2月28日，杭州市“爭創全國人工智慧創新發展第一城暨建設一流創新生態推進大會”在杭州市民中心舉行，在本次大會的重大項目簽約環節，12 個投資額超10億元的人工智慧（AI）領域重大項目簽約落地，總投資額達255億元。其中，中國國產全端自研人工智慧算力晶片企業——浙江曦望智能科技股份有限公司的曦望（Sunrise）“高性能 GPU 及推理晶片研發項目”作為本次簽約中唯一的 AI 推理 GPU 晶片項目、杭州“算力築基”工程的核心落地載體正式落戶。△曦望Sunrise 聯席CEO王湛（左二）參與簽約儀式曦望聯席CEO 王湛在簽約現場表示：“決定未來產業發展的，不僅是模型能力本身，更在於能否讓算力成為支撐千行百業智能化升級的真正底座。杭州爭創全國人工智慧創新發展第一城的核心戰略，為我們提供了最好的發展土壤。此次投資簽約，是曦望與杭州共同邁向‘第一城’目標的堅定承諾。”曦望也通過官方微信公眾號發文稱，此次簽約標誌著曦望在杭州的佈局進入全新階段，該項目將以重大投資助力杭州夯實人工智慧算力底座，深度融入城市人工智慧創新體系建設，為杭州核心戰略貢獻關鍵產業力量。資料顯示，曦望前身是商湯大晶片部門，2024年底分拆獨立營運，專注於高性能GPU及多模態場景推理晶片的研發與商業化。公司研發團隊憑藉8年技術沉澱、20億研發投入及兩代量產晶片的工程化驗證，已成為中國國產GPU替代的核心力量。公司致力於為千行百業提供成本降低10倍、能效比突破的智能算力基石，通過技術創新和深度產業協同，推動各行業的智能化發展，並助力實現通用人工智慧（AGI）的普惠化目標。據介紹，作為中國領先的 AI 推理 GPU 晶片及全端解決方案提供商，曦望 Sunrise 是浙江省首家，也是中國首家“All-in 推理”並實現萬卡級規模化交付的全端自研 GPU 晶片公司。 (芯智訊)

輝達計畫推出一款專為幫助 OpenAI 和其他客戶建構更快、更高效的工具而量身定製的新處理器，這將對其業務進行重大變革，並有望重塑人工智慧競賽格局。據知情人士透露，該公司正在設計一套用於“推理”計算的新系統，這種處理方式可以讓人工智慧模型響應查詢。知情人士稱，這個新平台將於下個月在聖何塞舉行的輝達GTC開發者大會上亮相，並將採用初創公司Groq設計的晶片。推理計算一直是行業競爭的焦點。Google和亞馬遜等競爭對手都設計出了能夠與輝達旗艦級系統相媲美的晶片。此外，科技行業自主程式設計能力的爆炸式增長，也催生了對能夠更高效處理複雜人工智慧相關任務的新型晶片的需求。據知情人士透露，OpenAI已同意成為這款新型處理器的最大客戶之一，這對輝達來說是一項重大勝利。作為輝達最大的客戶之一，ChatGPT的開發商OpenAI在過去幾個月裡一直在尋找比輝達晶片更高效的替代方案，並於上個月與一家晶片初創公司簽署了一項協議，為其提供了新的選擇。周五早些時候，OpenAI在宣佈將從輝達購買大量“專用推理能力”以及獲得這家晶片巨頭300億美元投資時，就暗示了這款新型處理器的存在。此外，OpenAI還簽署了一項重要新協議，使用亞馬遜的Trainium晶片。輝達一直主導著GPU（圖形處理器）的設計和銷售業務，GPU是一種可以同時執行數十億個簡單任務的處理器。但自人工智慧熱潮興起以來，它首次面臨其旗艦產品的侷限性。隨著市場向推理方向轉變，輝達感受到來自部分客戶的壓力，要求其生產能夠更高效地驅動人工智慧應用的晶片。該公司強大的 Hopper、Blackwell 和 Rubin 系列 GPU 被認為是訓練大型 AI 模型的最佳選擇，價格也居高不下。