联合封装光学市场规模和份额

共封装光学器件市场分析

共封装光学器件市场规模在 2025 年达到 1.1876 亿美元，预计到 2030 年复合年增长率将达到 37.49%，达到 5.8345 亿美元，反映出快速转向光学引擎的趋势位于开关芯片旁边，而不是传统的可插拔外形尺寸。硅光子集成曾经在很大程度上处于实验阶段，现在受益于大批量半导体制造和先进封装，使超大规模运营商能够追求与 51.2 Tbps 交换芯片匹配的带宽密度，同时降低功耗预算。增长动力源于三个强化趋势：1) 人工智能训练集群需要比传统云架构更密集的东西向带宽，2) 北美和欧盟的能效要求优先考虑削减每千兆瓦特指标的解决方案，以及 3) 代工厂的参与——最明显的是台积电的硅光子封装产品rograms—降低每个光通道的成本并提高产量。由于光学元件供应商、半导体公司和新的硅光子学专家竞相解决仍然限制供应的异构集成挑战，竞争强度仍然很高。随着开放计算社区完善接口规范，共封装光学市场有望从早期采用者状态转变为主流数据中心基础设施。

全球复合封装光学器件市场趋势和见解

需要 1.6T CPO 的 51.2T 开关芯片的提升

博通的拜利该平台展示了如何在 Tomahawk 5 交换机旁边嵌入八个 6.4 Tbps 光学引擎，从而实现比可插拔收发器低 70% 的功耗。^{[1]Broadcom Inc.，“Broadcom 为可扩展 AI 系统提供业界首款 51.2 Tbps 复合封装光学以太网交换机平台”，investor.broadcom.com} 超大规模运营商因此重新评估了网络拓扑，因为传统电气走线无法维持 51.2 Tbps ASIC 所需的信号完整性。当 800G 可插拔设备的机架级热预算达到实际上限时，经济差距就会扩大，促使采购团队将共同封装的光学器件视为必需品，而不是实验室项目。随着具有200 Gbit/s通道的第三代CPO投入生产，共封装光学市场获得了清晰的技术路线图，与 2026-2028 年开关芯片更新周期保持一致。因此，设备原始设备制造商加速设计成功，锁定中期需求可见性。

超大规模数据中心能源效率指令

主要云提供商发布的净零承诺加强了对每千兆瓦特指标的审查。 ASE 的 <5 pJ/bit 光学引擎演示证实，在开关封装内集成光学器件可以降低 DSP 功耗并消除铜走线损耗。从欧盟的碳定价计划到城市层面暂停新建数据中心的监管压力，使得节能成为董事会层面的问题。运营商概述了与节能相关的三年投资回收目标，同时将共同封装的光学器件定位为在不突破站点功率范围的情况下解锁更高机架密度的杠杆。因此，政策环境将技术优势转化为投资必要性，通过长期采购协议刺激需求。

AI/ML 集群带宽需求激增

大型语言模型训练在数千个 GPU 上同步扩展，任何网络争用都会直接转化为每个参数的更高训练成本。 NVIDIA 通过将共同封装的光学器件集成到其 Spectrum-X 和 Quantum-X 交换系列中来标志着这一转变，承诺每端口 1.6 Tbps，同时相对于传统光学器件将功耗降低 3.5 倍。同时，思科的 Silicon One 路线图引入了针对光纤结构优化的拥塞感知调度。此类供应商为时间敏感的人工智能工作负载迁移了经过验证的共同封装架构，并支持了北美和中国超大规模 GPU 农场的采购预测。因此，人工智能公司的短期拉动是共封装光学市场最大的增量收入催化剂。

代工厂的参与实现了批量经济

顶级晶圆厂的进入重塑了成本曲线。台积电的紧凑型Universal 光子引擎将 65 nm 电子器件与光子 IC 结合在单个 SoIC-X 堆栈内，并提供 12.8 Tbps 聚合带宽，与分立光学器件相比，这是一个里程碑，可大幅降低每千兆位的成本。 GlobalFoundries 承诺投资 7 亿美元建设纽约陆上硅光子产能，以确保更大的地理供应冗余。代工厂的参与让系统原始设备制造商能够锁定多年晶圆产能，从而平滑学习曲线驱动的成本下降。经济性的改善直接有助于减少超大规模旗舰产品主流采用所必需的物料清单。

