硅光模块产业链全解析：AI时代的“光之引擎”
一、光的升级，正在改写AI的速度公式
过去一年，AI产业的焦点正在转移。
大家谈的不再只是GPU的性能，而是——算力之间，如何更快、更稳地互联。
在超算中心里，成千上万块GPU同时训练，一个大模型要在数百万次信号交互中完成。
但电线的速度、功耗、发热，早已逼近极限。
于是，AI世界开始让数据“乘光而行”。
电信号在机柜出口被转换成光信号，穿过光纤、跨越交换机，再变回电信号。
整个过程的关键环节，就是那枚看似普通的“小方块”——光模块。
然而传统光模块的极限也近在眼前。
速率上升带来的是功耗暴涨、热管理困难、制造成本高企。
如果要让AI数据中心继续提速，必须找到更高效的“光之路径”。
于是，硅光模块登上舞台。
它把激光器、调制器、探测器等光学元件全部刻进硅片，让光通信第一次拥有了芯片级的集成度与量产效率。
在9月的深圳光博会（CIOE）上，从中际旭创、新易盛，到光迅科技、天孚通信，几乎所有头部厂商都把展台核心留给了硅光。
1.6T样机、共封装光学（CPO，一种将光引擎与芯片同封装的技术）、光电路交换（OCS，用光信号直接完成网络连通）系统密集亮相，共同传递出一个信号：
AI的下一阶段提速，正在向硅光这一方向集中，在追求更高带宽、更低能耗、更紧凑封装的目标下，这一趋势愈发明显。
二、什么是硅光？它是怎么工作的
硅光，就是用“芯片的方式”来做光通信。
传统的光模块，是一堆小零件拼出来的。
里面有电芯片、光芯片、透镜、调制器、光纤端口……每一个都要靠人工去对准、组装。
它精密但昂贵、速度慢、效率低，就像拼一台手表——精度高但产量上不去。
硅光模块不一样。
它用的是半导体工艺，把这些光学元件都“刻”进一块硅片里。
激光器、调制器、探测器、波导，全都在同一块硅片上形成。
生产自动化、良率高、功耗低、体积还小。
你可以这样理解：
传统光模块是装出来的，硅光模块是造出来的。
它的工作过程可以分成四步：
第一步，电变光。
GPU发出的电信号，进入光模块的调制环节。它就像“翻译官”，把电信号变成光的闪烁节奏。
第二步，光传输。
光信号进入光纤，在数据中心里以接近光速传输。这一段几乎没有延迟，也不受电磁干扰。
第三步，光变电。
光信号到达另一台GPU后，被探测器接收，再转回电信号。两台GPU完成一次高速互联。
第四步，硅光的优势。
在传统模块里，这四步要靠多个独立零件来完成；而硅光模块在一片硅上就能搞定。光信号在片内完成发射、传输、接收，路径短、损耗低、发热少、速度更快。
硅光的好处有四个：
三、硅光模块产业链全景：从一片硅到一缕光
硅光模块看似只是一个巴掌大小的小盒子，却牵动着完整的产业链。
从原材料到芯片制造，从封装测试到系统应用，每一环都很关键。
整体可以分成三层：上游、中游、下游。
1.上游：材料和光源，是硅光的“地基”
硅光模块离不开两样核心元素：硅材料和光源。
硅是芯片的底座，而光源是“光发动机”。因为硅不会发光，所以需要外置的连续波光源（CW，持续发光的激光器）。
目前主流方案是CW光源，它负责把稳定的光送进硅光芯片，再由后端完成信号调制和传输。
国内厂商中，聚和材料、阿石创提供硅片和掩膜版；长光华芯、源杰科技、仕佳光子等公司正在加速推出大功率激光芯片。比如长光华芯展示了适配1.6T光模块的200毫瓦光源，源杰和仕佳光子的产品也已进入客户验证阶段。
上游决定“能不能点亮”。
2.中游：硅光芯片设计与封装，是产业链的“心脏”
硅光的技术门槛几乎都集中在这一环。
它负责把发射、调制、探测这些功能整合到一块硅片上，是整条产业的核心环节。设计厂商决定性能和架构，制造依托晶圆厂，封装则决定良率和成本。
全球范围内，英特尔、博通、Marvell、Ayar Labs等处于领先；国内的光迅科技、源杰科技、熹联光芯、联特科技正在追赶。
光迅科技已能批量提供200G、400G硅光芯片，并展示了1.6T模块样机。
在封装设备方面，精度要求极高。罗博特科、杰普特、钧恒创新等公司在光电耦合和晶圆级测试上有布局。
硅光越集成，对封装要求越高，这是当前国内最具挑战的环节。
3.下游：模块厂和系统应用，是“光变现”的地方
硅光芯片最终被封装进光模块，再进入服务器、交换机等整机系统。这一环利润最高，也最接近市场。