大多數分析師估計，輝達控制著 90% 或以上的 GPU 市場份額。輝達首席執行長黃仁勳一直聲稱，輝達的 GPU 在訓練和推理方面都是市場領導者，這種多功能性是該產品的一個關鍵吸引力。但過去一年，隨著企業部署人工智慧代理和其他工具，對高級計算的需求已從訓練轉向推理。企業希望這些工具能夠顛覆數百個行業，並通過訂閱費創造巨額利潤。人工智慧代理是一種相對自主地代表使用者執行任務的人工智慧系統。許多建構和營運人工智慧代理的公司發現，GPU成本過高、能耗過大，而且並不適合實際運行他們的模型。隨著智能體人工智慧的迅猛發展，輝達面臨著開發成本更低、能效更高的推理晶片的壓力。上個月，OpenAI與Cerebras簽署了一項價值數十億美元的計算合作協議。Cerebras提供一款專注於推理的晶片，其首席執行長Andrew Feldman稱該晶片比輝達的GPU速度更快。《華爾街日報》此前報導稱，OpenAI的工程師去年秋天向Cerebras提出需求，希望獲得一款速度更快的推理晶片，用於智能體編碼應用，之後OpenAI便與Cerebras展開了談判。據《華爾街日報》報導，輝達去年底同意支付 200 億美元，從 Groq 獲得關鍵技術許可，並聘請其高層領導，包括創始人喬納森·羅斯，這是矽谷有史以來規模最大的“收購式招聘”交易之一。Groq設計的晶片採用了一種與Nvidia不同的架構，稱為“語言處理單元”，這種晶片在推理功能方面效率極高。然而，到目前為止，Nvidia對如何使用Groq的技術一直保持沉默。人工智慧推理計算分為兩大任務：預填充，即模型解讀使用者提示的過程；以及解碼，即模型逐字生成響應的過程。預填充通常速度更快，而解碼對於大型人工智慧模型而言往往速度較慢。編碼應用已成為企業級人工智慧最重要且最賺錢的應用之一，Anthropic 的 Claude Code通常被認為是市場領導者。但 Anthropic 主要依賴亞馬遜網路服務 (AWS) 和Alphabet旗下Google雲部門設計的晶片，而非輝達 (Nvidia) 的晶片來驅動其模型。然而，Claude 最強勁的競爭對手之一是 OpenAI 快速發展的 Codex 工具。知情人士透露，ChatGPT 的開發者 OpenAI 計畫利用輝達的新系統來改進 Codex。通常情況下，輝達會將Vera晶片（中央處理器，即CPU）與Rubin GPU搭配使用，建構高性能資料中心伺服器。但一些大型客戶發現，某些智能體AI工作負載僅使用CPU運行效率更高。本月，輝達宣佈擴大與Meta Platforms的合作關係，其中包括首次大規模部署純CPU架構，以支援Meta的廣告定向AI代理。這項合作讓我們得以窺見輝達的戰略：不再侷限於GPU，而是通過其他方式來鎖定部分AI市場份額。 (半導體芯聞)

最新跡象顯示，海外科技公司正越來越多地轉向以晶片為抵押的貸款來籌集資金，用於它們龐大的AI投資。這些晶片正是訓練其大型語言模型的核心。此類貸款往往以GPU作為抵押，並由科技集團的租賃協議提供擔保，在AI軍備競賽中廣受歡迎。該行業目前每年都會在晶片領域耗資數千億美元，儘管這些晶片往往很快就會過時。而越來越多的投資者眼下也正被高達7%-17%左右的誘人收益率所吸引，這類貸款收益率通常高於科技公司自身發行的債務。“投資者非常興奮，”King & Spalding律師事務所專門從事金融與重組業務的合夥人David Ridenour表示，“人們甚至願意接受‘概不議價’的條款，擠破頭也要擠進這些GPU交易中。”