光模块技术路线图：从 800G 到 3.2T 及未来

介绍

光模块行业正处于关键的转折点。随着800G模块从早期应用过渡到主流部署，业界已在积极研发下一代技术：1.6T、3.2T乃至6.4T技术。这份全面的路线图探讨了未来十年光模块的技术演进，深入剖析了调制技术、光子集成、封装和系统架构方面的创新，这些创新将助力人工智能和其他高要求应用实现指数级带宽增长。对于规划长期基础设施投资的数据中心架构师而言，理解这份路线图至关重要。

当前状态：800G成熟期（2023-2025年）

技术基金会

调制和编码：目前的 800G 模块主要采用 PAM4（四电平脉冲幅度调制）信号，每通道传输速率为 100 Gbaud。8 通道的总带宽可达 800 Gbps。该技术利用先进的 DSP（数字信号处理）实现均衡、FEC（前向纠错）和时钟恢复。

关键组成部分：

• 激光器：短距离传输可使用DFB（分布式反馈）激光器或VCSEL（垂直腔面发射激光器）激光器
• 调制器：硅光子马赫-曾德尔调制器或电吸收调制器
• 光电探测器：锗硅PIN光电探测器或APD光电探测器
• DSP ：采用7nm或5nm CMOS工艺节点，功耗占模块总功耗的5-8W。

外形尺寸： OSFP 和 QSFP-DD 已成为主流外形尺寸，其中 OSFP 提供更好的散热性能，而 QSFP-DD 提供向下兼容性。

市场成熟度：截至2024年，800G模块已实现量产，多家厂商提供兼容产品。价格已从2022年初的2000美元以上降至2024年的1000-1400美元，预计随着产量增加和制造良率提高，到2025年将达到800-1000美元。

部署趋势

AI训练集群： 800G正成为新型AI训练基础设施的标准，超大规模数据中心正在部署数万个模块。这种带宽能够高效地训练拥有数千亿个参数的模型，并支持在数千个GPU上运行。

云数据中心：主要云提供商正在将骨干层升级到 800G，以支持来自微服务架构和分布式数据库不断增长的东西向流量。

挑战：高密度部署中的热管理、功耗（每个模块 15-20W）和成本仍然是限制其在超大规模环境之外更广泛应用的关键挑战。

近期发展：1.6T 的出现（2025-2027 年）

技术方法

方案一：8×200G PAM4

• 机制：在保持 PAM4 调制方式的前提下，将单通道速率从 100 Gbaud 提高到 200 Gbaud。
• 挑战：需要在数字信号处理性能、模拟带宽和信号完整性方面做出重大改进
• 功耗：由于采用了高速DSP和模拟电路，预计每个模块功耗为25-35W。
• 传输距离：由于高频下色散和损耗增加，初期产品的传输距离仅限于 500 米至 2 公里。
• 时间表：首批产品于2025年推出，批量生产于2026年实现。

方案二：16×100G PAM4

• 机制：将通道数从 8 增加到 16，同时保持每条通道 100 Gbaud 的传输速率。
• 优势：采用成熟的 100G 通道技术，功耗可能低于 200G 方案。
• 挑战：需要设计16通道的新型连接器，增加PCB复杂性，增大模块尺寸。
• 外形尺寸：可能需要除 OSFP/QSFP-DD 之外的新外形尺寸。
• 时间表：原型车 2025 年，限量生产 2026-2027 年

方法三：相干1.6T

• 机制：采用相干检测（类似于长途电信）以获得更优异的性能
• 优势：传输距离远（10-80公里），频谱效率高，抗干扰能力强
• 挑战：功耗更高（30-40瓦）、成本更高、结构更复杂
• 应用领域：数据中心间互连、城域网
• 时间表：早期产品将于 2025 年推出，适用于特定应用。

硅光子学进展

集成激光源： 1.6T技术的一项重大突破将是将III-V族激光器通过异质集成或量子点技术直接集成到硅光子芯片上。这将省去单独的激光芯片，从而降低成本、功耗和组装复杂性。

