2019年全球数据中心光模块市场规模萎缩10.2%，价格战压缩了行业利润。进入人工智能时代，高速光模块的定制化需求和客户深度绑定正在重塑商业模式，利润分配向具备芯片自研能力和光引擎技术壁垒的上游厂商倾斜，纯代工模式面临更大挑战。
传统模式与AI时代的对比
2019年时，光模块行业以标准化的OEM/ODM模式为主，产品同质化严重，导致价格战激烈，全行业利润受损。而人工智能驱动的算力需求爆发，使得云厂商对高速率、低功耗光模块的需求激增，催生了以联合开发、定制协议为核心的新合作模式。例如，国内龙头厂商天孚通信与思科等网络设备龙头进行深度合作，产品设计已通过验证，正从批量生产迈向大规模量产。
这种转变的本质在于，AI 数据中心对光模块的带宽和功耗要求极高，客户不再满足于标准品，而是需要与供应商共同定义产品。这使得具备光引擎定制化能力的厂商（如天孚通信）能够深度嵌入客户供应链，形成较高的技术壁垒和客户粘性。
价值链重塑：利润向上游技术端集中
在传统模式下，光模块的价值分配更多集中在规模化制造环节。而在AI时代，利润更多流向了掌握核心芯片设计、高速光引擎封装等上游技术环节的厂商。例如，国内厂商主要服务于海外网络设备龙头，供应技术门槛较高的光引擎产品，而非简单的整机组装。天孚通信已提前卡位高速光引擎技术，其定增项目“面向5G及数据中心的高速光引擎建设项目”投资总额达7.86亿元，产品已从小批量转入批量生产，体现了技术投入带来的竞争壁垒。
常见问题
光模块在AI算力中扮演什么角色？
光模块是光通信系统的核心器件，负责光电转换，利用光纤低损耗、传播远的优势传输数据。AI算力需求的提升，直接拉动了云厂商对高速光模块（如800G）的资本开支。
为什么CPO技术能改变行业利润分配？
CPO（光电共封装）技术将交换芯片和光引擎共同封装，具有功耗低、带宽大的优势。它大幅提升了技术门槛，只有具备光引擎定制和量产能力的厂商才能进入核心供应链，从而获得更高的利润份额。
国内哪些光模块厂商在AI时代更具优势？
国内厂商主要为海外网络设备龙头供应光引擎。其中，天孚通信的进展最快，已具备量产能力并与思科合作；联特科技完成了高密度光电连接的产品设计，未来有望成为二供；博创科技在硅光方面有布局，正与Intel接触。