GPU融資徹底火了自2023年末雲端運算服務商CoreWeave開創先河以來，隨著高端晶片需求激增與價格飆升，GPU抵押債務正日益普及。據花旗集團估算，GPU及配套伺服器可佔資料中心項目總成本的30%至40%。此類貸款通常由科技公司和投資機構設立的特殊目的載體(SPV)承接，用於批次採購高性能晶片，隨後租賃給科技企業用於訓練人工智慧模型。這種安排使得債務規模迅速增長的大型科技集團，能夠將這些貸款從其公司資產負債表中剝離。上月，阿波羅宣佈為Valor Equity Partners管理的數字基礎設施基金提供35億美元融資方案，該基金將購入輝達的GB200晶片並租賃給馬斯克旗下的xAI公司。人工智慧雲服務提供商IREN Limited本月早些時候也從高盛和摩根大通獲得36億美元貸款承諾，用於採購與微軟AI合同相關的晶片。據熟悉GPU融資的律師透露，此類交易中貸款方往往需迅速行動並開出大額支票。“大型機構基本會這樣問：‘你是否願意參與一個兩周內結項的交易，並投入幾億美元？’”該律師表示。而此類貸款的日益盛行，也凸顯了投資者對資產擔保型融資的渴求——銀行與私募信貸基金正尋求以穩定現金流為擔保的特殊債務。這些交易通常會包含一項“不可撤銷條款”（hell or high water），防止科技公司提前終止租賃。這有助於降低因AI技術快速演進導致GPU過時的風險。最大風險：GPU折舊？然而，部分投資者仍擔憂GPU的經濟壽命可能短於預期，且由於該新興產業缺乏價格歷史資料，老舊AI晶片的市場價值往往存疑。一些投資者還表示，目前的估值也可能因短期晶片供應短缺而被人為推高。橡樹資本結構化信貸策略主管Jen Marques強調：“我們必須確保GPU的使用壽命遠超投資攤銷周期。”一位多次拒絕GPU融資提案的投資者坦言：“這類裝置往往三年內就會過時，這簡直是場豪賭。”該投資者進一步指出：“（違約後）轉售幾年前的GPU，就像是在鞭打一匹死馬(意指徒勞無功)。”“這是一個非常新的領域，很多人都在努力應對GPU壽命的問題，”A&O Shearman律師事務所美國能源、基礎設施與自然資源聯席主管Dorina Yessios則表示，“這必須納入承銷考量，就像其他裝置融資一樣。”目前，三大評級機構之一的穆迪也已開始對GPU擔保債務進行評級，並聲明一旦基礎租賃期結束，它就會撤銷信用評級。穆迪全球項目與基礎設施融資團隊的高級副總裁John Medina表示，“通常情況下，我們評級的交易在首個租賃期內就會償還所有資金，因此你無需考慮(GPU)使用壽命的期限。” (財聯社AI daily)

舊時王謝堂前燕？金融博主twi@HedgieMarkets 的一條推文引發了討論，曾經曾經售價高達 40,000 美元（約合 29 萬人民幣）的 H100，目前在 eBay 等二手平台上的成交價已跌至 6000 美元（約合 4.3 萬人民幣）左右，這些並不是像鹹魚上的壞件，而是真實可用的顯示卡。四年間，這一尖端人工智慧加速器跌幅高達 85%。為什麼 H100 跌得這麼慘？這並非因為其性能絕對值變弱了，而是因為在 AI 推理的戰場上，它的單位成本已經讓它被淘汰。原推文中提到，採用H100進行模型推理（也就是我們給模型提示詞，然後它們輸出內容）的成本約是新一代 Blackwell (B300) 的 11 倍。實際上，這個倍率還是綜合的保守數字，在semianalysis給到的資料中，GB200 NVL72在FP4性能上提高了98倍，這其實也是為什麼牢黃一直說“買的越多，省的越多”。