摘要：AI算力的爆发，让全球数据中心进入“能效军备竞赛”。当GPU数量以千计增长时，传统互连架构的电信号传输已无法支撑指数级的数据流量。光互联，正成为AI基础设施的“第二心脏”。如今，行业正从800G迈向1.6T时代，这不仅是一场带宽升级，更是一场能效革命。1.6T
AI算力的爆发，让全球数据中心进入“能效军备竞赛”。当GPU数量以千计增长时，传统互连架构的电信号传输已无法支撑指数级的数据流量。光互联，正成为AI基础设施的“第二心脏”。
如今，行业正从800G迈向1.6T时代，这不仅是一场带宽升级，更是一场能效革命。1.6T光模块、CPO/LPO架构、硅光技术的融合，将决定未来智算中心的性能极限。本文将拆解这场技术迁移的底层逻辑，并观察中国厂商在新周期中的位置。
800G光模块采用PAM4调制、DSP均衡方案，在AI训练集群中已成为标配。但随着GPU规模翻倍，带宽与能耗出现尖锐矛盾。每个800G模块功耗接近15W，一台交换机上百个模块即可产生千瓦级热负载。
中国信通院数据显示，AI智算中心中光互联链路能耗占比已上升至15%—20%，成为制约能效比（PUE）的关键瓶颈。
1.6T光模块通过提高单波速率至200G、采用PAM8/Coherent技术以及硅光集成平台实现带宽翻倍。相比800G方案，1.6T能在相同机架空间内实现2倍传输带宽、25%功耗优化。
这意味着AI训练与推理之间的数据交互将更加顺畅，从而提升GPU集群的“通信利用率”。
这三大技术路径，正构成1.6T时代的基础架构“三角”。
传统光模块更多承担“通信终端”角色，而1.6T时代的光互联，正在变成系统架构级模块（System-Level Optics）。
它不仅传输数据，更要参与算力调度；不仅服务GPU互连，还要接入AI交换机与光背板；不仅优化速度，更要成为能效管理环节。未来AI集群的竞争，不再仅是GPU数量，而是“有效算力”的利用率。
赛迪顾问数据显示：若AI集群从800G切换到1.6T LPO架构，通信延迟可降低40%，能效比提升约25%。
这意味着，同样的GPU数量下，AI训练速度可提升数小时级。光互联不再是配角，而是算力体系的“隐形加速引擎”。
IEEE正推动1.6T Ethernet标准落地，400G/800G的QSFP-DD与OSFP接口正向新一代OSFP-XD与COBO封装演进。
中国厂商如中际旭创、新易盛、光迅科技等已加入国际标准讨论，这不仅是技术层面协作，更是未来AI基础设施话语权的竞争。
1.6T光模块核心在于高线速器件。
纵慧芯光：已实现200G DFB激光器与硅光调制器验证；天孚通信：推出800G/1.6T光引擎封装方案；博创科技：布局硅光耦合器及光电集成模块化生产。这标志着国产光电芯片的可量产化进程进入实质阶段。
其中，中际旭创与新易盛在北美市场占据高地；光迅与剑桥则强化国内智算中心的“国产替代链条”。
智算中心正成为光互联落地的最大场景。
中国电子信息产业发展研究院指出：随着“东数西算”“智算中心集群”项目推进，国内光互联市场规模将从2024年的450亿元增长至2027年的千亿级。
宝信软件、秦淮数据、华为、浪潮信息等正从IDC服务商转型为光算融合运营商——在AI机房中引入LPO架构、液冷与光背板一体化系统，能效比显著提升。
短期看，LPO仍是1.6T时代的量产主流，具备低成本与高兼容性优势；
中长期，CPO将成为AI集群主干网络的主流形态，实现算力芯片与光引擎的零距离互联。
预计2026—2027年，国内将形成CPO开放参考平台，实现芯片—封装—系统的协同优化。
光互联与液冷技术将成为AI机房的“能效双引擎”。
1.6T模块的热设计功率更高，需要新一代冷板与光背板设计协同。
多家厂商正联合开发**“光互联+液冷”模块化机柜方案**，以降低PUE至1.1以下。
未来的竞争，不再是单一模块性能，而是平台化生态能力。
谁能整合芯片、封装、系统、运维和软件调度，谁就能定义AI基础设施标准。
这正是中国厂商在全球AI互联格局中从“追随者”转向“定义者”的战略窗口。
在AI时代的算力方程中，GPU只是“肌肉”，而光互联是“神经”。
1.6T不仅代表速率的翻倍，更代表能效、架构与产业格局的全面重塑。
谁能在这场技术与系统融合的浪潮中掌握标准、掌控生态，谁就能真正定义下一代AI基础设施。
结语｜
1.6T光互联的临界点已经到来——它不仅是通信的升级，更是AI算力体系的重构。你认为：谁会成为这一轮“光算融合革命”的系统定义者？
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来源：量子信息工作室