• 硅基量子点激光器：这些激光器直接生长在硅衬底上，对温度不敏感且效率极高。
• 混合集成：高精度地将 III-V 族激光芯片键合到硅光子芯片上
• 影响：可降低模块成本20-30%，功耗15-25%。
• 时间表：商业产品预计于2026-2027年推出。

先进调制器：下一代调制器将采用薄膜铌酸锂或其他电光材料，其性能优于硅材料：

• 带宽：>100 GHz（硅芯片为 40-60 GHz）
• 驱动电压：<1V（硅芯片为2-4V），降低功耗
• 线性度：更好的线性度能够实现更高阶的调制格式
• 集成：可与硅光子学异质集成

市场预测

定价：预计2025年首批1.6T模块售价为2500-3500美元，随着产量提升，到2027年将降至1500-2000美元。每千兆比特的成本将继续下降：800G（2024年）为1.75美元/Gbps，1.6T（2027年）为1.25美元/Gbps。

采用情况：超大规模数据中心将率先采用人工智能训练集群和主干层。由于成本和生态系统成熟度等原因，企业级采用将滞后 2-3 年。

中期愿景：3.2万亿美元发展目标（2027-2030年）

技术路径

高阶调制：从 PAM4 过渡到 PAM6、PAM8 甚至 QAM（正交幅度调制）：

• PAM6 ：6 个幅度级别，每个符号 2.58 比特（PAM4 为 2 比特）
• PAM8 ：8 个幅度级别，每个符号 3 位
• 16-QAM ：每个符号 4 比特，同时采用幅度调制和相位调制。
• 挑战：高阶调制需要显著更高的信噪比（SNR），但这会增加功耗和复杂性。
• 优势：采用 PAM8 调制方式，可使用 8×400G 通道实现 3.2T 传输速率；采用 16-QAM 调制方式，可使用 8×533G 通道实现 3.2T 传输速率。

波分复用 (WDM) 扩展：增加波长通道数：

• 目前：800G（CWDM 或 LAN-WDM）采用 8 个波长
• 未来：采用密集波分复用 (DWDM) 技术，波长间隔为 50 GHz 或 25 GHz，可实现 16-32 个波长。
• 优势：利用电信行业成熟的WDM技术
• 挑战：需要温度稳定的激光器和更复杂的复用器/解复用器。
• 应用：3.2T，采用16×200G波长

空间复用：使用多个光纤纤芯或模式：

• 多芯光纤：单根光纤包含 4-12 个独立纤芯
• 多模光纤：利用特殊设计的光纤中的多个空间模式
• 优势：无需增加单通道速度即可实现大幅带宽扩展
• 挑战：需要新的光纤基础设施，与现有的单模光纤不兼容
• 时间表：研究阶段，数据中心应用不太可能在 2030 年前实现。

共封装光学器件 (CPO) 革命

CPO代表了光模块架构的根本性转变，它将光学器件直接与交换机ASIC集成在一起：

建筑学：

• 传统方式：可插拔模块通过电SerDes（串行器/解串行器）连接到交换机ASIC。
• CPO ：直接封装在开关ASIC基板上的光引擎（激光器、调制器、探测器）
• 拆除：移除电气串行器/解串器 (SerDes)、连接器和可插拔模块外壳

好处：

• 功耗降低：功耗降低 50-70%（800G 等效功耗为 5-10W，而可插拔式功耗为 15-20W）
• 延迟降低：延迟降低 50-100 纳秒（无需使用电信号串行器/解串器）
• 带宽密度：每机架单元带宽提高 10 倍
• 降低成本：通过取消包装和连接器，大规模生产可降低 30-50% 的成本。

挑战：

• 热管理：光学器件和电子器件的热需求不同。
• 良率：将光学器件与ASIC集成会降低整体良率。
• 可维护性：无法在不更换整个交换机ASIC的情况下更换故障的光组件。
• 标准化：缺乏行业标准限制了多厂商互操作性。

