英伟达CPO量产，算力网络升级再加速

英伟达宣布CPO量产，算力网络升级再加速 glmszqdatemark2026年08月09日 推荐 维持评级 超节点起量，高端交换机迎来黄金发展期。随着AI大模型参数规模迈入万亿量级，算力需求已从单纯GPU堆叠，转向全维度系统架构重构。受单芯片物理功耗密度、互连带宽及内存容量瓶颈制约，算力增长边际效益持续递减。当前研究与工程实践均表明，系统级协同架构（如高带宽域互联）是突破单芯片性能上限的主要技术路径，其根本动因在于单芯片物理极限已成为制约算力发展的核心瓶颈。紫光股份旗下新华三，于2024年率先发布1.6T智算交换机H3C S98258C-G，支持全光网络3.0解决方案，单端口速率突破1.6T，整机交换容量达204.8T，可满足3.2万台AIGC节点的通信需求。该产品搭载自研智算引擎，时延可低至0.3微秒，通过了谷歌等国际客户的验证，成为其OCS整机核心供应商。此外，公司还推出了全球首款51.2T 800G CPO硅光数据中心交换机，为1.6T产品的技术迭代奠定了基础。锐捷网络完成了基于CPO技术的51.2T交换机商用互联方案演示，该方案凭借超高集成度、显著的能效提升与可维护性设计，完美适配AI训练及超大规模计算集群的高速互联需求，为未来800G和1.6T网络升级提供了可行路径。其51.2T CPO交换机采用博通Bailly 51.2Tbps CPO芯片，在4RU空间内实现了128个400G FR4光交换端口，大幅提升了设备端口密度与带宽容量，核心亮点在于通过光引擎与交换芯片的共封装，大幅缩短电互联路径，降低信号衰减与传输功耗。 分析师张宁执业证书：S0590523120003邮箱：zhangnyj@glms.com.cn分析师谢致远 执业证书：S0590525110073邮箱：xiezhiyuan@glms.com.cn 行业要闻： 英伟达官宣CPO进入量产阶段。诺基亚收购恩智浦北美工厂，加码磷化铟光芯片制造布局。Micro LED带宽冲上2.1GHz，台企卡位光互连赛道。 公司动态： 仕佳光子：公司持股5%以上股东鹤壁投资集团有限公司近日通知公司，其已将所持部分股份办理质押登记手续。截至公告披露日，鹤壁投资集团持有公司股份30,000,060股，占公司总股本的6.64%。本次质押股份数为2,500,000股，占其持股总数的8.33%，占公司总股本的0.55%，质押起始日为2026年8月5日，质权人为郑州银行股份有限公司鹤壁分行，质押融资资金用途为自身经营需要，质押到期日为办理解除质押登记手续之日。本次质押后，鹤壁投资集团累计质押公司股份25,000,000股，占其持股总数的83.33%，占公司总股本的5.53%（本次质押前累计质押数量为22,500,000股）。 相关研究 1．通信行业周报：国产大模型加速演进，国产算力进入业绩兑现期-2026/07/122．通信行业周报20260705：Meta布局算力租赁，看好算力市场景气延续-2026/07/053．通信行业周报20260628：英伟达官方详解Rubin45°C全面液冷，关注液冷板块-2026/06/284．通信行业周报：MRC推动CPO落地，释放保偏光纤增量需求-2026/06/145．通信行业周报20260607：Marvell CEO提出连接是AI关键瓶颈，强调“铜墙移动”趋势-2026/06/07 投资建议：我们继续看好AI景气周期延续，建议关注光模块、光芯片核心标的：中际旭创、新易盛、天孚通信、仕佳光子、华工科技、光迅科技。同时建议关注Micro LED相关标的：兆驰股份、华灿光电、聚灿光电、三安光电；建议关注电芯片相关标的优讯股份等。 风险提示：AI需求不及预期、技术加速替代风险、光纤产能过剩风险。 目录 1英伟达CPO量产在即，看好高速数通网络架构变革.................................................................................................32行情回顾：通信板块上涨，表现优于大盘.................................................................................................................73行业新闻.................................................................................................................................................................84公司新闻..............................................................................................................................................................105投资建议：AI对硬件需求不减，持续看好算力板块...............................................................................................116风险提示..............................................................................................................................................................12插图目录..................................................................................................................................................................13 1英伟达CPO量产在即，看好高速数通网络架构变革 英伟达官宣CPO步入量产。