从可插拔到共封装：传统光模块、LPO、NPO 与 CPO 技术路线研究报告摘要AI 算力的爆发正在重写数据中心光互连的技术路线。本报告对当前并存的四代光互连架构——传统 DSP 可插拔光模块、LPO（线性直驱可插拔光学）、NPO（近封装光学）与 CPO（共封装光学）——进行系统性对比研究，核心结论如下：技术逻辑高度一致：四条路线的共同主线是"缩短电信号路径、削减或取消 DSP"，以突破功耗墙、延迟墙和带宽密度瓶颈。传统方案电路径 15–30 cm、每 800G 功耗约 16–17 W；LPO 去除 DSP 后降至约 7–8.5 W；NPO 把光引擎移到交换芯片旁 2–5 cm 处；CPO 则将电路径压缩到毫米级，每 800G 功耗降至约 4–5.5 W，较传统方案节省 65%–73%[8][26]。落地节奏明显分层：传统 DSP 模块与 LPO 是当前（2025–2026 年）的绝对主力，LPO 已在 Meta、谷歌、阿里云等规模部署；NPO 于 2026 年底进入商用、2027 年放量；CPO 的 scale-out 交换机 2025–2026 年小批量出货，规模化窗口普遍落在 2027–2030 年，scale-up 场景才是其真正的主战场[10][27]。机构预测存在重大分歧：对 2030 年 CPO 市场规模，Yole 预测 81 亿美元（光子组件口径），LightCounting 约 100 亿美元，Coherent 上修至 150 亿美元，TrendForce 对 CPO+NPO 给出 390 亿美元的系统级口径。分歧的本质是良率、可维护性与生态开放性三大工程难题尚未解决[52][53][13]。可插拔光模块远未出局：LightCounting 预计 100G 及以上可插拔光模块市场将从 2025 年近 200 亿美元增至 2030 年超 500 亿美元；主流判断是"可插拔（含 LPO/NPO）与 CPO 长期共存"，而非替代关系[70][40]。中国厂商占据全球主导地位：中际旭创、新易盛、天孚通信、华工科技等在高速光模块、LPO、光引擎环节份额全球领先，但 200G EML、CW DFB 激光芯片与 3nm DSP 等上游核心芯片仍是"卡脖子"环节[34][40]。一、研究背景：AI 集群撞上"功耗墙"1.1 光模块为何成为 AI 数据中心的功耗大头在传统云数据中心里，网络设备的功耗占比并不起眼；但在万卡乃至十万卡级 AI 集群中，局面被彻底改写。AI 训练产生海量东西向流量，GPU 之间需要多层交换网络互连，光模块数量随集群规模非线性增长——从两层网络扩展到三层网络，光互连的数量、成本和功耗都会显著抬升[26]。以一台满载 32 端口的 800G 交换机为例，仅传统 DSP 光模块一项就要消耗超过 500 W，已经超过几年前整台 100G 交换机的功耗；若是一台 64 端口满载交换机，光模块功耗甚至可突破 1000 W，给散热系统带来巨大压力[8][11]。SemiAnalysis 的测算更直观地说明了问题的严重性：一个 20 万卡 GB300 NVL72 集群在三层网络架构下需要 435 MW 的关键 IT 电力，其中仅光收发模块就消耗 17 MW——这正是英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 2025 上力推 CPO 的直接动因[26]。在"每瓦电力都要优先留给 GPU"的 AI 工厂里，网络侧每节省一瓦，就等于多一瓦可用于训练与推理算力[8]。1.2 功耗的两个物理来源：DSP 与电走线传统高速光模块的高功耗来自两个结构性因素。其一是模块内置的 DSP（数字信号处理器）：它承担重定时、均衡、前向纠错（FEC）编解码、时钟数据恢复（CDR）与色散补偿，单颗就要消耗 6–8 W，约占一只 800G 模块 14–17 W 总功耗的一半；同时 DSP 还是模块 BOM 中最贵的元件，占物料成本 25%–30% 以上，1.6T 模块中 3nm 制程的单波 200G DSP 单颗价格超过 200 美元、占 BOM 的 30%–40%[8][1][88]。