伯恩斯坦最新發布的一份97頁深度報告指出，人工智能數據中心中的銅互連和光互連並非相互替代，而將在縱向擴展和橫向擴展場景下長期共存。儘管CPO技術在功耗和成本方面具有優勢，但由於製造和維護方面的挑戰，其廣泛部署仍面臨阻礙，大規模普及不太可能在2028年之前實現，因此光互連LPO/NPO可能成為過渡時期的領導者。但CPO正在根本性地重塑價值鏈，將利潤中心從傳統的光模塊供應商轉移到晶片設計、先進封裝和系統集成商。
這裡要特別說下伯恩斯坦這家機構，伯恩斯坦（Bernstein，全稱為 Sanford C. Bernstein）是一家總部位於美國的全球知名投資研究公司和資產管理機構。它成立於1967年，目前隸屬於全球資產管理巨頭聯博（AllianceBernstein，簡稱 AB），伯恩斯坦也是規模最大、歷史最悠久的獨立賣方研究機構之一。下面詳細拆解下伯恩斯坦的這份報告。
2 月時曾詳細剖析 AI 算力產業鏈瓶頸傳導的底層邏輯，提及 25-26 年光互連是市場正在轉向的 AI 主線之一。
最早於 https://x.com/qinbafrank/status/2015377625167089671?s=20 在去年底才開始真正關注和研究光互連方面的領域。
在伯恩斯坦這份報告中，核心是三個方面：
為何連接性取代算力成為新瓶頸？CPO 的落實節奏在哪裡？為何 PCB/ABF 基板是 2026 年更現實的業績落實方向？詳細拆解
這份報告真正想講的不是「CPO 要爆發」，而是：
AI 數據中心的瓶頸，正從 GPU/HBM/CoWoS 繼續向「連接系統」遷移。未來的投資主線不是 CPO 獨贏，而是光、電、銅、板、封裝、測試共同升級。
更直白地說：
過去市場關注 AI，主要看 GPU 算力。
現在市場開始關注 GPU 之間如何連接。
What matters in the future is whether the computing power utilization can be unlocked by connected systems.
這就是報告標題中所稱的「War for AI Data Center Connectivity」。
一、為何「連接」會成為 AI 數據中心的新瓶頸？
AI 集群不是把 GPU 堆在一起就完事了。真正的问题是：這些 GPU 必須高速同步、交換參數、傳輸激活值、做 AllReduce、做模型並行和數據並行。理論算力再強，如果 GPU 之間通信跟不上，實際利用率就會掉下來。
可以將 AI 集群理解成一個巨大的工廠：
為何連接性會取代算力成為新的瓶頸？
這件事的根源要從大模型的訓練方式說起。大模型訓練有兩種並行方法：
一種叫張量並行，一種叫專家並行。這兩種方法的共同特點是需要 GPU 之間頻繁地、大規模地交換數據。
訓練時 GPU 之間要交換的數據量是天文數字，這是什麼意思呢？過去你只要堆疊更多 GPU 就行了，但現在你堆得越多，GPU 之間的通信開銷就越大。到某個臨界點，增加 GPU 不僅不會讓訓練變快，反而會讓通信更加擁堵，這就是連接瓶頸。
伯恩斯坦提供了一組對比：在標準的英偉達 GB30 機櫃中，GPU 與 GPU 之間使用銅纜，因為距離短，銅纜便宜且穩定。但機櫃與機櫃之間則必須使用光纖，因為銅纜超過 2 米後信號衰減就無法承受。光纖的兩端需要光模組，光模組負責將電信號轉換為光信號，再轉換回來。
問題來了，一個 1.6T 的光模組功耗大約為三十瓦，當中一大半都被一個稱為 DSP 數位訊號處理器的晶片消耗掉。一個機櫃內有數百個光模組，僅光通信這一項的功耗就難以下降。
