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高速光芯片迎来供需大考,国产突围如何破解 AI 算力基建 “卡脖子” 难题

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文章来源:晨观时报

晨观时报讯,伴随着万卡、十万卡级智算集群在国内遍地开花,800G、1.6T 高速光模块加速普及,作为光模块核心的高速光芯片,从过去通信行业配套元器件,升级为 AI 算力网络的战略级核心器件。2026 年整个行业呈现出非常割裂的格局:高端 EML、DFB 芯片供不应求,下游客户订单已经锁定到 2027‑2028 年,低端光芯片市场却内卷严重,价格战此起彼伏。海外巨头占据高端市场绝大多数份额,国内企业奋力追赶,部分厂商已经实现高速光芯片批量交付,但全链条自主可控依旧还有很长的路要走。AI 算力爆发带来的时代窗口,国产光芯片企业能否抓住机遇实现弯道超车?



AI 大模型的爆发彻底改写光芯片的市场需求逻辑。过去光芯片主要服务电信运营商、数据中心传统业务,如今 AI 服务器集群对于带宽、时延的需求指数级上涨。单 GPU 对应的光模块配比从过去 1:2.5 提升到 1:5 甚至 1:12,GPU 数量的增长,带动光芯片需求以数倍速度扩张。机构测算,2026 年 100G 以上高速激光器芯片市场规模将同比增长超 330%,高速光模块市场规模突破百亿美元,1.6T 产品正式进入规模化商用阶段。算力集群竞争,不再仅仅比拼 GPU,算力网络传输效率,已经成为制约大模型训练推理效率的关键瓶颈,光芯片正是决定网络上限的核心。

供给端却严重跟不上需求扩张速度。高速光芯片生产高度依赖 MOCVD 设备,设备供给被海外厂商垄断,扩产周期长达 18‑24 个月,产能具备极强刚性,短时间之内很难快速释放产能。200G EML 芯片市场缺口达到 20%,部分型号产品甚至出现涨价,在成熟半导体产品中十分罕见。海外头部厂商产能优先供给海外云巨头,国内企业拿货周期拉长,供应链安全风险凸显。这直接倒逼国内算力产业链加速推进光芯片国产替代。



过去国内光芯片产业长期集中在中低速产品,25G 以上高端产品自给率不足 15%,磷化铟衬底、外延、芯片制造多个环节高度依赖海外供应链。最近两年,国内源杰、长光华芯等厂商持续加大研发投入,在 100G、200G 高速光芯片实现技术突破,开始向头部光模块厂商批量供货,部分产品已经进入国内智算中心项目验证。但客观来看,国内产品在长期可靠性、良率一致性上,和海外龙头还存在差距,大规模全面替代还没有到来。

技术路线的迭代,也给行业带来不确定性。CPO 共封装光学被视作下一代算力互联技术,市场期待很高,但现阶段云厂商态度趋于谨慎,大规模商用时间不断延后;硅光技术持续迭代,在短距离场景渗透率不断提升,但长距离传输稳定性依旧不及 EML 激光器芯片,未来 2‑3 年,EML 芯片依旧是高速光互联的主力方案。多重技术路线并行,企业既要投入现有成熟产品迭代,又要布局下一代技术研发,对企业资金储备、研发团队提出极高的要求。



资本市场上,光芯片板块业绩迎来兑现期,多家科创板上市公司发布半年报预告,营收利润大幅增长,彻底摆脱过去单纯题材炒作的阶段,产业逻辑真正落地。但投资者也需要理性区分企业真实技术实力与市场故事,能够实现高速芯片稳定批量出货、通过下游头部客户验证的企业,才真正具备长期价值。

国产光芯片的突围不是一朝一夕的工程,需要衬底、外延、芯片设计、封装测试全产业链协同进步。AI 算力时代带来巨大市场红利,同时也留给国内企业宝贵的窗口期。短期目标是实现高端产品从 “能用” 走向 “好用”,中长期完成全产业链自主可控。算力时代的竞争,底层硬件的自主可控,是中国 AI 产业行稳致远的基石。

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