是什麼

光模塊（Optical Module）是數據中心裡把 電信號與光信號互相轉換、用光纖高速傳輸數據的器件。AI 訓練需要把成千上萬塊 GPU 連成一個統一的大集群，芯片之間、服務器與機櫃之間的數據往來極其龐大——傳統銅纜在傳輸速率和距離上都逐漸撐不住，於是數據中心內部的互連越來越多地改走光。圍繞這一需求，硅光子學（Silicon Photonics）、共封裝光學（CPO） 等技術快速演進，光模塊也從電信時代的配角，變成 AI 算力網絡的關鍵一環。

為什麼重要

大模型訓練本質上是一場「集群運動」：GPU 數量越多，芯片間互連的帶寬與時延要求就越苛刻，光互連的用量隨集群規模近乎同步放大。它既是決定訓練效率的潛在瓶頸——互連跟不上，再多算力也發揮不出來——又是一條隨 AI 資本開支持續擴張的產業鏈。因此「AI 網絡 / 光互連」被視為 AI 基建裡除服務器、電力之外，最值得關注的投資主線之一，也是理解「算力不只是芯片」的一個切口。

在 AI 產業鏈中的位置

光模塊 / 光互連處在 AI 產業鏈的 基礎設施 層：它向下承接 芯片 層的算力（把一顆顆 GPU 連成可用的大集群），向上支撐 模型 層的訓練與推理。與英偉達自家的高速互連 NVLink 一樣，它解決的都是同一個問題：當算力被拆分到成千上萬顆芯片上時，如何讓它們像一臺機器一樣協同工作。