所以，當前 AI 數據中心面臨的真正問題，並不是算力不足導致功耗達到上限。英偉達自己表示，新一代 CPU 交換機比傳統光模組節省 70% 的功耗，一臺 51.2T 的交換機，僅這項就能節省 500 瓦，省下的功耗讓你能多安裝更多 GPU。
英偉達自己也在強化這個敘事。2025 年 3 月，NVIDIA 發布 Spectrum-X Photonics 和 Quantum-X silicon photonics switches，強調它們是為了讓 AI factories 連接數百萬個 GPU，並降低能耗和運維成本；NVIDIA 称其 photonics switches 可實現每端口 1.6Tb/s、3.5 倍能效提升、63 倍訊號完整性提升、10 倍網路韌性提升。
Bernstein 這份報告的底層邏輯是：AI 資本開支的下一階段，不只是繼續購買更多 GPU，而是購買更多「讓 GPU 有效工作的連接能力」。
二、報告最核心的判斷：不是「銅退光進」，而是「多路線共存」
市場上常有一個簡單說法：進銅退。
但這份報告的觀點更細緻：銅和光纖並非簡單的替代關係，而是在不同距離、不同頻寬、不同維護要求及不同成本結構下長期共存。Bernstein 認為 copper 和 optical interconnects 不是簡單的替代品，而是在 Scale-up 和 Scale-out 場景下分別發展。這個判斷非常關鍵。
1. Scale-up：機櫃內／近距離互聯，銅仍然很強
Scale-up 更接近 GPU 與 GPU、GPU 與 switch、機櫃內或近機櫃範圍的高速互聯。這裡最看重：
Low latency, low cost, high reliability, maintainability, and short-distance transmission capability.
在這個場景裡，銅並沒有馬上死掉。
老黃之前也明確表示：NVIDIA 暫時不會將 CPO 用於旗艦 GPU 之間的主連接，因為傳統銅連接目前比 CPO 光連接可靠得多；NVIDIA 會先將 CPO 用於伺服器頂部交換機中的兩款新網路晶片。
這句話非常重要。它說明：CPO 是方向，但不是馬上全面替代銅。
也就是說，至少在现阶段，NVIDIA 的邏輯是：
交換機端可先採用 CPO，GPU/XPU 端則需更謹慎。
原因很簡單：GPU 是系統裡最昂貴、最关键的資產。你不能因為光互連節能，就犧牲可靠性。AI 訓練叢集中，一個鏈路頻繁掉線，損失的不只是硬體成本，而是訓練任務中斷、GPU 利用率下降、調度複雜度上升。
2. 水平擴展：機櫃間／叢集間互聯，光學更具優勢
Scale-out 是更大範圍的 GPU 集群擴展，通常涉及機櫃之間、資料中心內部更長距離的東西向流量。
在這個場景下，光學方案的優勢更明顯：
Longer distance, higher bandwidth, lighter cables, lower power consumption, and better cable density.
因此，未來並非「銅被光完全取代」，而是：
伯恩斯坦這份報告最有價值之處：它沒有停留在「CPO 概念股」層面，而是將 AI 連接拆解為多條技術路線。
三、CPO：方向很重要，但 2026 年不是全面爆發年
這份報告裡最容易被市場誤讀的地方，就是 CPO。
很多人看到 CPO，就直接得出結論：
光模組將被取代，CPO 立即爆發，傳統光模組廠完蛋了。
這個理解太粗略。
