光模块的下游应用场景主要包括电信市场与数据中心（数通）市场，而人工智能正在为这两个领域创造全新的需求增长点，尤其体现在AI集群内部的高速互联以及数据中心网络架构升级上。
光模块是光通信系统的核心器件，负责光电转换，利用光纤的低损耗、远距离传输优势实现数据通信。传统下游应用分为电信侧（如5G基站建设）和数通侧（数据中心内部互联）。随着AI算力需求的爆发，云厂商资本开支显著提升，直接拉动了对更高速率光模块的需求。例如，已有头部云厂商开始对800G光模块进行评估，预计其他巨头也将跟进，推动光模块市场进入新一轮增长周期。
人工智能如何重塑光模块需求
人工智能对光模块的核心驱动在于AI集群互联。大规模AI训练需要将成千上万的GPU/TPU芯片高效连接，这要求数据中心内部网络具备极高的带宽和极低的功耗。传统可插拔光模块在单通道速率超过100Gbps后，成本效益面临挑战，而CPO（光电共封装技术） 作为一项划时代变革，通过将交换芯片与光引擎共封装，大幅降低功耗并提升带宽密度，成为实现高算力网络的必经之路。
此外，人工智能还催生了更高规格的数据中心架构。从立项规划到设备搭载光模块，通常需要约2年的周期，这意味着AI带来的需求将在未来集中释放。根据行业预测，CPO技术将从800G和1.6T端口开始商用，随后快速规模上量，市场空间广阔。
常见问题
光模块的传统应用场景有哪些？
光模块的传统应用主要分为两大领域：电信市场（包括5G基站、传输网等）和数据中心市场（服务器与交换机之间的互联）。电信侧光模块市场规模在近年持续增长，而数据中心光模块市场规模更大，且增速波动但整体向上。
人工智能带来的光模块新需求主要集中在哪里？
人工智能带来的新需求主要集中在AI集群内部的高速互联和数据中心网络升级。具体包括：支持大规模并行计算的超高带宽光模块（如800G及以上速率）、以及采用CPO技术以降低功耗和提升集成度的光引擎产品。
CPO技术与传统光模块相比有什么优势？
CPO技术相比传统可插拔光模块，具有功耗更低、带宽更大的显著优势。它通过将光引擎与交换芯片近距离共封装，减少了电信号传输距离，从而提升输入/输出接口的能源效率，并延长传输距离。在带宽密度要求大幅提升的背景下，CPO是满足AI和云计算需求的关键技术路径。