AI 的尽头是算力，算力的尽头除了芯片，还有把芯片们连起来的光。当大模型训练集群动辄数万张 GPU 时，光模块成了本轮 AI 基建中最确定的"卖铲人"之一。高盛大幅上调预测：光模块市场规模 2028 年或达 1485 亿美元，其中 3.2T 光模块占比约 55%。

为什么 AI 需要这么多"光"

  • 集群互联：大模型训练要把成百上千 GPU 组成一个"超级计算机"，芯片之间靠光模块高速互联；
  • 带宽爆炸：模型越大、数据越多，节点间需要传输的数据量呈指数级增长；
  • 从"电"到"光"：超越电互连的带宽瓶颈，光模块升级是必然趋势。

所以，AI 每多建一个大集群，光模块的需求就水涨船高——这是 AI 基建里确定性极强的环节。

3.2T：下一代光模块

  • 速率跃升：3.2T（每通道更高速率）是下一代高速光模块，是支撑超大规模集群的关键；
  • 占比 55%：高盛预计其将成为 2028 年的主流，说明行业正向更高速率集中；
  • 技术壁垒：高规格光模块对激光器、DSP、封装、散热要求更高，龙头厂商优势明显。

这条赛道的投资逻辑

  • 确定性：只要 AI 算力在扩，光模块需求就在涨，不依赖单一应用爆发；
  • 价值量提升：速率越高、单只价值越大，量价齐升；
  • 国产参与：光通信是中国具有全球竞争力的领域，不少厂商深度参与全球供应链。

冷静面与风险

  • 周期性：光模块需求与数据中心资本开支强相关，若 AI 投资放缓会有波动；
  • 技术迭代快：领先厂商靠持续迭代保持优势，落后者易被淘汰；
  • 产能与良率：高端产品扩产需要时间，供需可能阶段性紧张。

结语

高盛把光模块 2028 年预期上调到 1485 亿美元，是一个很直白的信号：AI 的"军备竞赛"，一边在比 GPU 数量，一边在比把这些 GPU 连起来的光。 当 3.2T 光模块成为主流，AI 基建的"光速"进化，才刚刚开始。对普通用户来说，这背后是 AI 能力越来越强的前提——也是产业链上一条看得见的"掘金"赛道。

本文基于公开信息整理，市场预测数据以机构发布为准，不构成投资建议。