Bernstein 預計，CPO 在 scale-out 網絡中的小規模部署可能從 2026 年下半年開始，主要用於驗證實際性能和供應鏈成熟度；但在更關鍵的 scale-up 場景中，CPO 的採用可能推遲至 2028 年下半年以後，因為行業需先驗證交換機端 CPO 的長期可靠性，再應用於價值更高、容錯率更低的 XPU 系統中。
這與 Jensen Huang 之前的表態一致：CPO 會先用於網路交換晶片，而不是直接大規模進入 GPU 主連接。
因此，時間節奏應這樣理解：
LightCounting 的觀點也支持「漸進演進」而非「一夜切換」。它預測傳統重定時可插拔模組在未來五年仍將佔主導地位，儘管 LPO/CPO 將在 2026–2028 年佔據 800G 和 1.6T 埠的重要比例。EDN 對行業觀點的總結也提到，Yole 認為 CPO 的大規模部署可能發生在 2028–2030 年之間，而 LightCounting 則認為在本十年內，光模組仍將佔據數據中心光鏈路的大多數，但光學元件將持續向 ASIC 靠近。
所以我的判斷是：
CPO 是中長期方向，但 2026 年更確定的收入，不一定在最純的 CPO 概念股，而在 CPO 前夜必須先升級的光源、測試、封裝、PCB、ABF、CCL、1.6T 光模組和 LPO/NPO。
四、LPO/NPO：它們是 CPO 爆發前的「過渡主線」
這份報告很重要的一點，是沒有將技術路線簡單分為「傳統光模組 vs CPO」。
中間還有 LPO 和 NPO。
1. 什麼是 LPO？
LPO，全稱 Linear Pluggable Optics。它大致可以理解為：保留可插拔形態，但去掉或弱化 DSP，使用線性驅動和主機側均衡來降低功耗。
優點是：功耗更低、成本可能更低、仍然保留一定可維護性。
缺點是：系統調試更困難、鏈路預算更緊張、對主機端 SerDes 和系統工程的要求更高。
公開摘要提到，LPO 透過去除 DSP、將訊號處理交由線性元件，可相較傳統可插拔模組大幅降低功耗，同時保留模組化維護的便利性；Bernstein 更認為，到 2030 年 LPO 的出貨量可能超過 CPO。
2. NPO 是什麼？
NPO 可理解為 Near-Packaged Optics，即將光引擎更靠近 ASIC，但又不像 CPO 那樣完全封裝在一起。
它的價值在於折中：
這說明未來幾年很可能不是「一步到 CPO」，而是：
傳統可插拔 → LPO/NPO → CPO → 光 I/O / optical fabric
這也是為什麼在 2026 年，你不能只看 CPO。真正能實現業績的，可能是那些能夠跨多個階段供貨的公司。
總結來說，CPO 這個故事在 2026 年還不會實現，CPO 在 2026 年下半年只能小批量出貨，僅用於 scale out 場景，真正大規模部署於機櫃與機櫃之間要等到 2028 年。
為什麼這麼慢？伯恩斯坦給了三個原因：
第一個原因是雲服務商不願意更換傳統光模組，出了問題只需運維人員拔下來換一個新的，幾分鐘就能搞定。而CPU是焊死在交換機裡的，一旦光引擎損壞，整台交換機必須返廠，對於亞馬遜、谷歌、微軟等雲服務商來說，停機時間和運維成本都是大問題。此外，光模組的故障率並不低，行業標準是每10萬小時故障一次，換算下來，1萬個光模組一年需要更換九個，這是硬故障，還未計算軟故障。
CPO 將光引擎整合進晶片中，可靠性必須提升數個數量級，才能讓雲服務商放心。伯恩斯坦直接表示，他們與中國光模組廠商中際旭創溝通時，中際旭創告訴他們，沒有任何一家雲服務商客戶計劃在 2026 到 2027 年大規模部署 CPO。這句話份量很重，但市場可能還未聽進去。