經濟學家David McWilliams在接受《財富》採訪時表示，“對圖形處理器（GPU）的大規模投資存在問題，因為它就像【數字生菜】，很快就會枯萎——你投資的是一種易腐爛的商品。”這些尖端的GPU實際上在安裝進機房的同時就開始貶值。而對於追求極致效率的算力服務商來說，在看到新一代硬體以多倍效率碾壓姿態登場時，繼續持有 H100 意味著每跑一秒鐘都在虧錢，因為對手正用著營運成本僅為數十分之一的新一代硬體。實際上，這一現象也在揭開各大巨頭財報中的隱憂，各家科技巨頭們正在通過將這些 GPU 的折舊時間延長至 5-6 年，來掩蓋真實的資產貶值損失。然而，現實是殘酷的，輝達現在維持著“一年一更”的瘋狂節奏。當 Blackwell 甚至即將到來的 Rubin 架構以數倍的性能跨度入場時，那些帳面上還值數萬美元的 H100，在二手市場上其實只值一輛二手車的價格。這種帳面價值與市場價值的巨大鴻溝，已成為未來財報中巨額資產減值的伏筆。那既然貶值如此之快，為什麼微軟、Meta、Google等巨頭依然在源源不斷地訂購 B200 甚至還未出爐的Rubin？即使這些訂單在交付時可能就已經“過時”了？事實就是，時間才是這場競爭中的唯一硬通貨，在大模型競賽中，晚半年拿到算力可能意味著錯過整個時代。而在這些資料中心的基建中，也存在著客觀慣性，現代化資料中心的液冷設施和電力配額是提前相當長周期規劃的。即便 Rubin 更好，現在的機房只能跑 B200或者更老的H200。同時，持續購買當下的產品，往往是獲取下一代產品（如 Rubin/Feynman）優先供應權的“投名狀”。這釋放了一個什麼訊號？在提供那些二三線的雲服務商中，如果是加槓桿炒作算力，顯然要因為頂層競爭神仙打架（燒錢）的快速迭代而面臨破產洗牌。而由於這些曾經的頂級晶片快速淘汰，對中小企業和學術界是極大的利多。頂級算力正在從“奢侈品”變成“通用物資”，這預示著 AI 應用將迎來真正的爆發。或許我們再過四年五年，這些曾經高不可攀的算力晶片就會成為“大船貨”，以極其低廉的價格，成為我們垃圾佬的“二奶機”“三奶機”的一部分，搭建本地的家用算力伺服器。 (AMP實驗室)

Lee收到了一條好消息，“年終獎到帳了。”作為一家VC機構的投資總監，Lee帶著一絲久違的輕鬆：“數額……大概追平了兩年前吧。”他頓了頓，“你知道，前兩年基本上沒有。”2023年，Lee主導投出的三個明星項目兩個瀕臨破產，機構全年顆粒無收，年終獎自然成了泡影；2024年，情況略有緩和，但獎金也僅象徵性地發了張千元購物卡，聊勝於無。轉折發生在剛過去的2025年，Lee早期押注的一家AI邊緣計算公司，乘著智能硬體與行業數位化的東風，業績狂飆，不僅順利完成新一輪融資，也進入了券商輔導期，上市曙光初現。正是這樣一個「活過來」的項目，盤活了他整個portfolio，也讓他時隔兩年，再次觸摸到了那份屬於投資人的、沉甸甸的「確定性」回報。不能不說，過去一年是充滿亮點的一年。宇樹與DeepSeek出圈，影石成功上市，大疆穩坐龍頭，多家GPU上市紛紛撬動千億市值，商業航太起飛……一批新創公司借勢而起，資本也隨之密集湧入。這份行業的蓬勃生氣，最後在歲尾時分，化為實打實的年終獎，落進了口袋。坊間傳聞，拓竹發放9個月年終獎，金額達到45萬元，最高超200萬元；大疆核心技術崗位接近30萬元；在公司狂撒20萬元的影石，依然豪氣；追覓宣布加碼年終獎，直送十名核心骨幹南極遊，還額外獎勵全體員工每人1克黃金……這份精進員工中給了那些精悅機構。「一時間，有種往日重現的感覺。」一位投資人感慨。