光互联迭代路径浮现：LPO、NPO、CPO是工程解题而非路线之争

光博会释放的信号：光互联进入分层演进阶段

据电子工程专辑报道，从深圳光博会可以看到，光互联的迭代路径正在围绕 LPO、NPO、CPO 等方案展开。报道的核心判断是，这些方案并非简单的输赢关系，而是工程层面的层层解题。 这一判断值得关注。它意味着产业界对光互联的讨论，正在从“哪种技术最终胜出”转向“不同场景下如何组合使用”。对于网络与交换芯片、AI 算力集群和数据中心而言，这种思路可能更贴近实际部署需求。

AI 算力扩张为何把光互联推到前台

AI 训练和推理集群的规模扩张，使芯片间、服务器间以及机架间的数据搬运压力持续上升。光互联因带宽密度和传输距离优势，被视为缓解电互联瓶颈的关键方向之一。LPO、NPO、CPO 分别对应不同的工程折中：有的侧重可插拔生态的延续，有的侧重近封装集成，有的则指向更深度共封装。 行业背景参考数据显示，LightCounting 在 2024 年的估算中指出，用于 AI 集群的高速光模块需求在 2024 年至 2025 年保持强劲增长；Yole Intelligence 在 2023 年的报告中预计，共封装光学市场在 2020 年代末有望达到数亿美元量级。这些数据属于行业背景参考，并非本次光博会新闻刚刚公布的数据。

对网络与交换芯片产业的潜在影响

光互联方案的分层推进，可能对交换芯片和网络芯片的设计思路产生影响。若 CPO 等方案逐步成熟，交换芯片与光引擎的协同设计重要性可能上升；若 LPO/NPO 在部分场景先行落地，可插拔光模块生态仍将延续。两种路径并非互斥，而可能按距离、功耗和成本分层共存。 需要指出的是，本次新闻未披露具体厂商的量产时间表、端口速率或采购规模，相关产业影响有待进一步确认。TrendForce 在 2024 年的估算显示，全球 AI 服务器出货量在 2024 年同比增长约 40% 以上，这类算力基础设施扩张是光互联需求的重要背景。但具体到 LPO、NPO、CPO 的份额变化，暂缺可核验的公开统一数据。

数据参考

• LightCounting，2024 年估算：AI 集群用高速光模块需求在 2024 至 2025 年保持强劲增长（行业背景参考，非本次新闻发布数据）。
• Yole Intelligence，2023 年报告：共封装光学市场在 2020 年代末预计达数亿美元量级（预测/估算数据）。
• TrendForce，2024 年估算：全球 AI 服务器出货量 2024 年同比增长约 40% 以上（行业背景参考）。
• 电子工程专辑，2026 年 10 月 1 日：深圳光博会观察指出 LPO、NPO、CPO 是工程层层解题，而非简单输赢（本次新闻已确认信息）。
• 关于 LPO、NPO、CPO 具体端口速率、量产时间与市场份额：暂缺可核验数据。 #光互联 #CPO #AI算力 #网络芯片