为什么 Scale-up 依然是 AI 算力芯片中短期最值得关注的方向

近期，CPO（共封装光学）与光模块板块在二级市场持续走强，成为 AI 算力产业链中最受瞩目的明星赛道。这轮行情背后，既有 800G/1.6T 光模块需求放量的现实支撑，也反映了市场对算力中心高速互连需求的高度期待。然而，在追逐热点的同时，我们更需要穿透技术表象，看清 AI 算力芯片的核心发展逻辑：当单芯片性能逼近物理极限、先进制程遭遇瓶颈，Scale-up（芯片级横向扩展）才是中短期内支撑 AI 算力持续增长的底层支柱。

光模块与 CPO 的爆发本质上是 Scale-up 趋势的衍生需求：随着多芯片集成度提升，芯片间数据传输速率从 TB 级向 PB 级跨越，传统电互连的带宽与能耗瓶颈日益凸显，光互连技术成为必然选择。但如果将视角从 “传输环节” 拉回 “算力生成的核心载体”，就会发现光模块只是 Scale-up 体系中的 “毛细血管”，而真正决定算力密度与效率的，是多芯片如何通过先进封装技