第二個原因是過渡方案已經出爐，CPU不再是唯一選擇。中間有兩項技術，分別叫 LPO 和 NPO。LPO 是將光模組中耗電量最大的 DSP 芯片移除，改用更簡單的元件替代。這一調整使功耗降至傳統光模組的 1/3，同時仍保留可插拔 800G 的功能，目前 LPO 已進入量產階段。
NPO 是將光引擎放在交換機晶片旁邊的 PCB 上，但仍是可拆卸的。英偉達現在所稱的 CPU，嚴格來說其實是 NPO 這兩種過渡方案，可支撐 2 到 3 年。因此，雲服務商完全有理由說，先用 LPU 撐著，等 CPO 真正成熟了再說。
第三個原因是，在 scale up 場景中，銅纜尚未被淘汰，GPU 之間的連接稱為 scale up。目前，銅纜的成本優勢和可靠性優勢，沒有任何替代品能夠超越。
伯恩斯坦明確表示，2026 至 2028 年，擴容仍將由銅纜主導，立訊精密為受益者，其與英偉達 GP300 銅纜連接器及安費諾正面競爭；此外，還有一項稱為 CPC 共封裝銅纜的過渡技術，進一步延長了銅纜的生命周期。
行業諮詢機構 Lightcounting 預測，到 2029 年，在 1.6T 的連接市場中，銅纜仍將佔近一半的份額。
五、CPO 最大影響：不是簡單降成本，而是重分配利潤池
CPO 的產業意義，不只是節能，也不是單純替代光模組。
它真正改變的是：利潤從哪裡產生。
傳統可插拔光模組時代，價值鏈大致是：
DSP / 光晶片 / TOSA/ROSA / 模組封裝 / 光模組廠 / 交換機廠 / 雲廠商。
CPO 時代將會變成：
切換 ASIC / 光引擎 / 外置雷射源 / FAU / 先進封裝 / 晶圓製造 / 測試 / 系統整合。
Bernstein 使用 NVIDIA Quantum-X800 CPO switch 進行成本拆解：該交換機配置四顆 switch ASIC，每顆整合 18 個 optical engines，並有 18 個外部光源模組；單台 Quantum-X800 CPO switch 的估算成本約為 57 萬美元。摘要還指出，在 CPO 架構下 DSP 被取消，光引擎與交換晶片共封裝，價值中心轉向晶片設計、先進封裝和晶圓製造。
這就是為什麼報告會利好這些方向：
相對來說，傳統光模組廠會面臨一個問題：
如果價值從模組封裝轉移到 ASIC、封裝、光引擎和系統整合，它們的利潤池可能被重構。
但这並不等於傳統光模組廠馬上失去價值。因為 2026–2028 年，800G、1.6T、LPO/NPO 仍會有大量需求。Cignal AI 也指出，高速 datacom 模組，尤其是 800GbE 和新興 1.6TbE 設計，仍會是 2026 年的主要增長引擎。
所以正確的理解是：
CPO 會改變光模組產業鏈的利潤分配，但不會在 2026 年立即消滅可插拔光模組。
六、為何報告強調 PCB、ABF、CCL 是 2026 年更現實的方向？
這是我认为最值得你關注的地方。
CPO 的想像空間大，但實現週期較後。相比之下，PCB、ABF、CCL 的升級更接近當前訂單。
原因是：即使 CPO 還未大規模商用，AI 伺服器和交換機已在升級。
Rubin、Rubin Ultra、GB300、雲廠商 ASIC、下一代 switch ASIC，都在提高：
Board speed, package area, power density, signal integrity requirements, thermal dissipation requirements, and low-loss material requirements.
