5 月 6 日，英伟达与百年材料巨头康宁（Corning）宣布达成一项多年期战略合作：英伟达将向康宁投资最高 27 亿美元并获配认股权证；康宁则将在美国新建三座先进制造厂，将本土光学连接产能扩大十倍，专项服务超大规模 AI 数据中心。

　　两家公司在官方声明中表示，现代 AI 工作负载需要数千颗 GPU 协同运算，这对高性能光纤、连接器和光子学组件提出了前所未有的规模需求。黄仁勋直言，与康宁的合作是在“用先进光学技术发明计算的未来”。消息公布后，康宁股价一度暴涨超 20%，CPO 概念股也应声上涨。

　　这并非英伟达今年首次在光学领域落子。就在两个月前，英伟达刚分别向光学器件厂商 Lumentum 和 Coherent 各投资约 20 亿美元。三笔投资相加，英伟达在光学产业链上的承诺金额已逼近 70 亿美元。

　　一家芯片公司，为何要重金布局光学赛道？而在众多光学厂商中，康宁又凭什么拿到最大的一张支票？答案需要从康宁的故事说起。

　　一家 175 年玻璃公司的“翻身仗”

　　康宁成立于 1851 年，比电话的发明还早 25 年。它最初是一家生产灯泡玻璃的小作坊，后来为爱迪生供货、为天文台铸造望远镜镜面，发明了广为人知的 Pyrex 耐热玻璃，又在 2007 年翻出尘封三十多年的实验室配方，为乔布斯赶制出初代 iPhone 所用的大猩猩玻璃（Gorilla Glass）。

　　真正关键的一笔写在 1970 年：康宁三位科学家成功拉制出世界上第一根损耗足够低的光纤，首次证明光信号可以在玻璃中实现长距离、低衰减的信息传输。遗憾的是，当时缺乏匹配的应用场景，这项突破性发明在此后三十年里几乎无人问津。

　　2001 年电信泡沫破裂，全球光纤需求一夜归零，康宁股价从 113 美元暴跌至不足 1 美元，光纤业务连续亏损近二十年。期间，管理层多次被建议剥离光纤业务，但公司始终未松口，靠液晶面板和大猩猩玻璃业务艰难支撑。

　　转机出现在 2022 年，随着 ChatGPT 引爆 AI 浪潮，数据中心对高速互连的需求呈指数级增长，康宁的光纤业务迎来“第二春”。今年 1 月，康宁还与 Meta 签下价值 60 亿美元的光纤大单，股价单日暴涨 16%。

　　如今，康宁已是全球最大的光纤制造商，在光学玻璃材料和精密光学加工领域的工艺积累超过一个半世纪。但英伟达选择与其深度绑定，目标远不止“买光纤”这么简单。

　　“光进铜退”：物理极限下的必然

　　选择康宁最直接的原因，是铜缆正在撞上物理极限。

　　长期以来，数据中心内部 GPU 机柜之间的互连主要依赖铜质直连电缆。铜缆成本低、部署简单，在早期速率要求不高的场景下完全够用。但随着信号速率一代代攀升，铜缆的传输瓶颈日益凸显：高频信号在铜线中传输时，会因趋肤效应、介质损耗和电磁干扰而快速衰减。

　　到了下一代速率标准（如 224Gbps/lane），铜缆的有效传输距离可能连一米都难以维持。而在一个大型 AI 训练集群中，数千甚至上万块 GPU 之间的物理连接距离远超这个范围，铜缆在物理层面已无法满足需求。

　　光纤则遵循另一套物理规则：信号以光子形式在玻璃中传播，几乎不受电磁干扰，带宽密度和传输距离远超铜缆，功耗也显著更低。康宁为 AI 数据中心开发的高密度光纤方案，能在同一管道内容纳过去两倍以上的光纤，部署密度提升三倍。以 Meta 在路易斯安那州的一个数据中心站点为例，仅一处就需要 800 万英里光纤。在这种规模面前，铜缆已不是“够不够用”的问题，而是“物理上无法实现”。

　　长期关注并投资光子赛道的中科创星创始合伙人米磊在接受 DeepTech 采访时表示，这一趋势可概括为“光进铜退”。他指出，这一进程最早从海底光缆替代海底电缆开始，随后逐步从长距通信延伸至城域网、再到数据中心的 Scale-out 互连；“下一步，就是数据中心内部板与板之间的连接；再往下，是 CPO（共封装光学）；最终目标，是实现光电混合集成，把光芯片与电芯片直接集成在同一封装内。”

　　这其中的 CPO，恰恰是康宁手中握着的关键技术拼图。

　　CPO：光学器件向芯片内部的“渗透”

　　当前数据中心的主流方案，是在交换芯片旁配置可插拔光模块：芯片先以电信号将数据送至光模块，再由光模块完成电－光转换，最后通过光纤输出。这种架构的优势在于灵活。光模块损坏可单独更换，不影响芯片本体。但问题同样明显：芯片到光模块之间那段高速电气走线本身就会消耗大量功耗与带宽。

　　而黄仁勋反复提及的“吉瓦级 AI 工厂”，每一个都是由数十万块 GPU 组成的单一计算实体，总功耗逼近十亿瓦特。在这种量级下，省下的每一瓦电力，都意味着可观的运营成本节约。

