文|钱眼君

来源|博望财经

2026年初，资本市场迎来一抹亮色。截至1月31日，以中际旭创、新易盛为代表的光模块龙头公司相继发布2025年度业绩预告，相关公司业绩普遍预增逾五成。

其中，新易盛预计实现归属于上市公司股东的净利润94至99亿元，同比增幅高达231.24%至248.86%；中际旭创则以98至118亿元的净利润规模领跑行业，同比增长89.5%至128.17%。

在宏观经济承压的背景下，这份成绩单尤为亮眼。几乎同一时间，大洋彼岸传来更为震撼的消息：英伟达宣布与光通信巨头Lumentum及Coherent达成一项为期多年的战略协议，不仅包含数十亿美元的采购承诺，更将向两家公司分别投资20亿美元，以支持其研发与产能扩张。消息公布后，两家公司股价应声大涨。

截至美股3月2日收盘，Lumentum股价上涨超11%，Coherent股价上涨超15%。一边是国内业绩的爆发式增长，另一边是国际AI霸主对上游光通信产业链的“天价”押注。光通信，这个曾被视为通信网络“管道”的幕后角色，为何突然站上了科技浪潮的最前沿？本文将深入产业链肌理，探寻其从“管道”到“神经网络”的蜕变之路，剖析中国力量在其中的机遇与挑战。

01

光的“摩尔定律”：四年一迭代的技术演进

在半导体行业，戈登·摩尔的“摩尔定律”预言了集成电路每18个月晶体管数量翻倍的奇迹。而在光电领域，同样存在着一条隐形却有力的“光摩尔定律”：大约每4年，光模块技术就会演进一代，同时实现比特（bit）成本减半、功耗减半。这条定律如同一个看不见的指挥棒，引领着光通信产业从1.25Gbps（吉比特每秒，是衡量数据传输速率的常用单位，表示每秒可传输10亿比特的数据。）起步，稳步迈向2.5 Gbps、10 Gbps、40 Gbps、100 Gbps，直至如今的单波长100 Gbps、400 Gbps乃至1.6 Tbit/s的极速时代。

每一次速率的跃升，都离不开一颗小小的核心元件——光芯片。它是光模块的心脏，是光电信号转换的基石，其性能直接决定了整个通信系统的传输效率。

图：源杰科技招股说明书、光纤在线

根据功能不同，光芯片主要分为两大阵营：一是负责“电转光”的激光器芯片，它如同一个精密的发报员，将电信号准确无误地转换为光信号发射出去；二是负责“光转电”的探测器芯片，它则像一个忠实的收报员，将接收到的光信号还原为电信号。

激光器芯片的家族谱系颇为复杂。按照发光类型，可分为面发射与边发射。面发射（Surface-Emitting Laser, SEL）的代表是VCSEL（垂直腔面发射激光器），其激光垂直于顶面射出，光束为圆形，发散角小，便于耦合，常用于数据中心内部的短距离传输。

图：面发射激光芯片示意

举个实际例子，我们每次接打电话时贴近耳朵，手机屏幕屏幕便自动熄灭，耳朵远离屏幕时，屏幕又会自动亮起，这背后就有VCSEL芯片制成的近距感应模块的支持——通过低功率的VCSEL芯片发射激光，当有物体靠近时会自动反射激光，手机就能侦测到物体接近，并判断屏幕是熄灭还是点亮。

边发射（Edge-Emitting Laser, EEL）沿平行于衬底表面的方向发射，其家族则包含“三兄弟”：FP（Fabry-Perot Laser）诞生最早，主要用于低速短距传输，如同“老黄牛”，勤恳但能力有限；DFB（Distributed Feedback Laser，分布式反馈激光器）在FP基础上引入了光栅，实现了单纵模输出，如同给声音加上了“降噪”，能胜任高速中长距离传输，但会产生“啁啾现象”（读音为"周纠"，意思是形容鸟鸣的声音，在此指脉冲传输时中心波长发生偏移），影响传输质量；为了解决啁啾问题，EML（电吸收调制激光器）应运而生，它将DFB激光器与电吸收调制器集成一体，信号传输质量高，如同一个训练有素的专业“播报员”，字正腔圆，成为高速骨干网和城域网的首选。