這是這份研報中最反共識、卻最易被忽略的一條。真正於2026年賺到錢的是PCB、HDI、ABF、基板這條老錢賽道。
為什麼說反共識？因為這條賽道太傳統了。PCB 是幾十年的舊產業，全球市場在 2025 年達 850 億美元，聽起來一點也不性感，所有人都盯著 CPO、盯著光模組、盯著英偉達，沒人願意花時間研究印刷電路板，但伯恩斯坦的數據告訴我們，這條賽道在 2025 年已悄悄起飛。
伯恩斯坦提供了一組數字：盛虹科技從事HDI高密度互連板，2025年營收同比增長63%。WUS滬電股份為英偉達GB300M PCB帶來的營收增長45%。Gold circuit金象電向AWS Trinium的年供貨量增長40%，生益電子作為AWS供應鏈的另一家供應商，增長也達40%。這些都是已經發生的真實業績，而非預期，而是已實現。為何這條賽道正在上漲？可從三個維度來看：
第一層是 AI 伺服器對 PCB 的含量翻倍了。過去英偉達 H10 伺服器，一台 80 GPU HDI 加 PCB 的總價值大概 100 到 150 美元每張 GPU。換到 GB200 VL72 機櫃，這個數字直接翻到 300 美元每張。什麼意思呢？同樣賣一張 GPU，PCB 廠商賺的錢翻了一倍。
而且這還未完，即將推出的 Vera Robin 平台將採用一種稱為 midplane 的新架構，將原本使用銅纜連接的部分更換為多層 PCB。這塊 midplane 是 44 層板，採用最高端的 M8 等級覆銅板，下一代的 Rubin Ultra 可能會使用 78 層的 M9 等級。層數翻倍，材料升級，價值量再次翻倍。
第二層是上游材料被卡脖子。ABF基板有一種關鍵材料叫 T-glass 低熱膨脹係數玻璃纖維，它的作用是防止 AI 芯片在高溫下基板變形導致焊點失效。
目前全球僅有一家公司能達成頂級規格，稱為日東紡，CTE 值為 2.8%，其他廠商無法達到此水準。日東紡的新產能將於 2026 年底才上線，正式出貨將延至 2027 年，這意味著整個 2026 年 T glass 將持續短缺。
什麼是 t glass 短缺？就是 ABF 基板廠商可以名正言順漲價。Unimicron 新興電子已與客戶重新談定價格。伯恩斯坦的模型預測，ABF 基板的 ASP 在 2026 年每個季度環比上漲 5% 到 7%，年累計漲幅可能超過 20%。
第 3 層是 ABF 膜的隱形壟斷者。ABF 膜是 ABF 基板的核心材料之一，這種材料的發明者叫 Agenomoto，味知數，就是那個賣味精的日本食品公司。他們在 90 年代研發味精的過程中，意外發現了一種特殊的胺基酸衍生薄膜，可以做半導體基板的熱脹層。從那時起，全球 95% 的 ABF 膜都來自未知素。
伯恩斯坦的數據顯示，味之素的ABF業務毛利率為60%，12026財年的增速為32%，預計到2027財年將加速至45%。這家公司ABF業務30年來無人能撼動。
所以 2026 年更確定的不是「CPO 一夜爆發」，而是：
高速 PCB 需要升級； ABF 基板需要升級； CCL 需要升級至更低損耗材料； 銅箔、玻纖布、低 Dk/低 Df 材料需要升級； 測試和驗證環節需要升級。
因此，2026 年更現實的策略是先把握三類確定性——1.6T 和 LPO/NPO 過渡帶來的光學需求、Rubin/ASIC 帶來的 PCB/ABF/CCL 升級、CPO 試產前必須投入的測試/FAU/光源/先進封裝。
因為資本市場常犯一個錯誤：
喜歡購買最遠的概念，但真正率先實現業績的，往往是「在遠期概念之前必須先建好的基礎設施」。
CPO 就像未來的高鐵站。
但在高鐵站全面運行前，先賺錢的可能是修路、鋪軌、供電、信號系統和檢測設備。
七、本報告中的產業鏈受益順序
如果將 AI 連接產業鏈分成四層：
第 1 級：最強平台級贏家
這類公司不是只賣一個零件，而是控制架構。
NVIDIA
NVIDIA 的優勢不僅僅是 GPU，而是 GPU + NVLink + InfiniBand + Ethernet + Spectrum-X + Quantum-X + 軟體生態。NVIDIA 官方披露的矽光子學網路交換機已將 TSMC、Coherent、Corning、Fabrinet、Foxconn、Lumentum、SENKO、SPIL、Sumitomo Electric、TFC Communication 等納入生態。
這說明 NVIDIA 在做一件事：
不只是賣 GPU，而是把 AI 工廠的網路架構也納入自己的平台控制。
台積電，它是這整個故事的隱形樞紐
Cop 平台將電子晶片與光子晶片透過混合鍵合技術結合。所有大型客戶如英偉達、博通、Ai labs 都正在向台積電遷移。這家公司本身並不靠 CPO 賺取多少利潤，但 CPO 強化了台積電在先進封裝和晶圓代工領域的統治地位。
Broadcom
Broadcom 的邏輯不同。它更像是：
乙太網交換器 ASIC + 定製 ASIC + CPO + 雲廠商定製晶片生態。
Broadcom 於 2025 年 10 月宣佈 Tomahawk 6 Davisson，這是其第三代 CPO Ethernet 交換機，具備 102.4Tbps 交換容量，並稱已開始出貨；Broadcom 表示，透過整合 TSMC COUPE 光引擎和先進多晶片封裝，將 optical interconnect 功耗降低 70%，同時支援 512 XPUs 的 scale-up 及兩層網路中的 100,000+ XPUs。
This shows that TSMC and Broadcom are also critical companies in the AI network and CPO value chain, aside from NVIDIA.
