生成式 AI 的快速普及正在推动数据中心网络需求的指数级增长。光电一体化封装（CPO）技术以其高带宽密度、低功耗和可靠性优势，成为满足 AI 时代网络性能需求的关键方案。CPO 通过光电融合显著提升网络带宽和能效，同时降低运营成本和通信时延。

随着技术成熟和产业生态完善，CPO 将在未来几年逐步从试点部署走向规模化应用，支撑 AI 工作负载的扩展和创新。

本文将分享由 IDC 发布的《光电一体化封装（CPO）技术引领数据中心网络向全光演进》白皮书。IDC 预测，2025—2026 年将是 CPO 试点部署的关键窗口，超大规模数据中心将率先验证其价值。CPO 技术不仅能满足 AI 时代指数级增长的带宽需求，还将引领数据中心向全光网络演进，成为支撑 AI 普及和数字化转型的核心基石。

• AI 驱动网络需求激增：生成式 AI 应用使数据中心网络面临带宽、功耗和可靠性瓶颈。
• 传统网络架构失效：现有 100G/200G 网络无法满足 AI 集群东西向流量的爆发式增长。
• CPO 技术优势显著：CPO 通过光电融合提升带宽密度、优化能效，并降低时延与故障率。
• 市场增长潜力巨大：IDC 预测中国生成式 AI 相关网络硬件支出 2023—2028 年复合增长率达 38.5%。
• 部署窗口临近：2025—2026 年是 CPO 试点部署的关键时期，超大规模数据中心将率先验证其价值。

聚焦于“光电一体化封装（CPO）技术如何引领数据中心网络向全光演进”的前沿趋势，随着生成式 AI 和超大规模 GPU 集群的快速普及，数据中心网络带宽、功耗与可靠性瓶颈日益突出。CPO 技术通过将光引擎与交换芯片集成封装，极大提升带宽密度、降低功耗，并显著提高网络稳定性和时延表现，成为破解 AI 算力扩展限制的关键创新。这不仅对网络架构设计提出新思路，也为开发高性能 AI 应用和服务提供了坚实的基础设施支持。

• 生成式 AI 应用快速普及，推动数据中心对高性能网络的强烈需求。
• 网络已成为 AI 基础设施发展的关键瓶颈，传统的“先算力后网络”升级模式失效，带宽需求快速从 400G 向 800G、1.6T 演进。
• 预测 2029 年中国高端以太网端口出货量将超过 4300 万个，AI 相关网络硬件支出从 2023 年的 65 亿美元增长到 2028 年的 330 亿美元。

• 网络吞吐能力不足：现有 100G/200G 互连已难满足千 GPU 超级集群对东西向大流量的需求，影响算力发挥。
• 功耗成本高：数据中心能耗巨大，AI 数据中心能耗预计 2022 年至 2027 年年均增长 44.7%，功耗提升带来成本和散热压力。
• 网络可靠性与扩展性不足：大量光模块和连接器带来故障风险，复杂多跳路径增加延迟，影响训练效率和系统稳定性。

• 更高带宽密度：取消前面板可插拔接口，极大提升 I/O 带宽密度。
• 功耗降低 25%~30%：省去长距离高速电连接和多余中间器件，显著优化能效。
• 提升可靠性与降低时延：减少故障点，缩短信号路径，提升信号完整性，时延降低可达 3 倍，可靠性提升 10 倍（NVIDIA 数据）。
• 成本和集成度优势：高度集成简化设计，空间占用减少，长期 TCO 优于传统方案。

• 封装工艺复杂：光器件与 ASIC 共封装对准精度和良率要求极高。
• 热管理挑战：热功耗集中，需引入更高效散热方案（水冷、冷板）。
• 维护复杂性：固连设计导致单个故障模块难以热插拔替换，需提升整体模块可靠性。
• 标准生态尚未成熟：产业链配合和标准互通仍在发展阶段。

• 部署时机：2025—2026 年为 CPO 试点关键时期，头部玩家 2026 年开始小规模部署，2027—2028 年大规模商用。
• 适用规模：超大规模、高带宽密集场景优先采用，特别是 AI 训练集群和超大规模云数据中心。
• 场景选择：AI 模型训练集群、公有云 AI 算力池、高性能计算等。
• ROI 与 TCO 考量：重点关注长期能耗、运维和空间成本节省，3—5 年内实现正向回报。CPO 不仅节能降耗，还能支撑更大规模 AI 工作负载。

CPO 技术以其高带宽、高密度、低功耗、高可靠性优势，成为应对 AI 时代数据中心网络瓶颈的关键创新路径。预计未来两年内部分超大规模数据中心将先行部署，推动数据中心向全光网络演进，支持 AI 普及和数字化转型，成为新的核心基础设施基石。