用于人工智能基础设施的共封装光学器件 (CPO) 市场规模、份额和行业分析，按部署架构（交换机共封装光学器件、加速器光学 I/O、近封装光学器件、板载光学器件）、按数据速率（低于 800G、800G、1.6T 和 3.2T 及以上）、按组件（光学引擎、交换机 ASIC 和电气 IC、激光源、连接器和封装）、按应用（AI 训练集群、AI 推理集群、HPC 系统、AI 云数据中心）、最终用户（超大规模云服务、GPU 云提供商、数据中心、政府和国防）以及区域预测，2026 年至 2034 年

2025年，全球人工智能基础设施共封装光学（CPO）市场规模为1.835亿美元。预计该市场将从2026年的2.445亿美元增长到2034年的33.60亿美元，预测期内复合年增长率为38.8%。

该市场涵盖光学互连解决方案，其中光子引擎、光学I/O模块、激光源和相关封装元件靠近高性能交换机ASIC、GPU、XPU和AI加速器平台。这些解决方案旨在支持人工智能训练集群、推理集群、GPU云平台、超大规模人工智能数据中心和高性能计算环境的极端数据移动需求。通过缩短电处理芯片和光传输组件之间的距离，CPO 有助于提高 AI 规模网络结构中的带宽密度、减少信号衰减并降低互连功耗。

随着人工智能基础设施转向更大的加速器集群、更高的内部数据流量以及更快的网络速度（例如 800G、1.6T 和未来的 3.2T+ 架构），该市场变得越来越重要。传统的可插拔光学器件仍然广泛使用，但随着人工智能系统跨机架和数据大厅扩展，它们的前面板空间、电气范围和能效限制变得更具挑战性。 CPO 通过使光学器件更接近数据生成源来解决这个问题，从而在交换机、加速器、内存系统和存储基础设施之间实现更高效的连接。这使得该技术特别适用于下一代人工智能工厂、GPU 云容量和超大规模环境，在这些环境中，网络效率直接影响计算利用率和运营成本。

英特尔公司、博通公司、思科系统公司和 NVIDIA 公司等主要参与者正在通过 CPO 价值链的不同部分为该市场的发展做出贡献。英特尔专注于硅光子学以及可支持高带宽计算连接的光纤 I/O 技术。 Broadcom 正在通过将高容量以太网交换芯片与集成光学引擎相结合来推进交换机级 CPO 平台。思科正在围绕高性能交换硅和硅光子集成开发 CPO 系统架构。 NVIDIA 通过专为大型 GPU 集群环境设计的 AI 网络平台支持 CPO 的采用。这些公司正在共同帮助 CPO 从研究和演示阶段的技术转向节能、高带宽人工智能基础设施的实用架构。

钴－AI 基础设施市场趋势的封装光学 (CPO)

由于人工智能数据中心功耗限制，人们越来越关注节能网络正在成为一个主要趋势

随着人工智能数据中心越来越受到电力可用性、电网容量和冷却要求的限制，对节能网络的日益关注正在成为人工智能基础设施共封装光学市场的一个主要趋势。大型AI训练和推理集群需要加速器、交换机和存储系统之间的高速连接，随着带宽向1.6T和3.2T+扩展，这会增加网络功耗。 CPO 通过将光学引擎放置在更靠近交换或计算芯片的位置、减少电信号损失并提高带宽密度来支持这种转变。

• 国际能源署表示，数据中心可能会给电力负担能力带来特殊挑战，因为它们涉及大型、集中的电力负载，并且通常需要新一代资产和电网投资。

这促使人工智能基础设施运营商优先考虑节能互连架构，从而对支持 CPO 的网络系统产生了更强劲的需求。

市场动态

市场驱动因素

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超大规模人工智能数据中心和GPU云基础设施的扩展推动市场增长

超大规模人工智能数据中心和 GPU 云基础设施的扩展正在推动人工智能基础设施的封装光学器件 (CPO) 的需求，因为人工智能集群需要加速器、交换机和存储系统之间更快、更高效的连接。超大规模云提供商、人工智能基础设施公司和 GPU 云运营商正在增加对高密度计算能力的投资，以支持模型训练、微调和大规模推理工作负载。这增加了数据中心内的网络流量并创造了对光互连可以支持更高的带宽，同时减少功率损耗。