曾幾何時，動輒十多個月薪資的年終獎，是外界對PE/VC產業「金領」標籤的想像來源。然而周期的巨輪碾過，盛宴散場，那份誇張的獎酬也大多隨之縮水或塵封。但2025年，一批押注精準的機構，終於迎來了屬於自己的豐收季。 VC投資人們，也終於能從容地撣去身上的塵灰，在帳戶上看見一筆久違的數字。一、“2025年，投一個成一個”2025年，對VC合夥人Ying來說體感強烈。他的機構在2024年經歷了難熬的“荒年”，“看了一整年，一個項目沒出手，團隊裡走的走，散的散，多少有些低氣壓。”然而時間步入2025年，形勢發生了逆轉，“投一個成一個。”他列舉了兩個例子。一個2025年初才敲定的AI應用項目，此刻已在緊鑼密鼓籌備IPO，帳面浮盈是當初投入的五六倍。還有一家專注認知智能的企業，估值在一年內完成了從4億元到80億元的「撐竿跳」。另一位VC合夥人Wang也有同感。他用更簡潔的語句概括了他們的晶片賽道戰績：「幾乎是100%中獎。」此外，還跑出了一個超回報項目，「總體比預期好很多」。數據顯示，2025年全年，由VC/PE機構支持並在境內外成功上市的中國企業數量達164家，背後所涉及的投資機構超過900家。這其中，既有收穫超過10個IPO項目的頂級機構，也有憑藉一兩個明星項目便斬獲傳奇回報的幸運兒。若加上所有中企IPO（包括非VC/PE背景），僅A股市場全年新增上市公司就達到116家，資本市場為一級市場提供退出通道的意願和力度，由此可見一斑。數字背後，也代表投資人滾燙的帳面報酬。例如，我的同事之前也寫過，中國國產GPU巨頭摩爾線程上市首日暴漲425%，市值突破2800億元，讓早期一筆僅190萬元的天使投資，帳面價值飆升至近119億元，創造了超過6200倍的回報神話；與其相隔僅十餘日登陸科創板的沐曦股份，開盤暴漲近569%，也為背後的紅杉中國、經緯創投等機構帶來了數十億乃至上百億元的豐厚帳面回報。「2026年的投資，也會是紅紅火火的一年。」Ying判斷，支撐他背後的邏輯是：「一二級市場聯動，我們帳上賺了錢，LP看到真金白銀的回報，自然更有信心和意願做新一輪的資產配置。信心，有時候比黃金還流動得快。」「我目前的感受是，LP的錢明顯變多了。」Wang說，尤其是高淨值客戶，「聊完可能立刻就能打款」。感受明顯的還有Jack。身為IR負責人，接近春節，Jack剛完成一個大單。 「今年體感比去年強很多。」他對比道，“以往跟LP溝通，往往是問得多，真到決策時就沒了回音。今年反過來了，很多LP主動找上門，問我們手頭有沒有某幾個熱門賽道的份額。”尤其是商業航太的IPO份額，除了各大風投在搶，直接帶著公章現場打款，也有個人LP主動找到Jack，問：“它有可能會成為下一個XX（知名項目）嗎？”二、那隻「看得見的手」與價值重估這波「富貴」來得如此迅猛、如此廣泛，以至於許多身在其中的人都感到一絲「不真實」。「說實話，這波收穫比我們預想得更快，也更大。」Wang坦言。Wang以自己投資的晶片專案為例複盤：當初投資時，團隊以寒武紀的歷史市值作為估值錨點，來推算未來的退出空間和當下可接受的入股價格。 「但我們保守了。」如今，沐曦、摩爾等一批後起之秀站上千億市值，表現之強勁，已非昔日標竿所能簡單框定。這「富貴」不僅超乎預期，其降臨的方式也為Wang帶來了衝擊感。他分享了兩則故事。故事一，關乎曾經受爭議的機構。前兩年，它接下某區政府的引導基金，按照要求，將大量資金投向了當時尚顯冷清的低空經濟與航空航天領域。業界不乏冷眼與嘲諷，視其為“接盤俠”，專投“市場上的爛項目”。