制造复杂性和异构集成良率

共封装光学器件结合了硅光子学、III-V 族激光器和将光波导对准在毫米级封装内，同时连接高功率开关芯片会导致多个工艺步骤中的良率下降，这一点在 NVIDIA Blackwell M 的生产过程中得到了凸显。材料不匹配的热应力需要特殊的界面层和主动冷却，从而增加零件数量和检查步骤。在学习曲线成熟之前，批量可用性仍然受到限制，从而延长了二级 OEM 的交货时间，并调整了联合封装光学市场的近期出货量预测。

互操作性和标准不成熟

开放计算项目工作组发布了机械和热规范草案，但涵盖固件挂钩、光学测试规范和连接器引脚排列的全栈标准仍在不断发展，因此依赖多供应商采购的企业面临整合风险。线性可插拔光学 MSA 通过消除 DSP 来降低复杂性，但 CPO 生态系统需要等效的联盟框架。由于缺乏硬互操作性保证，电信公司和企业更青睐传统的可插拔设备，从而延迟了超大规模领域之外的渗透。因此，标准差距削弱了长期增长动力erm 预测。

细分市场分析

按数据速率：带宽扩展至 3.2T 以上

3.2 Tbps 细分市场占 2024 年共封装光学市场收入的 38.3%，反映了 Tomahawk 4 级交换机的安装基础。然而，随着人工智能集群迫切需要更高基数的结构，≥6.4 ​​Tbps 的设备到 2030 年的复合年增长率将达到 61.4%。单个 6.4 Tbps 引擎与 51.2 Tbps ASIC 位于同一位置，可产生 8 个光通道（每条速率为 200 Gbit/s），从而将交换机到模块的功耗预算减半并消除重定时器级。因此，供应商将 ≥6.4 ​​Tbps 路线图锁定在从 2026 年开始的服务器更新周期中。

展望未来，代工厂路线图计划在一个封装内堆叠多个光学核心的 12.8 Tbps 引擎，定位高端频段以超越所有其他数据速率层。虽然低于 1.6 Tbps CPO 对于成本高于密度的边缘设备仍然可行，但超大规模招标文件现在计算 200G/lane 信号路径作为基线。随着这种迁移的展开，到 2029 年，≥6.4 ​​Tbps 设备的共封装光学市场规模将超过较低速度等级的总价值。

按组件：激光源加速份额增长

光学引擎占 2024 年收入的 41.8%，但随着供应商掌握片上光生成，激光源正以 45.3% 的复合年增长率扩张。中国的集成磷化铟激光器阵列采用 200 毫米硅片生产，无需外部泵浦激光器，并降低了封装高度、降低了材料成本并提高了可靠性。

随着控制器功能迁移到封装上，电子 IC 保持稳定的需求，但增量价值池正在转向激光创新。通过集成源消除光纤尾纤，系统架构师设计出更纤薄的架顶交换机和空闲的前面板空间。因此，激光设备的共同封装光学市场规模正在从che to core，得到超大规模制造商和激光代工厂之间的多年供应协议的支持。

通过集成方法：芯片级封装势头强劲

板载光学器件到 2024 年仍占 64.4% 的收入，因为传统开关 PCB 布局可以在板边缘容纳光学引擎。然而，联合封装光学器件的复合年增长率为 54.4%，预计将在预测期后期超过板载解决方案。 NVIDIA 决定在其 GPU 网络堆栈中共同封装光学器件，这向 OEM 发出信号，表明板级中介层将无法满足下一代延迟目标。^{[2]SPIE Europe Ltd.，“Nvidia 透露计划通过共同封装光学器件扩展 AI '工厂'，” optics.org}

