全球人工智能（AI）基礎設施進入新一輪高速成長週期。市場研究顯示，隨著AI訓練需求激增，800G及1.6T光模塊的出貨量將在2026年分別達到約4,300萬及3,000萬顆，1.6T光模塊更有望在短期內加速商業化，帶動整體光通信市場由封裝技術升級與性能提升雙驅動。
AI數據中心對計算及網絡性能提出了前所未有的高要求。為滿足此需求，主要科技巨頭如英偉達（NVIDIA）、谷歌（Google）、Meta及亞馬遜AWS均積極推動下一代網絡架構升級，包括Rubin平台、Meta基於DSF及NSF架構的分佈式大規模AI集群，以及Broadcom推出的102.4Tbps Tomahawk 6交換芯片，支援高達1.6Tbps單端口速率的高速網絡。
英偉達即將於2026年推出代號為Rubin的AI超級計算平台，該平台整合六款關鍵晶片，實現極致的AI訓練效率與推理性能。Rubin具備4倍於前代Blackwell GPU的訓練效率，且具備大幅降低AI推理代價的能力，預計將成為未來超大規模AI數據中心的基石。
Meta公開其先進的網絡通信技術，包含基於OCP以太網交換機的Non-Scheduled Fabric架構，實現了超大規模AI集群的低延遲、高帶寬與自適應負載均衡，為分佈跨多地區、跨數據中心的巨型AI計算提供無縫連接保障。
光通信市場中，硅光子（SiPh）技術快速進步，800G與1.6T光模塊的光電效率預計將提升至50%-70%。封裝方式方面，共封裝光學（CPO）技術正加速進入商業應用期，憑藉大幅降低功耗與物理尺寸，其在AI數據中心交換機的滲透率將於2026年起明顯增加，對整體成本與效能構成競爭優勢。
全球AI網絡市場預計從2024年的約115億美元增長至2034年的超過1920億美元，年複合增長率達約32.5%。北美目前主導全球市場，但亞太區為增長最快區域，受惠於5G、雲計算及大規模數據中心建設需求。這為香港投資者提供關注國際及中資AI基礎設施產業鏈的良好契機。
技術演進路線解析：從800G向1.6T及CPO加速轉型
根據多方研究，800G光模塊仍為短期主力產品，預計占全球光模塊市場超過50%的份額，且伴隨AI服務器集群對速率與密度需求攀升，1.6T光模塊自2026年起迅速放量。此外，CPO技術因其顯著降低物理互連損耗和功耗，獲主流網絡設備廠商包括Broadcom、英偉達與Cisco在內的大量採用，成為提升數據中心運行效率的關鍵。
光通信企業同時在光模塊成本、功耗和性能之間尋求最佳平衡組合。此前由EML激光器驅動的光芯片供應短缺情況已逐步緩解，但產能仍屬緊張，預計此瓶頸將在2026年前後明顯改善。這意味著廠商佈局CPO及1.6T相關技術正值關鍵窗口期，具備領先者優勢。
市場前景與投資策略建議
AI超級計算和大規模數據中心增長趨勢明確，支持光模塊及光器件供應鏈企業的長期成長。投資者可關注國際龍頭如英偉達及Broadcom，以及中國中堅廠商如中際旭創、華工科技等在光模塊、高速封裝及先進光電晶片的布局。此外，與光通信產業鏈相關的天線通信設備及高端集成電路設計企業亦具成長潛力。
隨著AI應用落地加速，與數據傳輸、高性能計算相關的產業鏈環節價值將進一步凸顯。香港投資者應密切關注新技術標準化進展及產業生態合作動態，把握未來AI網絡基礎設施升級帶來的長期投資機會。
參考資料：野村證券研究報告、行業市場調研數據、NVIDIA Rubin平台介紹、Meta網絡架構技術發布、Broadcom Tomahawk 6產品資料、Omdia及Mordor Intelligence市場分析報告
市場重要性與影響評估： 高影響
影響範圍： 全球，重點涵蓋中國及亞太區
影響時長： 中長期（3-12個月至12個月以上結構性趨勢）
市場敏感度： 事件部分已被市場預期，但相關技術商業化速度及規模仍具潛在上行空間，屬於部分未完全反映的趨勢潛在市場影響：
- 全球AI基礎設施正進入快速擴張期，NVIDIA Rubin平台預計2026年推出，具備5倍於前代Blackwell GPU的AI訓練效能，將推動大型AI數據中心的升級換代。
- Meta推出基於OCP架構的Non-Scheduled Fabric（NSF）網絡技術，支援超大規模AI集群的低延遲、高帶寬及負載均衡，將促進跨區域及跨數據中心AI計算能力的擴展。
- 800G及1.6T光模塊需求大幅增長，市場規模預計2026年達數十億美元，光子芯片及Co-Packaged Optics（CPO）技術推動數據中心光通信效率提升，降低功耗與成本，成為AI數據中心關鍵技術。
- CPO技術的商業化應用加速，預計2026年起明顯增長，將帶來數據中心網絡架構及運營效率的革命，並提升整體AI運算平台的能效比及成本效益。
- 全球AI網絡市場及AI數據中心市場預計2024-2034年間將保持超過30%的年複合增長率，亞太區（包括中國及香港）將成為增長最快且最具投資機會的區域。
- 香港投資者可關注國際及中國科技巨頭（如NVIDIA、Meta、Broadcom）在AI基礎設施領域的布局，以及本地產業鏈在光模塊、高速封裝及數據中心配套的發展機遇。
風險：
- 技術成熟度與商業化推廣存在不確定性，特別是CPO等新興技術的標準化及生態系統建設仍在進行中，可能影響採用速度。
- 全球供應鏈波動及地緣政治風險可能影響高端光模塊及半導體產品的生產與交付，對市場供需平衡構成挑戰。
- AI熱潮下市場預期高漲，若AI基礎設施投資回報不及預期，可能引發短期調整壓力。
- 競爭激烈，技術快速迭代，企業需持續投入研發保持領先，否則面臨被替代風險。
- 中國及全球監管政策變動可能影響相關企業的跨境合作及技術出口，需關注政策風險。
其他觀點：
- 部分業界專家認為，AI基礎設施升級將推動數據中心從傳統計算向AI優化計算轉型，帶動上下游產業鏈深度融合與創新。
- 有觀點指出，光子集成與CPO技術長期看具備顛覆性潛力，但短期內仍需克服成本及產能瓶頸，市場接受度將隨技術成熟度提升而逐步擴大。
- 從區域角度看，亞太區尤其是中國市場的快速擴張，將成為全球AI基礎設施發展的重要引擎，香港作為國際金融中心，可在資本、技術轉移及產業協同中扮演橋樑角色。
- 部分分析師強調，投資者應密切關注AI服務器、數據中心轉型及高性能網絡設備的整體市場趨勢，避免過度聚焦單一技術或企業。
備註：
- 本分析僅供參考，不構成投資建議。