第二層：確定性較強的光學與高速互連
這包括：
1.6T 光模組、LPO/NPO、矽光、雷射器、外置光源、FAU、光連接器。
代表方向包括 Coherent、Lumentum、Fabrinet、Innolight、Eoptolink、SENKO、Corning、Sumitomo 等。NVIDIA 官方生態名單裡就包含多家光學、封裝和連接相關企業。
這一層的重點不是「誰最像 CPO」，而是：
誰能同時滿足 800G/1.6T、LPO/NPO、CPO 試產、外置光源和 FAU 的需求。
跨階段的公司，勝率高於單一概念公司。
第 3 級：PCB、ABF、CCL、材料
這是 2026 年被認為最被低估的地區。
公開轉述中提到，原報告覆蓋或提及了 Chroma、Luxshare、Unimicron、NVIDIA、Broadcom、TSMC、Ibiden 等公司。
Unimicron、Ibiden 等基板／PCB 供應鏈公司非常值得關注，因為隨著 AI 伺服器複雜度提升，PCB 和封裝基板已不再只是被動配件，而是成為性能瓶頸本身。
第 4 級：測試設備、良率、可靠性
CPO 最大的難點不是 PPT，而是量產。
量產要解決：
光電耦合良率；
外置雷射源穩定性；
高溫環境可靠性；
封裝應力；
現場維護；
測試時間；
一致性；
維修模式已失效。
因此，測試設備和可靠性驗證可能是很好的「賣鏟人」。
這類公司不一定最吸引人，但如果 CPO 進入試產，它們往往是最早收到訂單的環節。
八、本報告的投資含義：不要購買「最像概念的」，要購買「最難繞開的」
這份報告對投資最大的啟發是：
AI 連接不是單點技術革命，而是瓶頸遷移。投資要押共同瓶頸，不要押單一路線。
什麼是共同瓶頸？
無論最終是 CPO、LPO、NPO，還是傳統可插拔持續升級，都繞不開的東西。例如：
相反，單一路線風險比較
例如，你僅購買「純 CPO 概念」，風險是：
CPO 量產時間推遲，訂單未履行，估值先遭殺跌。
只購買傳統光模組，風險是：
CPO/NPO/LPO 重構價值鏈，長期利潤池被平台廠和晶片/封裝廠拿走。
只購買 PCB/材料，風險是：
客戶擴產過快、供給集中釋放、毛利率反轉。
所以更好的組合是：
在 2026 年購買確定性，2027 年購買訂單彈性，2028 年以後購買架構期權。
九、個人對本報告合理性的評價
很合理的地方
- 第一，將 AI 瓶頸從 GPU 擴展至連接系統，這個方向非常正確。NVIDIA、Broadcom 的產品發布都在驗證這一點。
- 第二，反對「銅退光進」的簡單敘事，這個判斷非常重要。Reuters 對 Jensen Huang 的報導已明確說明，銅在 GPU/XPU 核心連接中短期內仍具有可靠性優勢。
- 第三，認為 CPO 是方向，但規模化需等待可靠性驗證，這個判斷也合理。LightCounting、Yole/EDN 的行業判斷均偏向「逐步遷移，而非立刻全面替代」。
- 第四，強調 PCB/ABF/CCL、測試、光源等「前置環節」更有可能在 2026 年實現，這對投資更有幫助。因為資本市場容易過度交易最遠期的故事，卻低估近期真正獲得訂單的環節。
需要注意的地方