• 2026 年 6 月，Walbridge 在密歇根州为 OpenAI 和 Oracle 建造的耗资 160 亿美元的 Stargate 数据中心园区破土动工，凸显了人工智能基础设施项目正在开发的规模。
• RCR Wireless 指出，数据中心互连光学设备支出到 2025 年将增长 40%，随着人工智能基础设施的扩展，预计 2026 年将再增长 40%。

这些发展表明，人工智能数据中心的增长直接增加了对高带宽光网络架构的需求，为支持 CPO 的交换结构和光引擎创造了更强劲的增长路径。

市场限制

可维护性和维修限制限制了商业数据中心的部署

可维护性和维修限制预计将限制商业数据中心人工智能基础设施采用联合封装光学器件。当前的数据中心网络严重依赖可插拔光收发器，因为它们允许运营商独立更换故障模块，而无需移除或干扰整个交换机系统。 CPO 通过将光学引擎放置在交换机 ASIC 或计算包附近来改变这种维护模式，这提高了信号效率，但使故障隔离、现场更换、备用策略和维修工作流程变得更加复杂。这引起了超大规模云提供商、GPU 云提供商和托管运营商的担忧，其中停机、端口级故障和维护延迟可能会直接影响服务可用性。

• Broadcom 指出，可插拔光收发器约占系统功耗的 50%，占传统交换机系统成本的 50% 以上，这表明光层在数据中心网络经济中的重要性。

然而，如果可靠性、诊断和更换程序不成熟，将这一关键光学层从可更换模块转移到集成封装会增加操作风险。因此，许多商业数据中心运营商可能会推迟大规模CPO部署，直到供应商证明稳定的现场可靠性、实用的服务模型、可更换的光学组件以及可以支持高正常运行时间的AI基础设施环境的诊断。

市场机会

GPU 云和人工智能即服务平台的日益采用创造了对高带宽光互连的需求

GPU 云的日益普及人工智能即服务平台预计将为共同封装光学器件 (CPO) 创造强大的机会，促进人工智能基础设施市场的增长。 GPU 云提供商正在构建大规模集群，为不想直接拥有昂贵的加速器基础设施的企业、模型开发人员、研究组织和 AI 原生公司提供 AI 训练、微调和推理能力。

这些平台需要 GPU、交换机、存储系统和数据中心集群之间的密集、低延迟和高带宽连接，从而使光互连性能成为基础设施可扩展性的关键部分。随着人工智能工作负载从实验部署转向商业生产，GPU 云提供商需要能够支持更高流量、同时降低功耗和信号丢失的网络架构。这为 CPO 创造了机会，因为它使光学引擎更靠近交换或计算芯片，并且与传统互连方法相比能够实现更高的带宽密度。

• 2025 年 9 月，CoreWeave 将与 OpenAI 的协议扩大至多 65 亿美元，以支持先进的下一代模型的训练，突显了对专业 AI 云容量不断增长的商业需求。

如此大规模的 GPU 云合同表明，人工智能基础设施的需求正在超越传统的超大规模，为支持 CPO 的交换结构、光学引擎和先进封装解决方案提供了新的部署机会。

细分分析

按最终用户

由于大规模人工智能基础设施投资，超大规模云服务提供商仍然是主要买家

根据最终用户，市场分为超大规模云服务提供商、GPU 云提供商、数据中心和托管提供商、政府和国防等。

超大规模云服务提供商细分市场将在 2025 年占据大部分市场份额。该细分市场以 40.7% 的份额占据主导地位，因为它们是高密度人工智能基础设施最早和最大的部署者。这些公司运营着大规模的人工智能数据中心需要 GPU、交换机、存储和服务器之间的高级网络，这使得 CPO 在提高带宽密度和降低功耗方面具有吸引力。他们还拥有先于小型企业测试和采用交换机 CPO 和光纤 I/O 等新兴架构所需的财务实力、工程能力和部署规模。

