AI 算力基础设施正在迎来一场架构变革。随着大模型训练和推理规模不断扩大，AI 服务器正从几十张卡的小规模集群，向数百张、数千张卡的超节点演进。简单来说，未来 AI 芯片不仅要 " 算得快 "，还要 " 连得快 "，芯片之间的数据传输效率正在成为决定算力释放的关键。
在这一趋势下，传统可插拔光模块依赖较长电信号通道，正在逐渐逼近传输极限。" 光进铜退 " 的趋势也正在从数据中心机柜之间，进一步深入到机柜内部、设备内部，甚至芯片附近。
东北证券最新研究指出，近封装光学（NPO，Near-Packaged Optics）有望成为当前阶段最具工程可行性的高速光互联方案。NPO 通过将独立封装的光引擎部署在 ASIC 附近，在接近共封装光学（CPO）性能优势的同时，保留更高的制造良率和维护便利性。
相比传统可插拔方案，NPO 能够显著缩短高速电通道，减少约 9-11dB 信号损耗，与 CPO 性能差距仅约 3dB，但在量产和维护方面更具优势。对于产业而言，NPO 相当于在 " 不推倒重来 " 的情况下，为现有 AI 基础设施打开了一条升级路径。
目前，产业化进程正在加速推进。国内外企业已推出多种高密度光引擎方案，部分云厂商也开始进入试点部署阶段。由于 NPO 无需将光器件与 AI 芯片进行深度封装，更适配当前产业链成熟度，有望成为未来几年 AI 集群升级的重要方向。
AI 竞争从 " 芯片性能 " 转向 " 系统效率 "
过去几年，AI 基础设施竞争更多围绕单颗芯片算力展开。但随着大模型规模快速增长，行业竞争正在从 " 谁的芯片更强 "，转向 " 谁能让整个系统跑得更快 "。
长上下文、多模态模型、MoE 架构以及推理阶段持续扩展，都需要大量芯片之间的数据交换。一颗芯片性能再强，如果彼此之间 " 沟通太慢 "，整体算力也无法充分发挥。
因此，AI 集群的核心指标正在从峰值算力转向有效算力，即整个系统真正能够释放出来的计算能力。
超节点正成为这一趋势的重要载体。随着 AI 服务器从单机柜向多机柜扩展，数百甚至数千颗 AI 芯片需要高速互联，传统 PCB、铜缆和连接器逐渐难以满足带宽、功耗和散热要求。
相比已经广泛采用光模块的 Scale-out 网络，Scale-up（芯片内部及节点内部互联）目前仍大量依赖铜连接，但其带宽需求更高，正成为光互联下一轮增长的重要市场。
推动 NPO 加速发展的核心原因，是高速 SerDes 技术演进带来的物理限制。
以 AI 芯片互联为例，随着新一代 GPU 架构不断提升 SerDes 速率，单芯片互联带宽持续增长。从早期几十 Gbps 级别，到百 Gbps，再到未来数百 Gbps，电信号传输距离不断缩短，通道损耗快速上升。
在 112G/lane 条件下，封装级高速通道损耗已经达到较高水平；进入 224G/lane 时代后，传统电互联面临更严峻挑战。与此同时，可插拔光模块需要依赖较长的主机侧电通道，在高带宽交换设备中，光模块功耗占比已接近系统总功耗的一半。
以 12.8T 交换机为例，若采用 32 个 400G 可插拔光模块，单模块功耗约 12W，仅光模块部分功耗就达到 384W，接近交换芯片自身功耗。随着带宽继续提升，依靠 DSP 补偿延长电通道的方式正在逼近成本和能耗边界，架构升级已成为必然趋势。
简单理解，过去是 " 铜线不够长，用光模块补 "；未来是 " 距离太近、速度太快，光必须直接靠近芯片 "。
NPO 产业链核心：光引擎、光源与高密度连接
NPO 的核心，是把光通信能力进一步搬到 AI 芯片附近。
其中，光引擎是最核心的环节，负责完成电信号和光信号之间的转换。目前主要有硅光和 VCSEL 两条技术路线。
硅光路线具备高集成度、低损耗以及兼容半导体制造工艺等优势，更适合未来高带宽 AI 互联场景；VCSEL 路线则凭借成本优势和短距离高速传输能力，在超短距互联中具备竞争力。
随着光引擎功率不断提升，光源方案也在持续升级。外置激光源通过将激光器与高温芯片区域分离，可以降低温度、提高可靠性，并方便后续维护；内置光源则有助于进一步提高系统集成度。
此外，高密度光连接也是 NPO 的重要组成部分。传统光模块可能只需要连接少量光纤，而 NPO 需要支持几十路甚至更多通道，对光纤阵列、精密制造和长期稳定性提出更高要求。
国产 AI 算力加速拥抱 NPO
从技术适配角度看，NPO 与国产 AI 算力发展路径具有较高匹配度。
随着国产 AI 加速卡向超节点方向演进，计算规模不断扩大，对高速低延迟互联提出更高要求。相比 CPO 需要依赖先进封装能力，NPO 能够在不改变 ASIC 封装体系的情况下实现光互联升级，更符合当前国内产业链的工程基础。
目前，国内厂商正在围绕高密度光引擎、光连接、光源以及相关标准体系加快布局。部分超节点方案已开始验证 NPO 技术路径，未来随着 AI 基础设施规模化部署，NPO 有望成为国产算力集群提升有效算力的重要支撑。
投资逻辑：NPO 带动光互联产业链全面升级
随着 AI 基础设施进入高速互联时代，NPO 有望带动整个光通信产业链升级。
产业链受益方向主要集中于：
一是光引擎环节。随着高速率光引擎需求增长，具备高速光模块、硅光平台和光电转换能力的企业有望受益。
二是高密度光连接环节。NPO 推动光纤数量和连接密度大幅提升，MT 插芯、MPO/MTP 以及 Fiber-to-Chip 等连接技术价值量将持续提升。
三是 FAU 及微光学环节。随着光 I/O 密度提升，高精度光纤阵列和微纳光学器件成为关键瓶颈。
四是光源及上游材料环节。高功率激光器、VCSEL、磷化铟等材料需求将随光互联升级同步增长。
五是先进封装与光电融合环节。虽然 NPO 降低了对先进封装的依赖，但光电协同制造仍将成为产业升级的重要方向。
六是国产 AI 算力与交换基础设施环节。超节点规模扩大将持续拉动高速互联芯片、交换设备以及系统级解决方案需求。
整体来看，AI 基础设施正在从 " 算力堆叠 " 进入 " 互联效率竞争 " 阶段。随着电互联逐渐逼近物理边界，NPO 有望成为连接芯片、存储与网络的新型基础设施，并推动光通信产业链进入新的成长周期。