8月3日，英伟达资深副总裁Gilad Shainer正式宣告，共同封装光学（CPO）已步入量产阶段。英伟达与供应链合作开发的Spectrum-X CPO交换机已开始向紧密合作的客户交付，同时在英伟达自家数据中心部署。Shainer预期，今年将开始看到大量搭载CPO技术的交换机在全球AI工厂中导入。宣告即出货——CPO从“实验室路线图”正式进入交付环节。 我们认为这一宣告打破了市场此前对CPO全面延期的担忧。2026年6月，半导体研究机构SemiAnalysis曾发布报告认为CPO规模量产时间可能推迟至2028年乃至2029年，引发光模块板块大幅波动。英伟达此次官宣明确：Spectrum-X以太网CPO交换机按原计划在2026年下半年启动量产与客户爬坡交付。集邦咨询7月27日已确认英伟达出货Spectrum-X CPO交换机。 与此同时，博通51.2T Bailly CPO交换机同步开始小批量出货，由台达电子、Micas Networks协助导入量产，较传统可插拔光收发模块可降低功耗达70%，已有Meta等超大规模厂商完成部署验证。英伟达与博通两大巨头的CPO交换机同步出货，标志着CPO技术正式从“实验室验证”迈入“商业化量产”阶段。 传统算力网络架构同步升级。根据光纤在线消息，2026年数据中心PON设备市场总收入将同比增长8倍。根据市场研究公司Dell'Oro Group最新发布的报告，预计2026年数据中心PON设备市场总收入将同比增长844%，2026年至2030期间，该市场将以52%的复合年增长率增长。这一增长主要受超大规模云服务商（Hyperscalers）推动，他们正寻求利用点对多点（P2MP）技术来降低带外管理网络的布线和功耗需求。 Dell'Oro预计2026年至2030年期间，数据中心PON设备的累计总支出将超过30亿美元，因为Hyperscalers、Neocloud服务商和主机托管服务商都将部署PON技术，用于构建带外和基础设施管理网络。 当前超大规模云厂商已率先将PON技术应用于超节点集群的带外管理网络，通过无源光架构取代传统管理交换机，实现布线简化与功耗降低；叠加CPO的规模化放量，算力网络架构有望迎来新一轮迭代变革。当万卡级超节点对主网络交换机的带宽密度、时延确定性与能效表现，提出远超传统业务的要求时，传统以太网交换机的架构瓶颈会持续显现，以PON为代表的新型光网络技术，有望加速向业务边缘场景渗透。 AI算力释放的技术底座：RDMA。在传统数据中心中，数据的传输长期受限于TCP/IP架构的原生短板。传统传输模式下，内存数据访问与网络数据的传输对应两套不同的语义体系，数据的传输的核心环节高度依赖CPU：应用程序先完成资源申请、通知Socket，再由内核态驱动程序完成TCP/IP报文封装，最终通 过NIC网络接口发往对端。数据在发送节点需要依次经过应用缓冲区、Socket缓冲区、传输协议缓冲区的多次拷贝，抵达接收节点后，还要经过同等次数的反向内存拷贝，完成解封装后才能写入系统物理内存。这种传统传输模式带来了三大问题：一是多次内存拷贝导致传输时延长期偏高；二是TCP/IP协议栈的报文封装完全由驱动软件实现，CPU负载极高，其性能直接成为传输带宽、时延等指标的瓶颈；三是应用程序在用户态与内核态之间频繁切换，进一步放大了数据的传输的时延与抖动，严重限制了网络传输性能的上限。 RDMA（远程直接内存访问，Remote Direct Memory Access）技术，正是为解决上述痛点而诞生。它依托主机卸载与内核旁路技术，让两端的应用程序可以在网络上实现可靠的内存直连数据通信：应用程序发起数据的传输后，由RNIC硬件直接访问内存并将数据发送至网络接口，接收节点的网卡则可将数据直接写入应用程序内存，整个过程无需CPU与内核深度参与。 随着AI模型参数规模从数十亿级跃升至数万亿级，单GPU的内存容量持续提升，与此同时，服务器之间的数据的传输效率，已经成为决定系统扩展能力、模型训练目标能否落地的核心因素。RDMA技术的价值也因此愈发突出：能否高效访问其他服务器的内存与资源，直接决定了系统的可扩展性；而直接访问远端内存的能力，能够直接提升AI模型的整体训练性能。正是凭借RDMA技术，数据才能快速送达GPU，最终有效缩短作业的完成时长。 为了将InfiniBand的RDMA优势迁移至以太网生态，RoCE协议随之出现。其中RoCE v1仅支持在二层子网内运行，而RoCE v2通过IP/UDP封装实现了跨子网路由，大幅提升了部署的灵活性；尽管其约5微秒的时延仍高于原生InfiniBand，但也让以太网具备了支撑AI训练高带宽、低延迟需求的能力。 为打破InfiniBand在AI领域的主导地位，2025年6月，博通、微软、谷歌等行业巨头联合发布UEC 1.0规范，目标是重构以太网协议栈，使其性能向InfiniBand靠拢，这也标志着以太网正式向InfiniBand发起挑战。超以太网联盟（Ultra Ethernet Consortium，UEC）明确表示，UEC 1.0规范可在由网卡、交换机、光纤、电缆组成的全网络堆栈层面，提供高性能、可扩展、可互操作的解决方案，进而实现多厂商设备的无缝集成，推动全生态的创新提速。该规范既适配基于以太网与IP的现代RDMA能力，又支持数百万级设备的端到端可扩展性，同时还能彻底避免供应商锁定的问题。 我们认为从产业落地的维度来看，两条技术路线的优劣势十分清晰。RoCE v2方案基于以太网架构搭建，既承袭了RDMA技术高带宽、低时延的