GPU 云提供商预计在预测期内复合年增长率最高，达到 49.4%。

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按部署架构

由于商业成熟和更容易的系统集成，板载光学器件引领了采用

根据部署架构，市场分为交换机共同封装光学器件、加速器光学 I/O、近封装光学器件、板载光学器件等。

到 2025 年，板载光学器件将占据市场的大部分份额。该细分市场占据 31.6% 的份额，因为与交换机 CPO 和加速器光学 I/O 相比，它是商业上最成熟、操作上最熟悉的架构。数据中心运营商已经使用板级光学集成来提高带宽密度，同时避免与完全共同封装光学器件相关的更深层次封装、散热和可维护性挑战。

加速器光学 I/O 领域预计在预测期内复合年增长率最高，达到 51.1%。

按数据速率

由于成熟光互连架构的广泛使用，800G以下段占据主要份额

根据数据速率，市场分为800G以下、800G、1.6T、3.2T及以上。

到 2025 年，800G 以下将占据大部分市场份额。该细分市场以 46.3% 的份额占据主导地位，因为人工智能基础设施市场的 CPO 仍处于早期商业化阶段，大多数部署的系统都与 400G、早期 800G 过渡和低于 800G 的光学架构相关。由于成本、可用性、兼容性以及与 1.6T 和 3.2T+ 系统相比较低的运营风险，许多数据中心继续依赖经过验证的低速互连。更高数据速率的 CPO 架构仍在不断涌现，需要先进的光学引擎、封装、热设计和生态系统准备。

预计3.2T及以上细分市场在预测期内复合年增长率最高，达53.8%。

按组件

由于在高速信号转换中的作用，光学引擎仍然是核心收入贡献者

根据组件，市场分为光学引擎、开关 ASIC 和电气 IC、激光源、连接器和封装以及其他组件。

到2025年，光引擎将占据市场的大部分份额。该细分市场以38.4%的份额占据主导地位，因为它是CPO系统中实现光数据传输的核心功能块。在人工智能基础设施中，光引擎将来自交换机 ASIC 或加速器的高速电信号转换为光信号，这使其对于带宽密度、低延迟和降低功耗至关重要。与连接器、封装、激光器和无源元件相比，光学引擎具有更高的价值，因为它们包括先进的光子集成、调制、信号转换和封装复杂性

预计激光源领域在预测期内复合年增长率最高，达 43.1%。

按申请

模型训练海量带宽需求带动AI训练集群抢占领先地位

根据应用，市场分为人工智能训练集群、人工智能推理集群、高性能计算系统、人工智能云数据中心等。

到 2025 年，人工智能训练集群将占据市场的大部分份额。该细分市场占据 35.8% 的份额，因为训练大型人工智能模型需要在 GPU、交换机、内存和存储系统之间进行大量数据移动。这些集群需要极高的带宽和低延迟的互连，这使它们成为采用 CPO 的最早且最强大的用例之一。与推理或边缘人工智能工作负载中，训练工作负载对带宽更加密集，并且集中在大规模超大规模和 GPU 云环境中。

预计人工智能云数据中心在预测期内复合年增长率最高，达 42.2%。

钴－AI基础设施封装光学（CPO）市场区域展望

按地区划分，市场分为北美、南美、欧洲、中东和非洲以及亚太地区。

北美

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由于超大规模云提供商、GPU 云运营商、AI 模型开发商、半导体公司和先进数据中心基础设施的高度集中，北美在 AI 基础设施的联合封装光学 (CPO) 市场份额中占有大部分份额。该地区是高密度人工智能集群的早期采用者，GPU、交换机、存储和服务器之间的大量东西向流量对带宽高效的光学互连产生了强烈需求。美国还拥有最深入的人工智能基础设施投资生态系统，包括云平台、人工智能实验室、芯片开发商、光网络供应商和托管园区。

