近日，科技行业传来一则引人瞩目的消息：鸿海集团作为英伟达全光CPO的唯一代工与设计制造商，其全光CPO交换机柜已提前向英伟达完成出货，且当前供应状况极为紧张。据业内人士透露，鸿海甚至连用于展示的机柜都全部交付给了英伟达，导致“一机不剩”，甚至原本计划在台北国际电脑展上展示的CPO交换机柜，也可能无法进行实机展示。
此前，鸿海对CPO交换机柜的出货量预期已有明确规划，原计划在2026年实现出货量超万台。然而，随着市场需求的激增，这一预期已被大幅上调。如今，鸿海预计在2026至2027年间的出货量将超过5万台，显示出市场对CPO技术的强烈需求。
对于全光CPO交换机的具体进度，鸿海方面表示，不便对单一客户与产品进行评论。不过，此前工业富联曾透露，其CPO全光交换机样机已开始出货，并预计随着市场空间的逐步打开，将为公司整体盈利质量带来结构性改善。
CPO技术的兴起，与AI算力需求的迅猛增长密不可分。随着AI算力军备竞赛的加剧，光互联架构的重构成为必然趋势。CPO技术通过将光引擎与交换芯片共基板封装，将电气距离从传统的300mm大幅缩短至50mm以内，从而实现了功耗的显著下降和信号完整性的大幅提升。具体而言，CPO技术可使功耗降低60%-68%，信号完整性提升63倍，成为破解AI集群功耗、带宽、密度三大瓶颈的唯一有效方案。
据Semianalysis的测算数据显示，在大规模组网场景中，CPO技术的功耗节约效果尤为显著。以3层网络的集群为例，尽管交换芯片因集成光引擎等光学部件导致功耗有所提升，但光模块所产生的功耗却大幅下降，使得总的网络功耗降低了23%。对于3层网络的GB300NVL72机柜而言，采用CPO方案后，网络成本可降低21%，总成本降低3%；若将网络压缩至两层CPO方案，则网络成本可降低46%，总成本降低7%。
值得一提的是，英伟达首席执行官黄仁勋在几天前接受媒体采访时明确表示，下一代AI基础设施将需要大量的“光学连接”。他指出，随着算力需求的迅速增长，传统的铜缆已经无法满足需求。黄仁勋强调：“我们正在经历人类历史上规模最大的基础设施建设。人工智能将成为世界各地的基础设施。我们将以前所未有的规模扩大光学技术的应用——坦率地说，这个规模是任何光学公司都未曾实现的。”
