2026年从1.6T光模块到CPO技术革新——创业板人工智能ETF华宝（159363.SZ）基金投资价值分析

光通信及算力底座产业发展趋势

1.1. 算力快速增长，带来基础设施迭代升级需求

1.1.1. 算力跃升：AI 大模型参数量与数据量不断提升，训练所需算力大约每 6 个月翻一番

根据中国信息通信研究院，全球人工智能飞速发展，技术、应用、生态协同共振，重 塑开发范式、改变人机交互模式，基础超级模型在核心能力上实现全方位提升。模型参数 量从亿级向万亿级持续突破，AI 大模型技术快速迭代、规模持续扩大、效率显著提升。 以 OpenAI 的 GPT 系列为代表，从 GPT-3 的 1750 亿参数发展到 GPT-4 的预估 1.7 万亿参 数规模，再到 GPT-5 可能达到 3 至 50 万亿参数，模型参数量呈指数级增长。 AI 大模型参数量与数据量的持续跃升，推动训练所需算力形成每 6 个月翻一番的指数 级增长规律，成为光通信及算力底座产业发展的核心底层驱动。2010 年之前，AI 模型训 练算力增长严格契合摩尔定律，约每 21 个月实现翻番。自 2010 年代初深度学习技术产业 化落地以来，算力增长节奏大幅加快，截至 2025 年一季度，前沿 AI 模型训练算力需求已 稳定保持每 6 个月翻一番的增长节奏。

1.1.2. 海外大厂：海外大型云服务运营商受 AI 算力需求驱动，持续增加相关算力与网络设 备的资本开支及采购部署

AI 将成为全球经济增长的重要引擎。根据麦肯锡全球研究院（MGI）的测算，生成式 AI 有望通过自动化工作流程和增强劳动力效率，每年为全球经济贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿 美元的增量价值。英伟达 CEO 黄仁勋表示未来人工智能大约占到全球 GDP 的 55%至 65%， 这对应的经济价值约为 50 万亿美元，同时如果未来 AI 为全球 GDP 带来 10 万亿美元的增 值，那么背后的 AI 工厂每年的资本支出需要达到 5 万亿美元级别。作为 AI 算力建设风向 标之一的 OpenAI，2027 年和 2028 年预计资本支出分别为 350 亿美元和 450 亿美元，预 计到 2029 年，资本支出可能达到 1150 亿美元，比之前预测高出约 800 亿美元。此外， OpenAI 预计到 2025 年年底建成超过 2GW 的数据中心容量，并计划到 2033 年达到 250GW 规模，这将占美国目前总装机发电容量（约 1200GW）的四分之一左右。 微软、亚马逊、谷歌、Meta 四大北美头部云服务与 AI 运营商，受全球 AI 算力需求 的持续驱动，同步大幅提升算力与网络设备相关的资本开支，并持续上修未来开支指引， 加速数据中心与算力基础设施的采购部署。四家厂商单季度资本开支均呈现整体上行趋势。亚马逊始终保持四家厂商中最高的单季度资本开支规模，2025 年全年累计资本开支达 922.97 亿美元。微软资本开支增速最为迅猛，25Q4 单季度开支达 298.76 亿美元，较 24Q4 的 158.04 亿美元近乎翻倍。谷歌单季度资本开支保持连续环比增长，从 24Q4 的 142.76 亿美元增长至 25Q4 的 278.51 亿美元。Meta 资本开支整体稳步上升。四家合计资本开支 呈现攀升的态势。25Q1 四家合计资本开支为 719.02 亿美元，环比微降 0.60%，为周期内 唯一的小幅回调。25Q2 四家合计资本开支跃升至 882.45 亿美元，环比增长 22.73%，进入 快速上行通道。25Q3 四家合计资本开支进一步增至 972.71 亿美元，环比增长 10.23%。25Q4 四家合计资本开支持续增加至 1186.33 亿美元，环比增速回升至 21.96%，创下周期内单季 度资本开支新高。 展望未来，四大厂商将持续推进 AI 算力基础设施建设。亚马逊重点部署生成式 AI 与 AWS 相关的算力产能扩张。谷歌预计 2026 年资本开支将较 2025 年实现显著增长，核心 支撑 AI 相关的算力、数据中心与网络容量建设。Meta 预计 2026 年继续扩大资本开支规 模，关注 AI 基础设施相关的服务器、数据中心与网络设备采购。