第一，公開轉述可能會將 Bernstein 的觀點「投資化、標題黨化」。例如「AI 真正戰場不在晶片，在連接」這句話具有傳播力，但嚴格來說，GPU/HBM/CoWoS 仍然是核心瓶頸，只是連接的邊際重要性上升，並非晶片不重要。
第二，CPO 的價值轉移方向正確，但速度可能被市場高估。CPO 需要解決製造、封裝、現場維護、失效更換、可靠性等問題，並非發布會後立即放量的技術。
第三，LPO/NPO 的過渡價值很大，但其系統調試難度也不低。LPO 不是「低功耗版可插拔」這麼簡單，它把很多複雜度轉移到了主機側和系統級調試上。
第四，PCB/ABF/CCL 這條線雖然確定性強，但也需警惕擴產週期。材料和基板行業一旦看到高景氣，很容易擴產，後續客戶平台節奏一慢，毛利就會反噬。
十、未來 2–3 年，可按此時間表追蹤
2026：不要只看 CPO，要看三條確定性
2026 年重點不是 CPO 大爆發，而是：
1.6T 可插拔光模組是否放量；
LPO/NPO 是否獲得更多雲廠商/交換機平台認證；
PCB/ABF/CCL 是否繼續漲價或擴產；
CPO 相關測試設備、FAU、外置光源是否已開始有實際訂單。
如果這些發生，說明報告邏輯進入兌現期。
2027：見證 CPO 試點從「樣機」邁向「客戶部署」
關鍵指標是：
NVIDIA Quantum-X / Spectrum-X 光子學的真實客戶部署；
Broadcom Davisson/Tomahawk CPO 的客戶擴展；
是否採用 CoreWeave、Lambda、Meta、Google、微軟、亞馬遜 等；
CPO 外置光源、FAU、測試設備是否進入收入確認。
2028 年以後：觀察 CPO 是否進入 Scale-up 階段
最重要的轉折點是：
CPO 是否從交換機側走向 XPU/GPU 附近；
光 I/O 是否進入高端 ASIC/GPU 封裝；
OCS/光纖網絡是否開始改變數據中心網絡拓撲？
如果到了這一步，CPO 就不只是光模組替代，而是 AI 計算架構的變化。
十一、基於此報告的投資框架：四類資產，四種邏輯
如果用這份報告指導美股/港股/A股投資，我會分四類。
我最認可的策略是：
核心倉買入平台贏家，彈性倉買入光學與PCB的確定性，期權倉小比例買入CPO遠期方向。
不建議一上來就把所有資金押在「最純 CPO 概念股」。
十二、本報告最核心的五個要點
- 第一，AI 數據中心的瓶頸正從「算得快」轉向「連得快、連得穩、連得省電」。
- 第二，光不會立刻消滅銅，銅也不會永遠守住所有場景；不同距離和系統層級會選擇不同方案。
- 第三，CPO 是方向，但 2026 年更現實的收入在 1.6T、LPO/NPO、光源、測試、PCB、ABF、CCL。
- 第四，CPO 的真正影響不是讓光模組便宜，而是把利潤池從傳統模組封裝轉向晶片、封裝、光引擎、光源、測試和系統平台。
- 第五，投資 AI 連接，不要買最熱的概念，要買最難繞開的瓶頸。
- 這是一份極具價值的「AI 第二層基礎設施」報告。它提醒市場：在 GPU 之後，下一個被重新定價的不是某個零件，而是整個 AI 連接棧。
但它也不能被簡單讀作「CPO 立刻爆發」。更準確的讀法是：
2026 年關注可插拔 / LPO / NPO / PCB / ABF / 測試；
2027 年看 CPO 試點訂單；
在 2028 年以後，觀察 CPO 和光 I/O 是否真正進入 AI 計算核心架構。