AI算力爆發，CPO、光模塊、光通信……這些專業名詞讓普通投資者一頭霧水。它們到底是什麼？為什麼突然火了？和AI投資有什麼關係？
浦銀安盛基金經理李凡給出了明確答案：光通信正從「服務器之間」向「服務器內部」滲透，市場空間將成倍擴大，2027年或是CPO放量的關鍵起點。本文以一問一答形式，系統呈現他對AI算力、光通信產業鏈、CPO技術演進的最新研判，幫助投資者理清迷霧，把握AI算力投資的真正主線。
問：很多投資者分不清「CPO」、「光模塊」、「光通信」這幾個概念，您能用最通俗的比喻幫大家理清它們的關係嗎？
答：「CPO（共封裝光學）」是下一代封裝技術，將光引擎與交換芯片封裝在一起，解決高速率下的功耗和信號問題。可以理解為「把翻譯器和芯片焊在一起」——以前翻譯器離芯片有一段距離，信號傳輸會損耗、會耗電。CPO把兩者貼在一起，速度更快、耗電更少。
「光模塊」是當前光通信在數據中心應用中的核心產品形態，負責光電信號的轉換。我們可以理解為「翻譯器」——把電信號翻譯成光信號，通過光纖傳輸，到了目的地再翻譯回來。現在的AI數據中心裏，成千上萬個光模塊在承擔這個翻譯工作。
「光通信」是一個大的產業方向，涵蓋從光纖到器件到系統的完整鏈條。
打個比方來說，光通信是「高速公路系統」，光模塊是「收費站/車輛」，CPO是「直接把工廠建在高速路口」——減少運輸距離，提高效率。
問：AI產業投資主題下，投資者為什麼要關心這些概念？有哪些重點板塊值得關注？
答：隨着AI算力需求增長，傳統的光模塊正在向CPO升級，這個升級過程會帶來成倍的市場空間。誰在這個升級中佔據優勢，誰就可能成為下一個階段的龍頭。
打個比方：AI大模型就像一座超級工廠，GPU芯片是工廠裏的機器，而光通信就是連接這些機器的「傳送帶」。傳送帶的速度和效率，決定了整個工廠的生產能力。隨着AI算力需求爆發，GPU芯片數量呈指數級增長，但芯片之間需要高速互聯才能協同工作。如果「傳送帶」不夠快，再多的機器也無法發揮效率。因此，光通信成為AI算力中最關鍵的瓶頸之一。
問：市場上經常把「CPO」和「光模塊」放在一起討論，這是否是兩種不同的技術路線。請問在投資上，它們是對立關係還是迭代關係？普通投資者應該如何看待這兩者的投資節奏？
答：兩者是「迭代與共存的關係」。當前階段，傳統可插拔光模塊仍是跨服務器互聯的主力，而CPO正逐步向服務器內部互聯滲透。我們預計2027年是CPO滲透的關鍵起點。從投資節奏看：2026-2027年，傳統光模塊仍將受益於AI算力需求高增長（複合增速超3倍）；2027年後，CPO相關產業鏈將迎來放量，帶來新的增量空間。兩者在不同階段各有側重，並非簡單的替代關係。
問：我們常聽到「光進銅退」這個說法，但也有觀點認為銅纜在短距離互聯中仍有成本優勢。您怎麼看光通信和銅互聯在AI服務器內部的「地盤之爭」？
答：我們的判斷非常明確：銅互聯已遭遇物理天花板。隨着AI算力密度提升、傳輸速率邁向800G/1.6T，銅纜的信號衰減和功耗瓶頸日益突出。預計光通信將從「服務器之間」向「服務器內部」滲透，帶來的可能是五倍以上的市場空間和十倍左右的帶寬提升。當然，在實際工程中，機架內極短距離互聯可能仍會保留銅纜方案，但光通信的滲透率將持續提升。
問：除了CPO，市場上還有LPO（線性驅動可插拔光模塊）、OIO（光學輸入輸出）等新技術名詞，讓投資者眼花繚亂。這些技術分別解決什麼問題？在投資上應該如何區分「主題炒作」和「真實產業趨勢」？
答：我們需要篩選「真產業趨勢」。首先是「迴歸第一性原理」——判斷技術能否解決產業真實瓶頸。其次要「分析產業痛點」——現有技術遇到的物理極限、功耗、成本問題是什麼。
第三是：「綜合評估性價比」——新技術與現有技術相比是否具備足夠的優勢。最後」深入產業驗證」——跟蹤OCP、GTC等行業會議，觀察龍頭企業是否佈局，是否有明確商業化時間表。 用這個標準來看，如果一個技術僅停留在概念層面、沒有頭部廠商跟進、沒有明確量產節點，就需要警惕「主題炒作」風險。
問： 當前市場對AI泡沫的擔憂較多，您提出「AI產業已迎來變現曙光」，這一判斷的依據是什麼？雲計算漲價傳遞了怎樣的信號？
答： 當前美股軟件股、恒生科技板塊的調整並非行業價值毀滅，而是AI應用爆發對傳統業態的顛覆。過去20年持續降價的雲計算行業開始漲價，算力成為可直接變現的核心資產，「算力即收入」的行業特徵凸顯。這標誌着AI產業已經從投入期進入變現期。
風險提示：基金有風險，投資需謹慎。數據來源：Wind，截至2025.3.25．
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責任編輯：郭栩彤