1.2. 细分赛道特征：算力底座各个环节全面升级

1.2.1. 光模块：从流量之光到 AI 之光，受海外 AI 算力驱动，1.6T 光模块今年起量

根据中商产业研究院，2020 至2024 年全球光模块市场规模由112 亿美元增至178 亿美元， 复合年增长率为 12.2%，全球光模块市场增长的主要动力是 AI 集群应用对以太网光收发器 的强劲需求，以及云服务厂商对其密集波分复用网络的升级等。2025 年全球光模块市场规 模预计将达到 235 亿元。

AI 算力需求的快速增长推动高速光模块需求量提升，1.6T光模块有望在 2026年持续放量。 随着模型参数规模从千亿级跃升至万亿级，训练算力需求从千卡级别急剧增长至十万卡级 别，对网络带宽的更高需求也随之激增。AI 算力互联的带宽升级推动光模块配比提升，B300 等新一代 AI 芯片的光模块配比达 1：4.5 至 1：8，且光模块速率由 800G 迭代至 1.6T，直 接拉动高速光模块需求增长。根据 LightCounting 预测，2026 年 800G 光模块出货量将增 长一倍以上，而 1.6T 光模块出货量将从 2025 年的小基数增长至数千万端口。

头部光模块厂商的 1.6T 光模块已批量出货。中际旭创 2025 年一季度起至 2025 年 10 月 800G 出货量保持环比增长，硅光比例和良率不断提升。1.6T 已于 2025 年第三季度开始正 式向重点客户出货，预计今年 1.6T 需求规模将出现较大增长。随着今年有更多客户进入 1.6T 验证阶段，中际旭创预计明年 1.6T 将成为 CSP 厂商更主流的需求。

1.2.2. 交换机与服务器：异构计算成为趋势拉动 AI 服务器需求持续增长，交换机传输速率 有望持续迭代升级

1.2.2.1. 异构计算架构成为趋势，AI 服务器需求持续增长

AI 服务器采用异构形式的硬件架构，通常搭载 GPU、FPGA、ASIC 等加速芯片，利用 CPU 与加速芯片的组合来满足高吞吐量互联的需求。在 CPU+GPU 的异构计算架构中，GPU 与 CPU 通过 PCle 总线连接协同工作，CPU 所在位置称为主机端，而 GPU 所在位置称为设备 端。基于 CPU+GPU 的异构计算平台可以优势互补，CPU 负责处理逻辑复杂的串行程序， 而 GPU 重点处理数据密集型的并行计算程序，从而发挥最大功效。

AI 算力建设热潮带动 AI 服务器需求增加。IDC 数据显示，2025 年上半年中国加速服务器 市场规模达到 160 亿美元，同比增长超一倍。预计到 2029 年，中国加速服务器市场规模 将超过 1,400 亿美元。

1.2.2.2. 交换机速率持续升级

随着网络带宽需求的提高，交换机传输速率有望持续迭代升级。根据 IDC 报告，2025 年 第一季度，全球以太网交换机市场收入达到 117 亿美元，同比增长 32.3%。Dell'Oro 预测， 未来五年内，近 9000 万个 800 Gbps 和 1600 Gbps 的交换端口将在前端网络中部署，而后 端网络的出货量预计将超过这一数字的三倍以上。 国内方面，中商产业研究院预测，2025 年中国交换机市场规模将达 444.8 亿元。“东数西 算”工程拉动数据中心交换机超 200 亿元采购，2025 年数据中心市场占比超过 50%。 200/400GbE 交换机 2025 年第一季度收入激增 189.7%，800GbE 产品开始量产，市场需求 向高端化方向集中。

1.2.3. 数据中心：人工智能发展推动传统数据中心向智算中心演进，高机柜功率密度催生 液冷新方向

数据中心是通信网络能力核心之一算力网络的物理承载实体。随着数字经济的发展，网络流量和算力承载需求将长期持续成长，数据中心的需求也将跟随流量和算力的成长而持续 成长。 随着“东数西算”工程持续推进，我国算力基础设施布局正从分散建设逐步转向枢纽集聚 和全国协同。目前全国已形成 8 个国家算力枢纽节点、10 个国家数据中心集群 的总体 布局。