• 世邦魏理仕报告称，在超大规模需求、人工智能工作负载和有限的电力就绪容量的推动下，2025 年上半年北美主要数据中心市场供应量达到 8,155 兆瓦，同比增长 43.4%。这个已安装且不断扩展的大型人工智能数据中心基地使北美成为早期采用 CPO 的领先地区。

北美市场是最大的市场，2025 年达到 8740 万美元。

用于人工智能基础设施市场的美国联合封装光学器件 (CPO)

鉴于北美的强劲贡献以及美国在该地区的主导地位，预计 2025 年美国市场规模约为 7200 万美元，约占销售额的 39.2%。

欧洲

随着欧洲地区正朝着人工智能基础设施通过更受监管、更注重权力和主权计算驱动的途径。英国、德国、法国、北欧和比荷卢经济联盟正在扩大人工智能就绪数据中心的容量，但由于电力可用性、许可、可持续性规则和数据本地化要求，采用情况更加谨慎。这对 CPO 产生了稳定的需求，因为欧洲人工智能集群需要更高的带宽，而不会急剧增加网络功耗。

增长将是显着的，但比亚太地区或中东和非洲地区更加稳定，因为欧洲的采用是由逐步超大规模扩张、国家人工智能计划、高性能计算升级和托管主导的人工智能基础设施驱动的，而不是积极的绿地人工智能工厂建设。

适用于人工智能基础设施市场的英国联合封装光学器件 (CPO)

2025 年英国市场价值约为 310 万美元，约占全球收入的 1.6%。

适用于人工智能基础设施市场的德国共封装光学器件 (CPO)

2025年，德国市场规模约为320万美元，相当于全球销售额的1.7%左右。

亚太地区

亚太地区预计将以最高复合年增长率增长，到 2025 年估值将达到 6410 万美元，该地区正从人工智能基础设施规划转向在中国、印度、日本、韩国、东盟和台湾地区的大规模实施半导体供应链。该地区拥有人工智能数据中心扩张、云区域扩建、半导体制造、光学元件生产、先进封装以及不断增长的 GPU 云需求的强大组合，这为采用 CPO 创造了有利的基础。

• 仲量联行预计，2025 年至 2030 年间，亚太地区数据中心的扩建将增加 24 吉瓦的容量，包括托管、超大规模自建和本地设施。此外，谷歌还宣布斥资 150 亿美元在印度建立人工智能基础设施中心，这表明超大规模人工智能投资正越来越多地进入亚太市场。

低基数增长、人工智能就绪数据中心扩张以及强大的电子/光子制造能力相结合，使亚太地区成为人工智能基础设施领域 CPO 增长最快的地区。

面向人工智能基础设施市场的日本共封装光学器件 (CPO)

2025 年日本市场价值约为 870 万美元，约占全球收入的 4.7%。

面向人工智能基础设施市场的中国光学封装（CPO）

中国市场预计将成为全球最大的市场之一，2025 年收入预计约为 2360 万美元，约占全球销售额的 12.9%。

印度人工智能基础设施市场的共封装光学器件 (CPO)

2025年印度市场预计约为810万美元，约占全球市场份额的4.4%。

南美、中东和非洲

由于海湾合作委员会国家、以色列、土耳其和南非的快速主权人工智能投资、超大规模云扩张以及人工智能就绪数据中心的开发，中东和非洲地区预计将以第二高的复合年增长率增长。该地区的起点相对较低，因此与成熟市场相比，新的人工智能数据中心和 GPU 基础设施项目创造了更快的百分比增长。特别是海湾合作委员会国家正在投资人工智能基础设施，以支持国家人工智能战略，智慧城市、阿拉伯语人工智能模型以及政府数字化转型。

南美洲预计将以缓慢而稳定的复合年增长率增长，该地区 CPO 的采用将主要取决于逐步的云、托管和企业人工智能基础设施扩展，而不是大规模人工智能工厂部署。巴西、智利和哥伦比亚将支持需求，但大多数项目将侧重于托管人工智能计算和区域数据中心容量，而不是先进的国内 CPO 支持集群。

适用于人工智能基础设施市场的 GCC 共封装光学器件 (CPO)

