光模块的寿命这么短？
资本市场喜欢讲“成长”，却很少有人谈“消耗”。
你每天刷视频、打游戏、用网盘，其实背后都有一群默默无闻的“小快递员”在跑数据。它们藏在数据中心的机柜里，不起眼，却是整个算力系统的血管。它们的名字叫——光模块。
这个东西不比 U 盘大，却负责把 GPU 吐出的电信号翻译成光，再通过光纤以接近光速的速度送出去。
它是数据世界的摆渡人，没有它， AI 训练、视频流、云服务全都卡壳。但很少人知道，这样高精度、高成本的设备，并不是“越贵越耐用”。
一、理论能活57年，现实熬不过五年？
按国际标准算，光模块的设计寿命大约是连续运行5万小时，也就是5年。这是通信行业通用的可靠性要求，来自Telcordia GR-468等标准。厂商做测试时，会在高温、高湿环境下反复老化验证，确保它能撑过这个周期。
理论值当然更“好看”。很多厂商在说明书里标的MTBF，也就是平均无故障时间，通常是10⁵到10⁶小时——大约11年到114年，平均57年。这个数字听起来夸张，其实只是统计模型，并不代表真实可用寿命。
在工程里，设备一般按5到7年的周期设计；而在AI这种高热、快迭代的场景下，三到五年换一轮已经成了常态。现实环境远比实验室复杂：温度一高，寿命就要打折；激光器光衰、焊点热疲劳、接口氧化，信号质量会一点点下降。
中际旭创在投资者交流中也提到，正常环境下光模块能用7到8年，但在高温高湿、灰尘多、速率快的AI集群里，三到五年更普遍。不过，还有一些“隐形杀手”，比如光口污染、静电放电等。
所以，光模块的寿命从来不是一个定数。理论上能活几十年，工程上按5年设计，AI里三年一换——从实验室的极限到现实的更替，这条寿命曲线，就是AI硬件世界的真实节奏。
二、真正让它死的，不是老化，而是迭代
光模块怕的不是时间，而是更新。过去十年，以太网速率几乎三年一跳——100G、400G、800G，再到1.6T ，每一代都更快、更密、更省。
问题是，标准变了，旧模块再“健康”，也得退役。算一笔账就明白：以数据中心短距主流规格举例，100G模块功耗多为数瓦，400G多在数瓦至约10W区间 ，不同规范与形态差异显著，最终以具体规格书为准。单位比特能耗下降得更狠。对上万模块的智算中心来说，一年省下的电费足以覆盖更新成本。
于是，大多数光模块不是坏了，而是被迭代“换掉”。在AI时代，更新的成本远低于维修的代价。行业研究机构如Light Counting和Dell’Oro都指出，光模块出货增长主要来自代际更替，而非存量维保。业内甚至把这种规律称作“寿命经济学”——寿命短并不是缺陷，而是产业的节奏。
不过，退役后的模块也不会浪费。性能好的被清洁翻新、重标定后合规流入二级市场，通常不用于关键业务链路；彻底报废的被拆解回收，提取金、银、铜等贵金属。这门生意算得干净——连“报废”都在利润模型里。
四、寿命的背后，是AI时代的节奏
但是千万不要以为这是技术问题，其实是节奏问题。越靠近算力中心，寿命越短。AI机房里的800G模块三到五年一轮回；运营商骨干网的长距模块往往能用七到十年。前者卷效率，后者求稳定，没有谁更高贵，只是谁跑得更快。
光模块的寿命，其实是AI基础设施的呼吸频率。每一次速率迭代，都是一次行业更新：400G退场，800G接力；800G上量，1.6T开跑。
理性来看，光模块行业真的是一条稳健成长的长坡。只要AI在扩张、网络在提速，这条链就难以停下来。
五、寿命的尽头，是效率的起点
CPO（共封装光学）和LPO（线性光模块）正在改写光模块的形态。未来，它可能不再“插拔”，而是通过光电共封装等技术，与GPU或交换芯片集成在同一封装里，实现更高带宽和更低功耗。那意味着——寿命与芯片绑定，烧毁同生，共退同亡。听起来残酷，却是效率的终极形态。
当光与电被封在一起，模块的“独立寿命”将消失，但系统能效会大幅提升。技术的终点，从来不是永恒，而是更新。每一次模块的死亡，都是算力周期的重启。
在光通信的世界里，没有“长生不老”的产品，只有不断迭代的赢家。它的寿命，不是消耗，而是周期；不是尽头，而是效率的起点。
记住，真正的长寿，不在岁月，而在速度。