代表企业包括中际旭创、新易盛、天孚通信、光迅科技、剑桥科技、博创科技、熹联光芯等。他们把硅光芯片、光源、控制芯片整合成完整模块，交付给AI服务器厂商。
应用端主要集中在两类场景：
AI训练对带宽、功耗和密度要求极高，硅光模块的价值最容易体现。
硅光模块不是一个器件，而是一条跨学科产业链的结晶。
上游靠材料和光源奠基，中游靠芯片和封装突破，下游靠模块集成和系统验证落地。
从400G到800G再到1.6T，硅光不仅在加速AI数据中心的通信效率，也让更多中国公司有机会进入全球技术核心。
从一片硅到一缕光，从材料到算力中心，这是一个关于“速度”的产业链。谁能率先打通这条链，就能在AI浪潮的下半场抢到先机。
四、技术路线与趋势
AI的算力增长太快，光模块的升级也被迫提速。
从400G到800G，再到正在导入的1.6T，这不只是带宽翻倍，而是一场架构的变革。
目前主流的技术路径仍是可插拔光模块。
它通用、维护方便，坏了可以直接更换。
但随着机柜功率密度提升，模块离芯片太远，信号路径长、功耗大、延迟高。
于是，新的方向出现了——共封装光学（CPO）。
CPO的核心，是把光模块直接放到芯片旁边。
光引擎与GPU或交换芯片在同一块基板上封装，数据几乎不再经过传统电接口。
这样做的好处很明显：延迟更低、功耗更小、密度更高。
可插拔像外接网线，灵活但慢；CPO像内置通道，快但复杂。
不过，CPO需要重新设计整机架构，还要解决封装良率和散热问题。
它会先在高端AI服务器落地，而大规模普及仍需时间。
在这条演进路上，硅光正好处在中间位置。
它既能支撑可插拔方案，又是CPO的技术基础。
随着机柜功率密度上升与互联距离缩短的需求增强，光模块正从服务器侧逐步靠近芯片侧——而那一步，正由硅光来完成。
五、谁在领跑，谁在追赶
硅光的竞争，是芯片公司、光通信厂商和算力巨头的多方博弈。
1. 全球格局
英特尔是最早把硅光带进数据中心的公司，长期保持较高占比。
思科、博通、Marvell（迈威尔）等公司也在深度布局：思科通过收购Acacia等整合产业链；博通覆盖全球主要云厂商；Marvell重点投入CPO，与多家AI服务器厂商联合开发样机。Ayar Labs则在研发芯片级光互联，被视为下一代架构的重要候选。
2.中国格局
中国的优势在于市场需求强、迭代快。
中际旭创是领头羊，800G出货领先，1.6T硅光样机已亮相；新易盛推进1.6T产品验证；天孚通信深耕CPO连接器；光迅科技能自研连续波光源（CW）；剑桥科技、博创科技、熹联光芯形成第二梯队。
硅光方案的渗透率正在快速提升。
3.市场趋势
据多家机构测算，到2027年前后全球硅光模块市场规模有望迈入百亿美元级别，并保持高双位数增长。美国厂商领先在系统集成，中国厂商优势在成本与交付。
竞争不再是产品之争，而是体系之争。
硅光的竞争，是速度与规模的赛跑。技术领先的在筑高墙，追赶者在拼速度。无论输赢，硅光都是AI通信的重要方向。
六、挑战与机遇：光虽快，也需要时间
硅光是大势所趋，但再快的技术，也得一步步走稳。
当前最大的难题有两个：
不过，这些问题都在被快速解决。
国内光源厂商已实现大功率激光器量产，封装自动化水平不断提升。
AI数据中心的需求在那里，算力越扩张，光模块越刚需。
硅光的挑战，是成长中的阵痛；方向明确，产业链投入持续。
七、光速时代的中国机会
AI时代的竞争，早已不只是算力的比拼，更是“传输效率”的战争。
当模型越来越大、机柜越来越密、功耗越来越高，决定AI能跑多快的，不再只是GPU，而是光。
而硅光，就是这场新速度革命的底层语言。
它让光通信从拼装时代迈进芯片时代，让AI的数据流动第一次具备了“半导体效率”。
更重要的是，这一次，中国并没有落后。
从中际旭创到新易盛，从天孚通信到光迅科技，国内厂商已经进入全球竞争的主舞台。
在封装、连接器、光源芯片等环节持续突破，产业链正在向成熟闭环迈进。
如果说过去十年，中国在GPU领域追着跑；那么未来十年，硅光将是我们最有机会并肩起跑的赛道。这不是短线题材，也不是风口投机，而是一条延伸向AI基础设施深处的慢变量。
当全球算力体系重新洗牌，光，不只是传输介质——它正成为下一代算力格局中最关键的变量。