提升等。25Q2營收56.50億美元（同比+56.53%，環比+17.45%），原本預期營收在49-50億美元(同比增長36%-39%)；歸母淨利潤10.91億美元，業績增速遠超營收（同比+107.95%，環比+47.91%）；調整後攤薄每股收益爲 0.81 美元（同比增長 84%），調整後營業利潤率創歷史新高 25.6%。
昨晚安費諾盤中漲超3%，再創新高，但盤中跳水，有說法是說被搶單了，但尚未被證實。
然後凌晨谷歌發佈財報，25Q2收入、利潤超市場預期。25Q2谷歌實現營業收入964.28億美元，同比+13.79%、環比+6.86%，超市場預期（940.2億美元）；實現EPS 2.31美元，同比+22.22%、環比-17.79%，超市場預期（2.2美元）。
市場關注的兩個點：Token使用量翻倍：25年5月I/O大會，宣佈各平臺每月Token消耗量爲480萬億，現在翻倍，每月處理超過980萬億個Token，強化了推理爆發的敘事和北美模型能力提升-需求爆發-反哺預訓練-模型加速的閉環；谷歌雲業務實現收入136.24億美元，同比+31.67%、環比+11.13%，加速增長，環比爲22年以後最高增速，超市場預期（131億美元）！
谷歌上調全年資本開支到約850億美元，分析師預期733.1億美元，公司原本預計大約750億美元。
然後是ubs的cpo報告，光模塊總是擔憂被cpo替代，所以需要緊密跟蹤，我用豆包總結了一下：
一、CPO 的核心價值：支撐 AI 服務器的 “剛需” 技術
CPO 通過將光學引擎與交換機 /xPU 緊密集成，解決了傳統光模塊在高帶寬場景下的信號損耗、功耗過高問題，是支持 AI 服務器更高 interconnect 帶寬和合理功耗的 “必需品”。
性能優勢：相比傳統光模塊，CPO 信號傳輸路徑從數十釐米縮短至幾毫米，減少信號損耗和延遲，功耗降低達 70%；同時支持更高密度帶寬（如 3.2T/6.4T 端口），適配 AI 集羣的大規模數據交互。
替代邏輯：隨着 AI 數據中心對帶寬需求從 800G 向 1.6T、3.2T 升級，傳統銅纜和可插拔光模塊逐漸 “力不從心”，CPO 成爲必然選擇，但短期內（未來 3 年）傳統光模塊仍將是主流。
二、商業化節奏：2027-28 年迎拐點，2030 年市場規模達 70-140 億美元
階段一（2027-28 年）：AI 數據中心交換機向 3.2T / 端口升級，CPO 開始規模化商用，這是商業化的關鍵拐點。
階段二（2028-30 年）：CPO 與 xPU（AI 加速器）集成，進一步擴大應用場景。
市場規模：按基準情景，2030 年 CPO 收發器市場規模達 70 億美元（佔光模塊市場 20%）；樂觀情景下可達 140 億美元（佔比 25%）。硅光子學（含可插拔和 CPO）市場 2030 年將達 60-90 億美元。
三、產業鏈影響：價值轉移與贏家圖譜
受益方：
代工/封裝：臺積電（TSMC）（COUPE平臺主導光引擎）、日月光（ASE）（CPO封裝技術）。
組件/設備：
FOCI（高溫光纖陣列單元FAU）、
BESI（混合鍵合設備）、
GPTC（晶圓清洗設備）。
基板/服務器：Ibiden、南亞電路板（NYPCB）（高密度ABF基板需求提升），鴻海（Hon Hai）、廣達（Quanta）（服務器ODM附加值增加）。
受衝擊方：
傳統光模塊供應商（如Lumentum、Innolight）和DSP芯片商（如Marvell），因CPO減少DSP需求。
此外，數據中心銅需求佔比將從 2024 年的 1.5% 升至 2030 年的 4%，雖非 “顛覆性” 但受益於 AI 算力擴張。
四、技術挑戰與落地障礙
技術難點：高精度耦合、複雜封裝（如混合鍵合）、熱管理（光學組件對高溫敏感）、可靠性（單個光學引擎故障可能導致整個封裝報廢）。
落地阻力：超大規模數據中心需時間驗證 CPO 的可靠性和兼容性；短期內銅纜在機架內短距離傳輸（800G/1.6T）仍具成本優勢。
總結：CPO 是 AI 算力競賽的 “必選項”
CPO 並非對傳統技術的 “顛覆”，而是 AI 服務器向更高帶寬升級的 “剛需” 補充。2027-28 年 3.2T 交換機商用將成爲其規模化起點，臺積電、ASE 等硅基製造與封裝廠商，以及 ABF 基板、FAU 組件供應商將是核心受益者。儘管存在技術與落地挑戰，但長期來看，CPO 的商業化進程不可逆轉，將重塑全球光模塊產業鏈格局。