誰曾想，風雲突變，政策東風吹起，這些曾被低估的硬科技項目瞬間變成炙手可熱的稀缺資產，個個卡在產業鏈關鍵節點。如今，該機構合夥人終於可以揚眉吐氣，連當初拍板出資的區委書記也因前瞻佈局而政績斐然，笑談：“你看，我們區現在從螺絲釘到火箭發動機都有佈局，馬上就能攢出一顆衛星打上天了。”故事二，則關於另一家管理百億規模政府引導基金的機構。當時的投資條款相當嚴格，必須從一份政府提供的「白名單」中選擇項目，且重點偏向高端裝備與航空航天。名單上的企業，大多是在純市場化融資中舉步維艱、甚至「半死不活」的狀態。該機構的合夥人當初內心不乏無奈，私下想法是：「這基金就當不賺Carry了，保住管理費，完成任務就行。」於是，在某種「半推半就」中，他們向這些項目押注了數億元資金。命運的轉折來了。如今，這些當年無人問津的公司，紛紛成為科創板閃亮的儲備項目，估值動輒數百億、上千億元。當初以10倍甚至更低市盈率投入的數億元，如今潛在回報驚人。 「弄不好，這個當初最不被看好的基金，反而會成為我們Carry賺得最多的一隻。」該合夥人如今回想，唯有唏噓。Ying也講述了一個類似案例：一家商業航太公司，從2024年到2025年10月，創辦人踏破鐵鞋，磨破了嘴皮，依然融不到一分錢。老闆抵押了房產，甚至一度借過高利貸維持公司運轉，瀕臨絕境。 “到了11月，突然就像變魔術一樣，大合約簽了，預付款打了，公司一下子又活過來了。”這一切的轉捩點，是國家層級關於鼓勵商業航太發展的重磅政策文件出台了。「國家政策一鼓勵，錢就嘩啦啦地往那個賽道湧。」Ying感慨道，市場決策者這只強大而清晰的“手”，在主導著這場超出許多市場派VC預料的“富貴”。在複盤中，Wang也有了更深的思考：這輪收穫期，對人民幣基金固有的估值體系與價值判斷其實產生了不小的衝擊。 “我們開始反思，到底什麼樣的項目才算真正'有價值'？”過去，市場化VC更重視清晰的商業模式、可驗證的營收成長、快速的用戶資料這些實打實的東西。而現在，他們不得不重新審視「國家戰略」這個詞所蘊含的，磅礴而確定的市場價值。Wang認為，目前的投資邏輯和以往不同，實際上並行著兩條線：一條是市場自發選擇、優勝劣汰的「明線」；另一條，則是順應大國崛起脈絡、嵌入國家現代化產業體系佈局的「暗線」。前者貼近產業，考驗產業洞察；後者要往大處著眼，需要挑出主線。「大部分投資人，恐怕早已連夜研究十五五規劃了。」Wang笑了笑，新財富的盛宴或許才剛開席，但懂得抬頭看「天氣」的人，才能決定自己下一副刀叉，該伸向那裡採擷果實。 (虎嗅APP)

當 AI 大模型訓練進入千億參數時代，GPU 叢集的通訊效率成為算力突破的關鍵瓶頸。傳統光模組就像 “外接 U 盤”，雖能滿足基礎資料傳輸，但在超大規模叢集中面臨功耗高、latency高、頻寬不足的痛點。而CPO（Co-packaged Optics，共封裝光學）技術的出現，如同將 “U 盤” 直接整合到 “主機板”，徹底重構了 AI 資料中心的 interconnect 架構，成為開啟下一代通訊革命的核心鑰匙。一、CPO 到底是什麼？—— 從 “外接” 到 “內建” 的通訊升級簡單來說，CPO 技術是將光學引擎與交換機 ASIC 晶片直接封裝在一起，讓光訊號無需經過傳統的電纜和連接器傳輸，直接在晶片層面完成光電轉換與資料交換。如果把資料中心的通訊網路比作城市高速公路網，傳統光模組相當於 “長途收費站”，資料傳輸需多次轉換訊號、排隊等待；而 CPO 就像 “城市快速路直達系統”，跳過中間環節，實現資料 “門到門” 高效傳輸。