时间线：

• 2025-2026 年：超大规模数据中心运营商（谷歌、微软、Meta）推出首批商业化 CPO 产品
• 2027-2028年：人工智能培训集群更广泛地采用
• 2029-2030年：CPO成为3.2T及更高速度发动机的主流选择

提高能源效率势在必行

随着带宽扩展到 3.2T，功耗成为一个关键制约因素：

功率扩展挑战：

• 简单扩展：3.2T 在保持与 800G 相同能效的情况下，每个模块需要 60-80W 的功耗。
• 散热限制：现有外形尺寸无法可靠地散发超过 40W 的功率。
• 数据中心电力：网络功耗可能超过基础设施总功耗的 50%。

效率创新：

• 先进工艺节点：用于DSP的3nm和2nm CMOS工艺相比7nm工艺可降低30-40%的功耗。
• 光子集成：消除耗电的电光转换
• 新型材料：薄膜铌酸锂，用于超低功耗调制的二维材料
• 目标：3.2T 模块，功耗 20-30W（0.6-0.9 pJ/bit，而目前的 800G 模块功耗为 1.5-2 pJ/bit）

长期展望：6.4万亿吨及以上（2030年以后）

基础技术变革

相干数据通信：借鉴长途电信技术，相干检测能够实现极高的频谱效率：

• 调制方式：64-QAM 或更高，每个符号 6 位以上
• 偏振复用：利用两种偏振方式使容量翻倍
• 带宽：每个波长可实现 800 Gbps，8 个波长可实现 6.4T
• 有效距离：10-80公里，性能优异
• 功率：目前为 40-60 瓦，但预计到 2030 年将下降到 25-35 瓦。
• 成本：目前较高（5000-8000美元），但规模经济效应可使其降至2000-3000美元。

光交换和光路由：在光域中执行交换，无需电转换：

• MEMS光开关：机械可重构微镜，开关时间1-10毫秒
• 硅光子开关：电子可重构，开关时间10-100ns
• 应用：用于可预测人工智能训练流量的电路交换网络
• 优点：近乎零的切换延迟和功耗

量子通信集成：量子密钥分发（QKD）和量子网络可以与经典光网络集成：

• 混合系统：某些波长上是经典数据，其他波长上是量子信号。
• 安全性：采用量子安全加密技术保护敏感的人工智能训练数据
• 时间表：2030 年前主要应用于特定领域，2035 年后推广应用。

替代互连技术

自由空间光通信（FSO）：通过空气而非光纤进行光通信：

• 应用：数据中心内的机架间或行间通信
• 带宽：可达到每秒太比特
• 优势：无需光纤安装、可重新配置、延迟极低
• 挑战：对准灵敏度、障碍物问题、范围有限
• 现状：处于研究和有限试验阶段，2030 年前不太可能成为主流。

毫米波无线： 60 GHz 或更高频率的无线技术，适用于短距离高带宽通信：

• 带宽：每条链路 10-100 Gbps
• 应用：模块化数据中心的灵活连接
• 局限性：无法匹配光带宽，延迟较高
• 小众市场：临时或可重新配置的部署

人工智能专属优化

集体沟通加速

未来的光学模块可能包含用于人工智能特定操作的硬件加速功能：

网络内聚合：

• 概念：在光模块或交换机内执行梯度聚合（求和、平均）。
• 技术：利用干涉或非线性光学的模拟光计算
• 优势：全归约运算速度提升 10-100 倍
• 挑战：精度有限（8-16 位），专用于特定运算
• 时间表：研究原型已存在，商业产品有望在2028-2030年问世。

多播和广播优化：

• 光组播：使用无源光分路器将数据广播到多个接收器
• 应用：分发模型参数或广播控制信号
• 效率：单次传输无需交换机复制即可到达多个目的地。

延迟优化变体

人工智能推理需要极低的延迟，这推动了专用模块的开发：

• 零DSP模块：消除所有数字信号处理，延迟小于50纳秒
• 模拟均衡：使用模拟电路代替数字电路以降低延迟。
• 直接检测：最简单的接收器架构
• 权衡：传输距离有限（<500米）且可靠性较低，但延迟极低
• 应用领域：对延迟要求极高的推理（自动驾驶汽车、高频交易、实时人工智能）

