在AI算力竞争进入白热化阶段的当下，数据传输效率已成为制约算力释放的核心瓶颈。以GPU集群为例，即便单个芯片算力持续提升，若数据出口带宽不足，仍会导致算力资源闲置，犹如高速公路入口车流汹涌，出口却仅容单车通行。
光模块作为连接算力与数据的"转换器"，其技术迭代速度直接影响着AI基础设施的效能。该器件通过电光信号转换实现高速数据传输，近年来带宽规格从400G向3.2T加速演进，迭代周期从三年压缩至一年。在这场技术竞赛中，新易盛凭借差异化战略实现后来居上，2023年首次跻身全球光模块供应商前十，次年便跃居行业第三，2025年市值突破3500亿元大关。
这家成立于2008年的企业，通过技术路线创新与供应链重构实现双重突破。在主流DSP方案面临功耗困境时，新易盛另辟蹊径研发LPO技术。该方案通过简化数字信号处理模块，将800G光模块功耗从13W降至4W以下，同时降低30%的制造成本。这种技术路线特别适用于数据中心内部短距离传输场景，使其在AI算力集群建设中占据先机，目前已获得meta大模型训练集群的独家供应资格。
成本控制方面，新易盛通过垂直整合供应链建立竞争优势。光模块核心组件中，光接收/发射组件占总成本的60%，该公司通过自主加工TO-CAN部件和收购Alpine子公司，实现关键器件自给率大幅提升。Alpine的硅光子技术不仅保障了芯片稳定供应，更通过规模化采购降低组件成本。数据显示，2024年其800G光模块单价较中际旭创低39.5%，毛利率却高出11个百分点。
这种"技术降本+供应链优化"的组合策略，使新易盛在营收规模落后的情况下实现利润反超。2025年上半年，其净利润与营收领先40多亿的中际旭创基本持平，展现出独特的盈利模式。与竞争对手侧重CPO长线布局不同，新易盛选择在现有技术框架下深度优化，形成差异化竞争路径。
行业数据显示，全球算力巨头2025年AI领域资本支出预计超3000亿美元，将带动光模块市场规模从2024年的108亿美元增至2027年的156亿美元。新易盛已具备800G/1.6T量产能力，3.2T产品研发进入冲刺阶段，这种技术储备使其在市场需求爆发时具备快速响应能力。
当前光模块行业的竞争本质，是技术迭代速度与市场需求匹配度的较量。新易盛通过精准把握AI算力架构演变趋势，在功耗控制与成本优化领域建立技术壁垒，这种战略选择使其在行业变革期占据有利位置。随着3.2T产品商业化进程加速，这场关于数据传输效率的竞赛将进入新的阶段。