随着数字技术向经济社会各领域全面持续渗透，全社会对算力需求仍十分迫切；另一方面， 随着内容、应用的持续发展，网络流量也将持续快速成长。在流量和算力需求带动下，数 据中心机架数量快速增长。截至 2025 年 6 月底，我国在用算力中心标准机架达 1085 万 架，智能算力规模达 788EFLOPS，干线 400G 端口数量大幅增加至 14060 个，存力总规 模超过 1680EB，较 2023 年增长约 40％，存力规模持续扩大，算力基础设施规模和水平 不断提升。

当前的智算中心主要分为两大类：第一是以大模型训练为主要场景的区域绿色智算中心， 多由大型企业与当地政府合作建设，做到区域辐射，甚至要支持全国的算力调度、应用需 求。由于 AI 训练对时延要求不高，未来“东数西算”节点及集群可以凭借资源与政策优势 吸引大量智算中心落地。第二类为企业智算中心，由企业自建中小规模算力资源支撑其核 心应用需求，金融、制造业、企业等行业已经涌现相应智算中心。 智算中心发展下，液冷需求预计未来将持续提升。目前发展的散热冷却技术主要有风冷和 液冷两大类，其中风冷包括自然风冷和强制风冷，适用的机柜功率密度较低；液冷分为单 相液冷和相变液冷。散热冷却系统所采用的冷却介质、冷却方式不同，移热速率差距大。 传统风冷最高可冷却 30 kW/r 的机柜，对于 30 kW/r 以上功率密度的机柜无法做到产热与移热速率匹配，会使机柜温度不断升高导致算力下降甚至损害设备；此时更适宜应用液冷 的冷却方案。随着 AI 大模型和智算中心建设持续推进，液冷与服务器的结合正由可选方 案逐步转向关键需求，液冷技术凭借更优的散热效率、能耗表现和环境适应性，正在成为 数据中心基础设施升级的重要方向。

1.2.4. 网络基建：5G 网络是新基建代表，建设后将带动终端、应用等产业链的成长

5G 作为新基建的代表，是数字经济的重要支撑，对整体经济和产业升级具有重要带动作 用。截至 2025 年底，我国 5G 基站数达 483.8 万个，网络覆盖和用户渗透持续深化。 （1）直接拉动：运营商资本开支驱动设备产业链需求 从历史来看，运营商资本开支呈现周期性特征。在 5G 规模建设高峰过后，近年来资本开 支规模总体呈现收缩调整态势。2025 年三大运营商资本开支计划合计约 2898 亿元，较前 期峰值有所压降，但投资重点持续向 AI 算力、智算中心等新兴领域倾斜，运营商的资本开 支直接带动主设备、传输网设备以及上游各类元器件的销售，对经济带来直接的拉动。 （2）间接拉动：应用落地推动产业链正循环 对运营商而言，随着 5G 商用网络覆盖快速成熟，行业已从规模部署阶段转向应用变现阶 段。企业级 5G 应用（如网络切片、私有 5G 网络、物联网与智能制造解决方案）以及消费 者端创新（如 5G 捆绑内容服务、固定无线接入 FWA、差异化体验定价等）正加速落地， 为运营商带来持续新增收入。这一变现策略不仅提升运营商财务可持续性，更增强其继续 投资网络升级与创新的动力和能力，进而形成 5G 生态建设的良性正循环，推动终端设备、 垂直行业应用及上下游产业链的持续成长。

1.3. 市场空间：智能算力驱动算力规模指数级增长

根据中国信息通信研究院，全社会算力需求迫切，全球算力规模呈指数级增长空间。 截止 2025 年 6 月，全球计算设备算力总规模为 4495 EFlops，同比大幅增长 117%，其中基 础算力规模为 597 EFlops，智能算力规模为 3846 EFlops，超算算力规模为 52 EFlops；中 国计算设备算力总规模为 962 EFlops，全球占比约 21%，同比增长 73%，其中智能算力规 模达到 782 EFlops。根据中国通信院测算，随着智能算力成为主导，预计未来 5 年全球算 力规模将以超过 60%的速度增长，至 2030 年全球算力将超过 50 ZFlops，其中智能算力占比将超过 95%。

编辑：火腿肠