AI算力升级：光芯片与铜缆双轮驱动，6家潜力企业引领成长新机遇

　　随着人工智能大模型参数规模持续膨胀，全球算力基础设施正经历一场以互联架构升级为核心的变革。据行业分析，2026年将成为关键转折点，商用GPU出货量与云服务商自研ASIC芯片部署规模同步攀升，推动数据中心内部通信方式发生根本性转变。这场变革中，光通信与铜缆技术形成互补格局，共同支撑起超大规模算力集群的运转需求。

　　英伟达最新发布的Rubin架构为行业树立了技术标杆。其NVL 144机柜通过第六代NVLink与NVSwitch技术，实现单柜129.6TB/s的双向带宽。在物理连接层面，该架构采用1.6T规格的AEC铜缆完成GPU与交换芯片的高密度互联，单通道速率提升至224G。这种设计使铜缆在机柜内部短距传输中占据主导地位，同时通过胖树拓扑结构解决超大规模集群的网络拥塞问题。测算显示，构建9216张GPU集群需要288台脊交换机，光模块与芯片配比达到1:12，直接拉动高端光模块市场需求。

　　谷歌TPU集群的互联方案展现出独特的定制化特征。其64卡机柜采用3D Torus拓扑结构，通过混合连接方式实现4.8TB/s的双向互联速率。柜内网络中，80根铜缆承担非相邻板卡间的直接通信任务，而光模块则负责机柜外部连接。在超大规模集群部署中，谷歌引入光路交换技术（OCS），通过64台300x300端口设备动态调整光路连接，使十万卡级别训练任务的功耗降低30%以上，同时提升网络配置灵活性。

　　亚马逊Trainium3芯片的组网方案突出物理层创新。NVL72*2配置中，144颗芯片通过PCB印制电路板、背板连接器及AEC铜缆实现三层级联，单机柜内部部署216根64端口PCIe铜缆。这种全铜互联方案在保证400G低延迟带宽的同时，使机柜功耗降低25%。在集群扩展方面，亚马逊采用双平面网络架构，ENA网络处理前端流量，EFA网络专注算力通信，通过Clos拓扑结构支持线性扩展至13万张芯片规模。

　　meta的解耦架构（DSF）为行业提供新思路。Minerva机柜采用Tomahawk5交换芯片与112G PAM4铜缆背板组合，实现204.8Tbps对称带宽。在超大规模集群部署中，DSF两级交换网络通过1:1带宽收敛比确保无阻塞传输，构建18432颗芯片集群需要消耗18.4万个800G光模块。这种设计凸显光模块在长距互联中的不可替代性，同时证明铜缆技术在短距场景仍具成本优势。

　　行业分析指出，2026年AI算力建设将呈现"光铜共进"特征。在机柜内部，DAC、AEC等高速铜缆凭借低功耗、低成本优势成为主流选择，带动相关产业链产能扩张。而在节点间通信领域，随着集群规模突破十万卡门槛，光模块需求将呈指数级增长。特别是英伟达、meta等企业的高配方案中，光芯片与光模块配比显著提升，可能引发新一轮产能竞争。建议关注光通信芯片与高速铜缆连接器领域的头部企业，这些公司在技术迭代与产能布局方面已占据先发优势。