标准化和生态系统发展

行业标准演变

IEEE 802.3路线图：

• 802.3ck (800G) ：2022年批准
• 802.3dj (1.6T) ：预计2025年批准
• 未来（3.2万亿） ：研究小组预计于2026年成立，标准于2028-2029年达到。

多源协议（MSA）：

• OSFP MSA ：正在发展以支持 1.6T 和 3.2T
• QSFP-DD MSA ：定义更高速度的热学和电气规范
• CPO MSA ：旨在标准化共封装光学接口的新型 MSA 制定

互操作性测试：随着速度的提升，互操作性也面临更大的挑战。行业内的互操作性测试和认证项目对于确保多厂商兼容性至关重要。

供应链和制造

半导体代工产能：先进的光学模块需要尖端的半导体工艺：

• 硅光子学：利用CMOS晶圆厂（GlobalFoundries、台积电、Tower）
• DSP芯片：需要5nm、3nm或2nm工艺（台积电、三星）
• 产能限制：与人工智能芯片、智能手机争夺代工产能
• 地缘政治风险：先进晶圆厂集中在台湾和韩国

垂直整合趋势：主要云服务提供商正在开发内部光模块能力：

• 谷歌：开发定制硅光子学和CPO
• 微软：投资光互连研发
• Meta ：组建内部光模块设计团队
• 影响：可能造成生态系统分裂，也可能通过竞争推动创新。

市场预测及投资启示

市场规模预测

光模块市场增长：

• 2024年：80亿美元（以100G、400G和新兴的800G为主）
• 2027年：150亿美元（800G主流，1.6万亿美元新兴）
• 2030 年：250 亿美元（1.6 万亿美元主流市场，3.2 万亿美元新兴市场，CPO 增长）
• 复合年增长率：20-25%，主要受人工智能基础设施建设驱动

速度混合进化：

• 2024 年：100G (40%)、400G (35%)、800G (15%)、其他 (10%)
• 2027年：400G（30%）、800G（40%）、1.6T（20%）、其他（10%）
• 2030 ：800G（25%）、1.6T（35%）、3.2T（25%）、CPO（10%）、其他（5%）

投资重点

适用于数据中心运营商：

• 2024-2025年：部署800G用于新型人工智能集群，启动1.6T试点项目
• 2026-2027年：脊层生长速度过渡到1.6吨，叶片生长速度保持800克。
• 2028-2030年：评估新构建的CPO，为最大的集群部署3.2T内存

致技术供应商：

• 研发重点：硅光子集成、先进调制、功率效率
• 制造：确保代工厂产能，投资自动化装配
• 合作伙伴关系：与超大规模数据中心运营商合作开发定制解决方案

结论：路线图导航

从800G到3.2T及更高速度的光模块技术路线图，代表了数据中心行业最具活力和最关键的技术演进路径之一。在人工智能对带宽的无限需求驱动下，创新步伐正在加快，新的速度等级每2-3年就会出现一次，而过去几十年则需要4-5年。

利益相关者的关键见解：

• 持续演进：技术更新周期应规划为3-5年，而不是7-10年。
• 能源效率：优先采用节能技术（LPO、CPO）来控制运营成本
• 标准化：与标准组织合作，确保互操作性并避免厂商锁定。
• 灵活性：设计基础设施时应预留升级路径，以便向更高速度迈进。
• 以人工智能为中心：认识到人工智能工作负载正在驱动产品路线图，并据此进行优化。

光模块在推动人工智能革命中的重要性不容低估。随着传输速度从 800G 迈向数太比特，这些模块将继续成为驱动人工智能的海量数据流的关键推动因素。理解并顺应这一技术路线图的组织将更有能力在未来十年构建具有竞争力、可扩展且可持续的人工智能基础设施。