黄仁勋态度大转向：从嫌功耗过高到重金押注，光互连如何重塑AI算力AI产业链出现一个值得关注的变化。两年前黄仁勋曾公开提出光互连功耗负担重，大规模AI集群更看好铜缆NVLink方案；短短两年，英伟达大手笔布局光器件、硅光、CPO，将光互连视作AI算力扩张的关键方向，光通信赛道的定位也随之发生变化。态度变化时间线2024 GTC，英伟达推出NVL72机柜，依靠铜缆NVLink完成72颗GPU互联。当时测算，如果改用传统光模块，机柜功耗会额外增加上万瓦，短距离场景优先铜缆，光互连仅作为跨机柜补充。到2025‑2026 GTC，思路彻底调整。随着集群走向576、1152颗GPU规模，英伟达推出CPO共封装交换机，投资多家海外光器件企业锁定产能，并且给出路线图：2028年NVLink8将引入CPO。并非完全抛弃铜缆，执行机柜内铜缆、跨机柜用光互连，短距铜缆保留，大规模多机柜扩展，光互连成为重要路径。态度转向背后三大现实因素1、铜缆遇到物理上限带宽提升之后铜缆信号衰减加剧，超高带宽下传输距离很短。单机柜72卡可以靠铜缆；当训练需要上千颗GPU分散在多个机柜，铜缆跨机柜传输失真严重，很难支撑大规模集群同步协同。2、CPO技术改善功耗短板早年吐槽功耗，针对的是传统可插拔光模块。CPO把光引擎和交换芯片封装在一起，缩短电信号路径，功耗相比传统方案大幅下降，解决过去最核心的功耗痛点。3、集群规模暴涨，互联成为性能瓶颈万亿参数大模型训练，瓶颈往往不是单卡算力，而是数千GPU之间的数据通信。网络带宽、延迟不足，会直接拖累整体训练速度。互联不再是配套配件，而是集群能否继续扩容的硬性条件。同时大额投资也是提前锁定高端器件产能，规避供应链约束。产业格局变化与不可忽视风险光通信从传统通信配套，开始深度绑定AI算力集群建设，算力光模块成为行业主要增量，CPO、硅光从概念逐步进入落地周期，海内外厂商都在跟进下一代技术研发。但也要看到现实约束：①CPO大规模量产，散热、运维还有不少工程难题，短期传统光模块依旧是主力，不会一步到位完成替代；②市场已经充分交易这条成长逻辑，一旦技术落地慢、海外资本开支波动，会带来行业波动；③光铜并行，铜缆在机柜内部短距场景依旧不可替代。产业内部也存在两种视角：乐观者认为铜缆物理天花板已定，光互连是大集群必经之路；谨慎观点提醒CPO商用仍存不确定性，不能把企业路线图等同于短期业绩兑现。黄仁勋观点变化，不是个人判断摇摆，而是集群规模爆发叠加封装技术迭代带来的结果。机遇之外，技术量产节奏、资本开支波动，依旧是产业链需要面对的变量。