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　　AI算力革命引爆光模块需求◈✿，全球市场格局悄然生变◈✿。2015年◈✿，光迅科技作为唯一中国企业跻身全球光模块前十◈✿。2024年◈✿，前十榜单中已有7家中国企业◈✿，其中中际旭创登顶全球第一◈✿，新易盛跃居第三◈✿。 更值得关注

　　01 光通信及其上游产业 光通信◈✿，顾名思义◈✿，是以光波作为信息载体的通信方式◈✿。相较于传统的电信号传输◈✿，光通信具有更大的传输带宽及传输容量◈✿、更低的传输损耗◈✿、更强的抗电磁干扰能力和更高的传输质量◈✿，已成为主流

　　前言◈✿：当ChatGPT在0.01秒内生成一篇万字报告◈✿，当AI大模型在几小时内完成人类数年的训练量◈✿，当全球云厂商动辄砸下数千亿美元建设AI数据中心◈✿。很少有人注意到◈✿，这一切背后都依赖着[数据转换器]◈✿：光模

　　作者 高凌朗?编辑? 汪戈伐 图片来自企业官网 9月3日◈✿，中际旭创股价上涨10.87%至200.28元◈✿，创下历史新高天火传说ol◈✿，总市值达4735.5亿元◈✿，当日成交金额287.17亿元居A股首位◈✿。 根据Wi

　　文丨泰罗 9月3日◈✿，CPO板块大幅上涨◈✿，源杰科技◈✿、中际旭创天火传说ol◈✿、长光华芯◈✿、光库科技K8凯发官网◈✿、长芯博创等集体上涨◈✿。 其中新易盛◈✿，在过去三个多月里◈✿，市值更从不到500亿直接跃升超过3600亿◈✿，暴增超三千亿◈✿。 光模块市

　　光器件是实现光信号产生◈✿、传输◈✿、控制◈✿、探测等功能的核心组件◈✿，是光通信◈✿、光显示◈✿、汽车电子等领域的关键基础器件◈✿。 从中国市场来看◈✿，2023年中国光通信器件市场规模约为485.63亿元◈✿，其中光有源器件市场规模

　　文丨泰罗 8月16日◈✿，光模块（CPO）板块大幅上涨◈✿，剑桥科技◈✿、天孚通信◈✿、德科立◈✿、联特科技K8凯发官网◈✿、太辰光◈✿、新易盛天火传说ol◈✿、中际旭创等都在突破◈✿。 其中新易盛◈✿，在过去三个多月里◈✿，市值更从不到500亿直接跃升超过2500亿

　　CPO?技术主要是通过?2.5D?或?3D?封装的形式◈✿，把光收发模块和专用的?ASIC?芯片等异构集成在一个封装体内◈✿，或者将网络交换芯片和光模块共同装配在同一个插槽上◈✿，以此实现芯片和模块的共封装◈✿。 受

　　作者丨铅笔道 爱羽 光◈✿，可以切割钢铁◈✿，也能治愈疾病——但普通光纤做不到◈✿，特种光纤可以天火传说ol◈✿。 长进光子◈✿，一家从（湖北）实验室走出的硬科技企业◈✿，正用“特种光纤”重新定义光的边界K8凯发官网◈✿。最近◈✿，长进光子发起IPO冲刺◈✿。

　　文丨泰罗 在过去三个月时间里◈✿，新易盛的股价以旱地拔葱的姿态狂涨2倍◈✿，公司市值更是从不到500亿直接跃升超过1800亿◈✿，三个月暴增超千亿◈✿。 如此大体量的公司还能走出如此强的爆发力◈✿，这种场景放眼全资本市场

　　在全球人工智能大会WAIC2025上◈✿，AI智算中心超节点无疑是最火爆的话题◈✿。各家都在发布自己的超节点方案◈✿，其中华为昇腾384超节点作为官方认证镇馆之宝◈✿，成为各大媒体◈✿、国内外观众的必打卡点之一◈✿。 在大模

　　文丨泰罗 7月15日◈✿，CPO板块领涨◈✿，新易盛20cm涨停◈✿，中际旭创天火传说ol◈✿、光库科技◈✿、天孚通信凯发K8国际首页◈✿，◈✿、东山精密◈✿、太辰光等都在大突破◈✿。 作为能让光和电互相转换的有源光器件凯发官网平台◈✿，◈✿，光模块在光通信产业链中虽然必不可少◈✿，但由于核

　　紫外-可见区域高转化效率的光频梳有着很多的应用需求◈✿。在光钟◈✿、量子计算和传感方面◈✿，紫外光频梳可用于原子◈✿、离子的多重俘获◈✿、冷却与态制备跃迁◈✿；在系外行星天文光谱定标方面◈✿，地球-太阳类似物探测需要波长在400

　　许多分子的吸收带位于中红外波段（MIR）◈✿，因此位于这个波段的飞秒激光光源可用于光谱分析天火传说ol◈✿。获得该波段光源的技术之一是差频产生◈✿，可分为两种◈✿：脉冲间差频（用DFG表示）和脉冲内差频（intraDFG）◈✿，两种方式的区别如表1所示

　　当全球人工智能产业迈入万亿参数时代◈✿，数据中心的底层架构正在经历一场静默而深刻的重构◈✿。AIGC带来了整个数据中心结构的变革◈✿，数据中心端口规模和东西向数据流量大幅增加K8凯发官网◈✿，汇聚和核心层压力巨大◈✿，扩容投入急速上升

　　芝能智芯出品 对于运行 AI 大模型的数据中心而言◈✿，一切对稳定◈✿、高效◈✿、低耗的寻求K8凯发官网◈✿，都最终持续求解于一个核心纠结◈✿：怎样将更大并行量的数据以最小的耗能k8凯发◈✿、最少的延迟安全而精确地在模型节点之间传输？ 关键即在于全新编排规划

　　芝能智芯出品在2025年光通信大会（OFC）上◈✿，业界领袖们一致认为◈✿，光子技术正成为数据中心AI算力集群互连的核心驱动力◈✿。随着大规模语言模型（LLM）对算力和带宽提出前所未有的需求◈✿，传统电互连已经难以承载未来AI集群的规模化扩张

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