人工智能应用在工作和生活场景中迅速普及，从企业业务决策到个人数字助理，各行业纷纷引入AI以提升效率和创新。IDC统计，2024下半年中国大模型商用落地日均Tokens消耗量增长近10倍，2024年中国公有云大模型调用量累计114.2万亿Tokens（不包含使用海外MaaS平台的调用量）。
生成式 AI 的快速发展不仅显著提升了企业应用的智能化体验与整体运营效率，同时也对底层数字基础设施提出了全新且更高的要求。随着数据中心内 Token用量持续攀升激增，东西向流量大幅增长、通信能耗不断加大，网络正成为为 AI 基础设施的决定性瓶颈。400G-800G-1.6T 的网络演进节奏显著加速，传统 “先算力、后网络” 的升级逻辑已经失效。AI服务提供商需要把网络规划前置，通过高带宽、高可靠、低能耗的全栈创新，才能真正释放 GPU 算力红利，并在AI 平台竞争中占据领先位置。2024 年，中国高端以太网（≥200G）端口出货量突破 600 万，未来将保持45.6%的复合增长率，在2029年中国高端以太网端口出货量将超过4300万个。IDC预测，中国生成式AI相关网络硬件支出将持续加速，从2023年的65亿人民币，增加到2028年的330亿人民币，复合增长率达到38.5%。
AI应用普及加速驱动高性能网络需求 虽然AI算力飞速提升，但现有数据中心网络在支持AI应用时暴露出多方面瓶颈，例如：网络吞吐能力不足、功耗成本居高不下、网络可靠性与扩展性不足等。 面对上述痛点，CPO技术和产业正日趋成熟，成为未来5年数据中心大规模横向扩展（scale-out）网络架构的关键技术。CPO通过将光引擎与交换ASIC芯片集成封装在同一基板上，实现“光电融合”，从物理层根本上缓解了传统架构的瓶颈。这一创新设计带来了多方面显著优势： 更高带宽密度 由于省去了前面板可插拔接口，CPO大幅缩短了交换芯片到光引擎的连接距离，使得在有限封装空间内可以支持极高的I/O带宽密度，在紧凑封装中提供远超以往的吞吐能力。这意味着单台交换机可承载更多光通道，支持更大规模集群的互连需求。 优化功耗和能效 CPO通过将光学收发器移至ASIC侧，省去了长距离高速电连接和中间器件，极大提高了能效。有效解决高速、高密度互连的能耗难题。功耗的大幅下降不仅缓解了数据中心的电力和冷却压力，也意味着单位带宽的运营成本显著降低。 提升可靠性 由于取消了可插拔光?？楹痛咏换恍酒焦庖嬷涞拇罅扛咚俚缌?，CPO从源头上减少了插拔连接器和焊接点等故障点，潜在提升系统可靠性。光引擎贴近芯片还缩短了信号传输路径，减少了信号衰减和转接环节，从而提高信号完整性并降低了传输时延。 成本与集成度优势 随着技术成熟，因为高度集成减少了器件数量、简化了系统设计，CPO在规模效应下将带来整体成本的下降。同时，共封装方案体积更小，有助于缩减设备占用空间并简化布线，这在空间宝贵的高密度数据中心内尤为重要。尽管当前CPO硬件初始成本可能仍高于成熟的可插拔器件，但长期来看，通过功耗节省和结构优化，其总拥有成本（TCO）具有竞争力。 随着400G/800G乃至更高速率以太网时代的到来， CPO将逐渐从试验阶段走向数据中心网络的核心，引领数据中心网络向全光演进。尤其在大规模横向扩展的AI数据中心，CPO有望成为主流架构，支撑起指数级增长的带宽需求和严格的能效目标。同时，CPO的实践还为更远期的“光学I/O”奠定基础，即未来在算力芯片之间直接采用光互连，将计算与通信深度融合。CPO技术以其独特优势正在崛起，为化解AI时代的网络性能瓶颈提供了一条切实可行的路径。