其二是长电走线：光模块插在交换机前面板，高速电信号要沿 PCB 走 15–30 cm 才能从交换 ASIC 抵达模块，速率越高、走线损耗越大，就越需要更强力的 SerDes 与 DSP 来补偿，形成"速率升级—功耗激增"的恶性循环[3][5]。值得注意的是，DSP 在电信长距场景（LR、ZR 相干）中不可替代，但 AI 数据中心内绝大多数链路在 500 米以内，光纤引入的信号损伤很小，重型 DSP 处理在很大程度上是"杀鸡用牛刀"——这为 LPO/NPO/CPO 的"去 DSP"思路提供了物理基础[8]。四条技术路线的差异，本质上就是在回答同一个问题：电信号路径缩到多短、DSP 去掉多少、可维护性牺牲多少。二、传统可插拔光模块（DSP/Retimed 方案）：成熟生态的基本盘2.1 架构与代际演进传统可插拔光模块（Retimed Optics）是当前部署量最大的架构：模块插在交换机前面板的笼子（cage）里，内部集成 DSP 完成全数字信号恢复，光侧采用 EML、硅光或薄膜铌酸锂（TFLN）调制方案。主流封装形态为 QSFP-DD800 与 OSFP，后者因内置散热片成为 800G/1.6T AI 网络的首选封装[11][63]。速率代际方面，行业已从 400G 演进到 800G 大规模商用（2025 年）、1.6T 商用元年（2026 年），单波速率从 100G 迈向 200G，1.6T 主流采用 8×200G 方案；中际旭创董事长刘圣指出，光模块迭代周期已从 3 年缩短到约 1.5 年，3.2T 预计 2026 年底送样、2027 年规模量产[40]。从市场地位看，传统 DSP 模块的生态成熟度、多厂商互通性、故障隔离与热插拔可维护性都是新架构难以短期复制的优势。LightCounting 预计，100G 及以上可插拔光模块市场规模将从 2025 年的近 200 亿美元增长至 2030 年的超 500 亿美元，即便 CPO 放量，800G 及更高速可插拔模块到 2030 年仍会保持增长[70][27]。TrendForce 则估计全球 AI 光收发模块市场 2025 年约 165 亿美元、2026 年约 260 亿美元，同比增幅约 57%[64]。2.2 功耗与成本的结构性瓶颈传统方案的软肋清晰可量化：一只 800G DSP 模块功耗 14–17 W（部分资料给到 16–20 W），其中约一半来自 DSP；1.6T 可插拔模块的典型功耗已达约 25 W[8][11][5]。延迟方面，DSP 的数字处理引入每跳 8–10 ns 的附加时延[8]。成本方面，DSP 占 BOM 25%–40%，是模块中最昂贵的单一元件[1][88]。这意味着只要保留 DSP 和长电走线，功耗、延迟、成本三项指标就都难以取得数量级改善——这正是后三种架构各自从不同角度"动刀"的对象。需求侧的数字则显示出这一基本盘的体量之大：2026 年 800G 光模块全球需求超 4000 万只（高盛预测 3350 万只），1.6T 需求从 2025 年约 500 万只跃升至 1400 万–2000 万只，行业研究预计全球 AI 光模块总需求将从 2025 年约 4100 万件增至 2028 年约 9500 万件，其中 800G/1.6T 高速产品从约 2000 万件增至约 8000 万件[7][38][100]。在可预见的三年内，传统可插拔（含其 LPO 变体）仍将是出货量的绝对主体。三、LPO：去掉 DSP 的可插拔"精简化"革命3.1 技术原理：把信号处理还给主机LPO（Linear-drive Pluggable Optics，线性直驱可插拔光学）保留了可插拔模块的外形与热插拔运维方式，但彻底移除模块内的 DSP 与 CDR，发射端仅保留线性驱动器（Driver），接收端仅保留带连续时间线性均衡（CTLE）