與傳統光模組相比，CPO 的核心優勢體現在三個維度：功耗革命：傳統 800G 光模組每連接埠功耗約 16-18W，而 CPO 通過縮短互連距離，功耗可降至 5pJ/bit，僅為傳統方案的 1/4，完美解決超大規模叢集的散熱難題；頻寬躍升：單晶片封裝整合多個光引擎，Nvidia Quantum X800 CPO 交換機已實現 115.2Tb/s 的交換容量，是傳統交換機的數倍；成本最佳化：減少了 DSP 晶片、連接器等中間元件，長期來看可降低 30% 以上的綜合部署成本，同時節省機房空間。二、CPO 的核心技術：三大支柱撐起通訊革新CPO 並非單一技術突破，而是光學、晶片、封裝三大領域的協同創新，核心技術包括三大支柱：1. 矽光子學（SiPh）：通訊的 “矽基底座”矽光子學是 CPO 的核心載體，它利用 CMOS 工藝將雷射器、調製器、探測器等光電器件整合到矽基晶片上，就像在矽片上搭建 “光訊號高速公路”。與傳統 InP 基光器件相比，SiPh 具有成本低、功耗小、可大規模量產的優勢，更適合與半導體晶片協同封裝。目前 SiPh 在 800G/1.6T 光模組中的市場份額已從 2018 年的 10% 飆升至 2024 年的 33%，預計 2026 年在 1.6T 領域佔比將達 60-70%。2. 共封裝整合：打破 “光 - 電” 壁壘共封裝技術是 CPO 的靈魂，核心是將光學引擎與交換機 ASIC 晶片的距離縮短至 50mm 以內（傳統方案為 150mm 以上）。這種 “貼身設計” 減少了電訊號傳輸損耗，避免了傳統方案中訊號在光模組與晶片間的多次轉換。Nvidia 的 Quantum X800 CPO 交換機採用 3D 堆疊封裝，將光學引擎直接倒裝在交換機晶片表面，實現訊號零衰減傳輸。3. 關鍵元件突破：FAU 與 CW 雷射CPO 的穩定運行依賴兩大關鍵元件：一是 FAU（Fiber Array Unit，光纖陣列單元），負責將多路光訊號精準匯入晶片，相當於 “光訊號分配器”，蘇州 TFC 是全球核心供應商；二是 CW（Continuous Wave）雷射，作為矽光子 transceiver 的光源，解決了傳統 EML 雷射晶片的供應短缺問題，Lumentum、Sumitomo Electric 是主要提供商。此外，薄膜鈮酸鋰（TFLN）調製器、相干光傳輸等技術的突破，進一步提升了 CPO 的性能上限。三、CPO 落地周期：2026-2030 年黃金成長期從技術成熟度到規模商用，CPO 正經歷三階段落地處理程序，目前處於從 “技術驗證” 到 “規模部署” 的關鍵轉折期：1. 萌芽期（2024-2025）：技術驗證與小批次試點2024 年 Broadcom 推出 Tomahawk 5 CPO 交換機（51.2T 交換容量），2025 年 Nvidia 在 GTC 大會發佈 Quantum X800 CPO 交換機，標誌著技術已具備商用基礎。這一階段主要應用於頭部雲廠商的超大規模 AI 叢集試點，Meta、Google、AWS 等已開始小規模部署，市場滲透率僅 1% 左右，CPO 交換機市場規模約 4.25 億美元。2. 成長期（2026-2027）：規模部署與滲透率躍升隨著 1.6T 光模組升級加速，CPO 將迎來規模化商用。Nvidia 計畫 2026 年推出 Spectrum-X 乙太網路 CPO 交換機，支援 102.4Tb/s 容量，可連接 10 萬個以上 XPU；Google TPU v7 叢集也將全面採用 CPO 架構。