AI算力基建在全球范围内如火如荼地展开，光通信是我们国家比较完整的参与到全球算力基建的产业，产业升级的速度很快，800G还没有规模应用，1.6T就开始紧锣密鼓发货了。为了适应这个变化，各种新技术也在加速导入。

　　一般人想象中，新技术导入，会形成新的产业赛道，导致一些新来者、后来者弯道超车，从而给存量玩家造成冲击。

　　但是，在AI基建的光通信中，恰恰相反，产业升级，会进一步夯实护城河。博通、中际旭创等龙头公司为此收益。

　　LPO把光模块中发热的大头DSP去掉了，带来功耗、成本的巨大收益，Nvidia、Meta等巨头在发力推进LPO产业化。但是去掉DSP后，原本server与光模块两个井水不犯河水的完全独立的系统，形成了强耦合关系。以前只需要模块间的互通工作，现在呢，在产品开发的早期，光模块就要深度参与进去，共同定义、拆分信号质量分工、电源质量分工、测试验收方法、检测方法等方方面面，成为整个产品开发one team的一部分。

　　基于这个特征，客户选型的时候，对供应商的数量一定要严格控制，对资质一定会严格把关，只有门当户对，才允许入门。

　　A股将AI算力基建的光通信定义为CPO板块，同花顺等超过软件有开辟了CPO板块。挺有意思。不过呢，此李逵非彼李鬼。

　　CPO有两种形态，一种是硅光芯片与ASIC主芯片共封装，另外一种形态是退一步，将硅光单独成芯片靠近ASIC芯片，沉淀在PCB主板上。不管是哪一种形态，有面临一个巨大的问题。 大家都知道，一台nivida的H100服务器动辄上百万的售价，堪比一辆奔驰GLS SUV。80%的成本都在 GPU和Memory，还有10%是PCB、电源、散热等耗材，光模块虽然贵，但在GPU芯片面前是零头。光硅自身的良品率低，要进行紧密封装，良率也不高。另外，硅光芯片使用一段时间后会衰退，光的寿命与ASIC的寿命并不等同。如果只占成本8%的器件影响了100%的整体，麻烦不是一点点。这些挑战，决定了，不同硅光芯片质量，产生的缺陷成本，可能数倍于硅光芯片自身的价值。所以，

　　一方面，这个赛道，很可能只有第一名可以活下来。第一名定义行业基准价格、基准质量后，第二名的质量成本损失可能让他根本拿不到订单。

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