到 2025 年，海湾合作委员会市场规模将达到约 310 万美元，约占全球收入的 1.7%。

竞争格局

主要行业参与者

推动市场创新和战略扩张的主要行业参与者

人工智能基础设施市场共封装光学器件的主要参与者，包括英特尔公司、博通公司、思科系统公司和 NVIDIA，正在改进他们的解决方案。它旨在支持人工智能训练集群、推理集群、GPU云平台和超大规模人工智能数据中心对高带宽、低延迟和高能效光互连不断增长的需求。领先公司专注于光学引擎与交换机 ASIC、人工智能加速器、硅光子平台、外部激光源、先进技术的集成。包装和光纤连接解决方​​案，以提高大规模人工智能网络的带宽密度并减少功率损耗。供应商还围绕交换机共封装光学器件、加速器光学 I/O、光学小芯片、1.6T 和 3.2T+ 互连以及可维护的 CPO 架构加强其产品组合，以满足人工智能基础设施运营商的性能和运营需求。

主要公司名单－用于人工智能基础设施的封装光学 (CPO) 公司简介

• 博通公司（美国）
• 英伟达公司（我们。）
• Marvell 科技公司（美国）
• 思科系统公司（美国）
• 英特尔公司（我们。）
• 相干公司（美国）
• Lumentum 控股公司（我们。）
• 阿亚尔实验室公司（我们。）
• RANOVUS 公司（加拿大）
• Lightmatter, Inc.（美国）
• POET科技公司（加拿大）
• 台积电 (中国台湾地区)
• 格芯公司（美国）

主要行业发展

• 2026 年 6 月：NVIDIA 推出了 Quantum-X Photonics 联合封装光学开关，据报道 Lambda 是生产 GPU 集群的早期部署客户之一。该公告反映了 CPO 从实验室规模演示转向 AI 集群部署环境的转变。该交换机旨在提高大型人工智能工作负载的网络效率，在这些工作负载中，铜缆和传统光学方法面临扩展限制。
• 2026 年 5 月：GlobalFoundries 推出了用于共封装光学器件的 SCALE 光学模块解决方案，针对先进的人工智能数据中心应用。该公司将SCALE定位为用于AI扩展架构的硅光子共封装先进光引擎解决方案。该平台旨在支持光计算互连多源协议，这对于生态系统级的采用非常重要。
• 2026 年 3 月：相干公司宣布计划在洛杉矶 OFC 2026 上展示多种共封装光学技术。该公司重点介绍了其硅光子、磷化铟激光器、VCSEL 和先进封装适用于下一代数据中心架构。这一发展与人工智能基础设施相关，因为 CPO 的采用取决于成熟的激光器、光子集成电路和封装解决方案堆栈。
• 2025 年 5 月：康宁与博通合作，支持人工智能数据中心 CPO 部署的光学基础设施。康宁成为将光纤引入博通 Bailly CPO 光学引擎所需的光学基础设施的合格供应商。此次合作意义重大，因为 CPO 的采用不仅需要交换机芯片和光学引擎，还需要可靠的光纤连接到封装中。
• 2025 年 3 月：Ayar Labs 宣布推出业界首款用于 AI 扩展架构的 UCIe 光学互连芯片。该小芯片旨在减少延迟和功耗，同时通过 UCIe 电气接口集成到客户芯片设计中。该解决方案支持 AI 加速器向光学 I/O 的转变，而不仅仅是开关级 CPO。
• 2025 年 1 月：Marvell 宣布推出用于定制 AI 加速器的联合封装光学架构，将 XPU 计算芯片、HBM、小芯片和 3D 硅光子引擎结合在同一基板上。该架构旨在减少电信号通过铜电缆或印刷电路板传输的需要。

报告范围

CPO人工智能基础设施市场报告对行业进行了全面分析，重点关注关键市场参与者和整体竞争格局。它提供了有关当前市场趋势、技术进步和重大行业发展的宝贵见解。该报告进一步探讨了影响市场扩张的关键增长动力、限制因素、机遇和挑战。

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