預計 2027 年 CPO 在 AI 交換機市場的滲透率將達 8%，市場規模突破 53 億美元，年複合增長率超 500%。3. 成熟期（2028-2030）：全面普及與技術迭代2030 年 CPO 滲透率預計將達 20%，成為超大規模 AI 資料中心的標配，市場規模將增至 131 億美元。屆時 CPO 將與 LPO（線性可插拔光學）、OCS（光電路交換）等技術融合，進一步突破傳輸距離限制，支撐百萬 GPU 規模叢集的通訊需求。四、受益標的全解析：美股 A 股核心玩家圖譜CPO 產業價值鏈涵蓋晶片、光學元件、封裝測試、裝置整合等環節，美股 A 股湧現出一批核心受益標的，各自佔據關鍵賽道：美股：技術引領與生態主導Broadcom（AVGO）CPO 晶片絕對龍頭，Tomahawk 6 CPO 交換機支援 102.4T 容量，已進入 Meta、Google 供應鏈，佔據全球高端交換機晶片市場 60% 以上份額；Nvidia（NVDA）CPO 生態主導者，Quantum X800 CPO 交換機已量產，通過 NVLink Fusion 開放生態，帶動產業鏈上下游協同發展；Lumentum（LITE）CW 雷射晶片核心供應商，佔據全球高功率雷射市場 40% 份額，CPO 所需的 100mW/200mW CW 雷射出貨量全球第一；Coherent（COHR）相干光元件龍頭，提供 CPO 所需的光調製器、探測器等核心器件，同時佈局 OCS 技術，形成協同優勢；Corning（GLW）高端光纖與 MPO 連接器領導者，CPO 交換機所需的高密度光纖陣列產品市佔率超 30%，與 Nvidia 深度合作。A 股：元件突圍與細分龍頭中際旭創（300308）全球光模組龍頭，800G/1.6T 光模組市佔率全球第一，CPO 光引擎已完成樣品測試，受益於 1.6T 升級與 CPO 量產雙重紅利，目標價 799 元；天孚通訊（300394）FAU（光纖陣列）全球龍頭，Nvidia Quantum X800 CPO 交換機的核心供應商，CPO 相關產品 2026 年預計貢獻營收 2.32 億元，目標價 243 元；通宇通訊（300570）MPO 連接器與 shuffle box 核心廠商，通過 Corning 進入 Nvidia 供應鏈，CPO 相關產品 2027 年營收佔比將達 12%；長飛光纖（6869.HK）中空光纖（HCF）領導者，中空光纖可降低傳輸 latency 30%，適配 CPO 的長距離傳輸需求，AI 相關業務年增速超 33%；新易盛（300502）1.6T 光模組主力廠商，矽光子技術已量產，CPO 封裝方案與頭部交換機廠商合作開發，有望快速切入全球供應鏈。CPO 作為新興技術，仍面臨三大挑戰：一是技術標準尚未完全統一，不同廠商的封裝方案存在相容性問題；二是高端光晶片、調製器等核心元件仍依賴海外供應，國產替代任重道遠；三是初期部署成本較高，中小資料中心的普及節奏可能慢於預期。但長期來看，隨著 AI 算力需求的指數級增長，CPO 技術的滲透率將持續提升。野村證券預測，2026-2030 年全球 CPO 市場規模 CAGR 將達 127%，成為繼光模組之後，AI 通訊領域最具爆發力的賽道。對於投資者而言，可重點關注具備核心技術壁壘、已進入全球頭部供應鏈的企業，把握從技術驗證到規模商用的黃金投資窗口。在這場 AI 驅動的通訊革命中，CPO 不僅是技術的革新，更是產業生態的重構。當越來越多的企業加入這場 “封裝革命”，資料傳輸的效率邊界將不斷被打破，為 AI 大模型的持續進化提供無限可能。 (老王說事)