芯片级集成缩短了通道长度并消除了主机卡电气连接器，即使在通道速率的情况下也能提高信号完整性裕度爬升至 224G PAM4。虽然热设计规则仍然具有挑战性，但嵌入式微型热电冷却器和玻璃芯基板等进步可以减轻热点风险。因此，采购管道预示着一个转折点，一旦第二代热设计得到批量证明，共封装光学市场的采用率就会急剧上升。

按最终用途应用：人工智能集群重塑需求

超大规模云设施由于每两年更新一次交换结构，在 2024 年将带来 47.3% 的收入，但 HPC 和 AI/ML 集群将以 58.4% 的复合年增长率增长，反映出它们对同步、低延迟带宽。 Ranovus 和 Cerebras 合作开发晶圆级引擎，通过共同封装的光学结构连接数万亿个参数。

由于标准不成熟和多供应商资格要求的阻碍，企业数据中心和电信中心办公室的采用更加谨慎。然而，随着硬件参考设计的成熟和运营成本随着节省的成本变得可量化，企业首席信息官开始尝试小型部署。一旦案例研究证明能源收益达到 30-50%，企业吸引力将会扩大，从而将共同封装光学市场扩展到人工智能据点之外。

地理分析

在政府补贴和垂直整合的推动下，亚太地区占 2024 年收入的 33.2%，并以 43.3% 的复合年增长率增长供应。中国82亿元人民币的补贴实现了8英寸硅光子晶圆的生产和激光集成，从而压缩了物料清单成本。日本经济产业省资助 NTT、英特尔和 SK 海力士共同开发光学芯片 3.05 亿美元，加强本地设计生态系统。^{[3]日经亚洲，“日本 NTT、英特尔将合作开发利用光学技术的尖端芯片”，使用光学的尖端芯片韩国通过将高带宽内存路线图与光学接口相结合来补充这一循环。}

北美通过超大规模运营商满足了大部分最终用户需求。博通、英特尔和 NVIDIA 是区域技术堆栈的支柱，而台积电亚利桑那州工厂引入了国内封装产能，缩短了美国云客户的交货时间。因此，联合封装光学市场受益于将芯片设计与欧洲优先考虑欧盟接口蓝图草案中的互操作性和可持续性，制定全球部署实践，运营商记录从可插拔光学器件转向共同封装的并购活动可节省 30-50% 的电量，典型例子是诺基亚斥资 23 亿美元收购 Infinera。信号这表明该地区希望获得专有光学知识产权并攀登价值链。

竞争格局

碎片化现象依然存在，但专业化集群正在出现。 Lumentum 和 Coherent 等光学元件巨头继续供应激光器和探测器，而 Broadcom 和 Intel 等半导体巨头则提供集成光子学的捆绑交换机 ASIC。风险投资支持的新来者，尤其是 Ayar Labs，目标是嵌入异构封装的光学 I/O 小芯片。^{[4]Ayar Labs，“Ayar Labs 获得 1.55 亿美元来解决 AI 基础设施问题”， ayarlabs.com}

垂直整合正在加速。 Broadcom 将光学引擎与 Tomahawk ASIC 配对以锁定系统设计胜利，而英特尔则将其光子 IP 单独定位gside Xeon 和 FPGA 路线图。与此同时，生态系统合作伙伴关系激增：AMD、英特尔和 NVIDIA 共同投资 Ayar Labs，以应对单一供应商的限制，同时推进共享光学路线图。尽管高资本密集度限制了该领域，但热材料和玻璃基板的供应链空白仍吸引着专业人士进入。

并购重塑了竞争边界。诺基亚对 Infinera 的收购将其光学部门扩大了 75%，并获得了相干 DSP 技术，以补充联合封装产品。代工策略进一步影响结构； GlobalFoundries 价值 7 亿美元的光子工厂主要是美国国内的供应选择，而台湾的台积电则控制着高端封装堆栈。因此，讨价还价的能力倾向于将制造规模与光学 IP 相结合的公司，从而推动较小的模块供应商追求利基应用或与 ASIC 公司合作。