图：边发射激光芯片示意

探测器芯片方面，PIN探测器是主力，它灵敏度适中，响应快速，适用于大多数常规场景。而APD雪崩光电二极管则像是拥有“夜视仪”功能的特种兵，它通过内部的雪崩效应将微弱的光信号放大，灵敏度极高，能够探测到单个光子，广泛应用于量子通信等需要远距离、高灵敏度的领域。

无论从FP到DFB再到EML，还是从PIN到APD，每一次技术的迭代，都是为了实现在更长的距离、以更快的速度、用更低的功耗，传输更多的数据。这就是“光摩尔定律”背后最朴素的驱动力。

02

AI算力工厂的“神经网络”：需求侧的革命

如果说过去二十年，光通信的发展主要受益于电信基础设施的建设（如光纤到户、4G/5G基站），那么今天，驱动其高速增长的核心引擎已经切换为人工智能。

正如英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋所言：“计算方式已发生根本性变革。在人工智能时代，软件运行于智能之上，并由AI工厂针对每一次交互、每一个情境实时生成的tokens驱动。” 这座庞大的“AI工厂”，本质上是成千上万块GPU（图形处理器）或TPU（张量处理器）组成的超级计算机集群。在训练一个万亿参数的大模型时，数据需要在数万块芯片之间进行亿万次的高速交换。

在传统方案下，数据交换的载体主要是像铝、铜、碳纳米管等材质的互联线。随着芯片制程的逐步缩小，互连线需要越来越细，然而互连线间距缩小，铜等材质的互连线会遇到物理极限，况且电子元件之间引起的寄生效应也会越来越影响电路的性能，进而成为制约算力提升的瓶颈。

光互连则是解决该问题的理想方案，举个例子，现在新能源车越来越智能化，L3之后，整车的屏幕、摄像头数量及像素、分辨率都将进一步提升，所需数据交换量、交换速度更甚，基于铜缆的车载以太网架构，在带宽、重量、抗干扰能力等方面已无法支撑多屏互动、4K/8K座舱显示、实时AI推理等高负载场景，无限制增加铜缆数量不现实，而光纤的轻量化优势极其明显，能更好胜任数据的交换流通。北京理工大学深圳汽车研究院发布的《车载光通信技术白皮书》提到，车载光纤通信技术能够轻松支持10Gbps及以上速率的数据传输，满足未来应用增长点，而铜线链路在超过10Gbps时面临电磁干扰难题且成本高昂，潜在的铜线增加需求亦挑战车辆的单位里程能耗。

所以“光进铜退”已不再是通信行业的口号，而是确定性较高的必然选择。笔者认为，未来光模块最大的应用场景有两个方向，首先是AI底层基建领域，利用光通路取代芯片间的数据电路，实现大容量、高能效的互联，这也正是英伟达不惜斥巨资投资Lumentum和Coherent的根本原因。双方将合作开发新一代硅光子技术，以建设前所未有的规模、速度与能效的AI基础设施。

这股来自AI的需求风暴，清晰地投射在市场规模上。

资料来源：中际旭创公告，Lightcounting

根据光通信行业市场研究机构Lightcounting的预测，全球以太网光模块市场规模将持续快速增长，2026年将同比增长35%至189亿美元，2030年更有望突破350亿美元。背后的主要动力，正是AI基础设施建设对高速光模块的强劲需求。随着OpenAI、微软、谷歌等巨头生成的token量呈阶梯式跃升，单个推理集群所需加速计算芯片的数量预计将达到百万级，远超训练集群。芯片的集群化，必然带来对光模块数量和速率的双重拉动。英伟达Rubin系列网卡数量的提升、谷歌TPU阵列尺寸的增加，无一不在印证这一趋势。

国盛证券指出，2028全球光模块市场规模有望达到240亿至280亿美元，在2023-2028年间将保持12%-14.9%的复合增长率。

具体到国内，汽车领域是光模块应用的蓝海场景——以“光纤上车”来破解智能网联汽车的带宽焦虑，推动光电子与汽车两大万亿级产业深度融合。行业专家刘武认为，当前L3级以上自动驾驶对数据传输速率需求达100Gbps以上，光纤传感在电池安全预警等核心领域具有不可替代的优势，预计2030年中国车载高速通信与传感市场规模达千亿级。

我们可以比较清晰地看到，光通信已不再是那个默默无闻的“管道”，而是AI时代的核心基础设施，是决定智能汽车算力效率的“神经网络”。那么在全球光通信的版图上，中国企业发展情况如何呢？我们下篇继续分析。