CPO：将大幅、超预期、快速商用
CPO 的商业化进程，正以超乎想象的速度往前冲。
去年 8 月我预判的节奏是：2026 年产品化、2027 年规模推广、2028 年迈向 OIO。可才过不到一年，行业早已按下快进键 ——3 月英伟达官宣 Quantumn-CPO 交换机量产，博通紧随发布 TomaHawk6 的 CPO 版本，5 月台积电良率突破 xx%，产业链推进之快，像被按了加速键。
最近几天国产化阵营更显热闹，WAIC上国产化XPU-CPO首场秀，三个臭皮匠（中兴通讯+曦智科技+璧刃强强联合）顶一个诸葛亮（英伟达）。紧接着，华为展示CloudMatrix384，将整个AI算力互联的关注度推向高潮。
不禁要问，CPO，为什么如此快速地超预期发展？
CPO、CPO、CPO：大模型在召唤
DeepSeek 年初凭 MoE（混合专家模型）和多头潜注意力（MLA）火出圈，这其中 MoE 的作用尤其关键。
把 MoE 想象成超级医院就好懂了：患者来了，分诊台（门控网络）按症状分给心内、神经科等不同专家（专家网络），最后汇总诊断结果。这种架构堪称大模型扩容的 “效率密码”—— 多专家并行却控制激活数量，算力没暴涨，能力却蹭蹭涨，如今已成超大模型的主流发展方向。
但问题也来了：专家间 “全院会诊”（All-to-All 通信）需求暴增，现有 Scale-out/up 分层割裂的集群互联，带宽根本顶不住。矛盾一聚焦，AI 算力互联成了卡脖子的坎。
难怪 DeepSeek 的梁文峰会专门写论文呼吁：必须让 Scale-out/up 融合，赶紧用 CPO 这类新技术搭全光 AI 集群网络 —— 毕竟，专家再多，通信不畅也治不好 “算力重症” 啊。
所以说，加速推进 CPO 这事儿，跟罗博特科的业务布局也好，跟咱这些 “盼发展” 的个体期待也罢，真没啥私人小九九。分明是大模型在声声呼唤，是AI大模型发展的必然需求、迫切需求。
XPU-CPO与Switch-CPO 齐头并进
MoE 里的 “小模型专家” 们，得实时交换信息、协同决策，通信需求像炸开了锅。以前训练是 “集中备课”，推理是 “单独答题”，现在高性能大模型早就不分家了 —— 边训练边推理，成了常态。就像大家现在用的 DeepSeek，跟半年前比，多了 “DeepResearch” 的本事：它会花时间把问题拆透，像人思考那样反复推演，再从一堆答案里挑最优解呈现出来。这背后，就是训练与推理在实时联动，小模型们得时刻 “开会”。
这种变化，直接让推理阶段也对集群规模提了硬要求。DeepSeek 团队算过一笔账：至少得 320 台昇腾 910C 同时并行，才能把华为 AI 服务器的性能彻底发挥出来。
这也是为啥华为 CloudMatrix384 一亮相就火出圈 —— 它能支撑起这种大规模并行的需求。但说起来，这里有一半功劳归 DeepSeek：正是他们在实际应用中摸到了 MoE 架构下推理阶段的集群刚需，才让这类能扛住大规模并行的方案有了 “用武之地”，彼此成就着往前跑。
国产化第二纵队已然组成（中兴通讯+璧刃+曦智科技），第三纵队、第四纵队…，中国办事，只要行程共识，就会有千军万马来相见，从来都是 “一点星火，燎原成片”。
海外不会闲着的，他们根本等不及OIO成熟，先必须用CPO去顶一代。所以，我必须修正一下：
博通的 XPU-CPO 方案早在去年就已官宣，而据行业消息，他们今年就将释放设备采购合同，全力推进 XPU-CPO 的规模化落地。
推论
1、Switch-CPO的规模商用时间从2027年提前到2026年；
2、XPU出光将大幅度提前，来不及等OIO成熟，先用XPU-CPO的规模商用一代，再演进到OIO；
3、XPU-CPO将在2026年出产品（GTC2026大概率官宣），2027年初开始规模商用；
4、基于XPU-CPO的新形势，2026年的CPO先进封测设备需求将扩大10倍；
产业龙头
CPO/OIO技术龙头 = 英伟达+博通+Ayar Labs。
CPO/OIO先进封装装备龙头 = 罗博特科。
CPO/OIO代工龙头 = 台积电 + 日月光。
AIDC集群通信迈向全光网络，是必然趋势。
全光网络迈向CPO，然后OIO，刻不容缓。
全光网络，大有可为。
$罗博特科(SZ300757)$ $中际旭创(SZ300308)$ $半导体ETF(SH512480)$
//利益关联说明：本人的AI算力组合中，有罗博特科和较大比例纳指100ETF（英伟达、博通属于其中的权重成分股），构成利益关联方，本文中所提及的其它代码，发稿前均不持有。
//特别提醒：本文仅为个人学习总结，对未来的趋势预测仅凭个人经验，大家理性辩证参阅，自我投资决策。欢迎任何人前来讨论，但情绪贴先删后黑。