　　CPO（Co-Packaged Optics，共封装光学）的思路，正是从物理层面“干掉”那段高损耗的电气走线：将激光器、调制器、光电探测器等光学引擎直接封装到芯片基板上，让电－光转换发生在芯片内部，而非外部可插拔模块中。

　　这一架构带来多重优势。首先是功耗大幅降低：省去芯片到光模块之间的高速电气传输路径，相关信号驱动与均衡电路可简化甚至取消；其次是带宽密度提升：光学通道可更密集地排布在芯片周围，不再受限于可插拔接口的物理尺寸；此外，信号路径缩短、电－光转换更靠近计算核心，也有助于降低整体延迟。

　　当然，CPO 也带来新的工程挑战。核心难题在于：如何在一块基板上同时集成高性能电芯片与精密光学器件？电芯片需要高密度电气布线，光学器件则要求稳定的光路耦合与极低的热膨胀系数。传统有机基板在热膨胀控制、表面平整度和布线精度上，均难以满足这一严苛要求。

　　康宁深耕多年的玻璃工艺再次派上了用场。康宁正在推进以玻璃基板替代传统有机基板的技术路线。玻璃材料在热膨胀系数、表面平整度和布线精度上具有天然优势，更关键的是，玻璃内部可直接刻蚀光波导。

　　让同一块基板同时充当芯片的“地基”与光信号的“通道”。尽管英特尔、三星也在布局各自的玻璃基板项目，但在光学级玻璃的加工与精密成型领域，康宁一百七十余年的工艺积累，构成了纯半导体公司短期内难以逾越的壁垒。

　　此外，CPO 还需解决光纤与芯片之间的耦合界面问题：如何让光纤端面与芯片上的光波导实现微米级对准，并在长期运行中保持稳定？这涉及高精度光学连接器的设计与制造，同样是康宁的强项。

　　回看英伟达的三笔投资，逻辑便清晰起来：Lumentum 专注光源器件（如激光器），Coherent 主攻光子集成芯片（如调制器、探测器），而康宁则掌握光纤、连接器与玻璃基板。“光的产生、处理与传输”三大关键环节，英伟达已全部落子。自身则居于系统架构定义者的位置，确保光学技术的演进方向与自家 GPU、交换芯片的路线图紧密协同。

　　这或许还将直接重塑英伟达下一代芯片的设计逻辑。

　　当光纤互连打破铜缆在带宽、功耗与传输距离上的物理天花板，芯片团队在规划新一代 GPU 或交换芯片时，便无需再为“信号衰减快、传输距离短”预留大量冗余补偿电路，从而能把更多晶体管与功耗预算倾注于计算核心与 AI 加速单元上。

　　更重要的是，英伟达通过资本深度参与光学器件的底层定义，未来有望实现光引擎与芯片 I/O 架构的同步迭代，让下一代产品从设计之初就原生适配高密度光互连。长远来看，这还可能推动“计算芯粒+光学玻璃基板”的异构封装成为新标准，使光互连从外部配件彻底转变为英伟达算力平台的核心底座。

　图 | CPO 技术概念示意图（来源：康宁）

　　垂直整合的老剧本，光学赛道的新舞台

　　这套打法，对熟悉英伟达的观察者而言并不陌生。过去十年，英伟达从一家 GPU 芯片公司蜕变为 AI 计算平台公司，依靠的不仅是硬件性能的领先，更是通过 CUDA 编程模型构建起强大的软件生态，使开发者的迁移成本高到难以承受。

　　如今，这一平台能力正向下延伸至光学物理层。不再简单采购通用光学器件，而是深度参与上游核心技术的定义，让整个光学互连生态围绕英伟达的架构演进。

图 | CUDA 生态系统（CUDA Ecosystem）（来源：英伟达）

　　华尔街分析师 Jay Goldberg 的评价直指核心：英伟达已花数月时间在 AI 供应链中识别存在短缺的关键环节，并通过投资提前绑定产能，本质是在卡位一到两年后光学器件需求的大规模跃升。

　　米磊对此次投资的解读更为务实。他认为，当前光学供应链正经历十倍以上的需求激增，全球范围内普遍缺货。“英伟达投资的核心诉求，是锁定稀缺产能与供应链安全。”他进一步指出，“在光学产业链的每一个环节，都可能出现供给瓶颈。英伟达选择的标的，恰恰是产能最紧张、扩产需求最迫切的环节，比如激光器、光连接器等，即便产能扩张十倍，也未必能完全满足未来需求。通过投资，英伟达不仅锁定了优先供货权，也推动了上游厂商加速扩产。”

　　当然，铜缆彻底退场可能还为时尚早。在机柜内部短距离、低成本连接等场景下，铜缆凭借成熟方案与成本优势，仍有一定生存空间。但大方向已不可逆转：随着 AI 集群规模从万卡迈向十万卡、功耗从百兆瓦走向吉瓦级，光学互连对铜缆的替代，已不是“是否发生”的问题，而是“以多快速度推进”的问题。

　　在英伟达完成光学赛道纵向整合的背景下，米磊认为，这也为国内相关企业带来机遇。“无论是对应 Lumentum 的源杰科技（专注 EML 与 CW 激光器），还是长飞光纤等光纤厂商，以及具备光学玻璃技术储备的公司，都有机会受益于这一轮产能扩张。”

　　他强调，“在产能稀缺的窗口期，谁能稳定交付、谁能提供可靠产能，谁就能抓住机会。中国只要有技术积累、具备量产能力的企业，都有参与全球竞争的可能。”