2026年的前几个月，光芯片行业的并购节奏密集到有些令人目眩。

英伟达在3月2日同一天宣布向Lumentum和Coherent分别注资20亿美元；三周后，再度向Marvell砸下20亿美元；同月，Credo Technology宣布以7.5亿美元收购以色列硅光子公司DustPhotonics，而就在几个月前，Marvell刚刚以最高55亿美元完成了对Celestial AI的收购。把这几笔交易叠加在一起，仅光互连领域在半年内流入的资本就超过百亿美元量级。

大量收购投资都指往了同一个方向——光芯片。AI算力规模的急剧扩张，将光芯片推向了整个算力体系能否正常运转的核心枢纽。谁能在这个环节建立壁垒，谁就能在接下来数年的AI基础设施竞赛中拥有护城河。

铜线走到了尽头

对于AI数据中心而言，传统的铜线显得越来越力不从心。

随着人工智能运算规模持续扩张，数据中心正面临严峻的功耗与传输带宽瓶颈，传统插拔式光学模块的电信号传输距离与能效已逐渐逼近物理极限。

这并非危言耸听。铜线的物理特性决定了它的传输损耗随频率提升呈指数级上升，当集群规模从数千张GPU扩展到数万甚至更多，芯片之间的连接开始消耗系统总功耗中越来越大的份额，成为制约整体性能的短板。

此时，光互联应运而生。CPO（共封装光学）将高速光引擎与交换芯片或大规模AI计算芯片通过先进封装技术集成在同一封装基板内，将高速电信号传输限制在毫米级的近距离范围内，中远距离传输则交由光纤完成，从根源上解决传统可插拔光模块存在的功耗高、信号损耗大、带宽受限等痛点，相较于传统方案，CPO功耗可降低40%以上，带宽提升3倍，延迟缩短50%。

这些数字换算到具体现实中，就是一个运营数十万张GPU的超大规模数据中心，每年可以节省数亿美元的电力成本，同时获得更高的训练吞吐量。

硅光子和CPO并非新技术。英特尔早在20多年前就开始在这一领域布局，目前已出货超过800万个硅光光学收发器；博通也是CPO标准的早期推动者之一。但这项技术在相当长的时间里，与大规模商业化部署之间始终隔着一段距离。让它真正到达拐点的，是AI对算力需求的量级跃升，目前市场普遍预期2026年将成为CPO迈向商业部署的关键起点。

事实上，纷至沓来的订单早已经给出了印证。光学和光子产品制造商Lumentum预计2026年第四季度CPO相关营收将达到5000万美元，2027年上半年还将有数亿美元的CPO相关订单转化为营收，且这些订单涵盖多个客户，并非单一客户贡献。

Lumentum首席执行官还在采访中披露，尽管公司在日本的核心制造产能在过去24个月扩大了12倍，仍在持续落后于需求，公司的磷化铟激光器产能已被完全预订，排期长达32个月。

仿佛就在一夜间，光芯片成为了巨头必争之地。

英伟达，用60亿美元锁定上游

作为最有实力，最不缺钱的巨头，英伟达的下注既爽快又大方，向Lumentum和Coherent一口气投了40亿美元，它看到的，是这条产业链背后的脆弱性。

高端EML芯片的制造依赖磷化铟（InP）基板，与硅基半导体不同，InP等化合物半导体的晶体生长极其困难，良率控制极具挑战。在AI数据中心建设的推进下，磷化铟需求呈现年增40%至50%的爆发式增长，但由于机台验证周期长达18个月，InP基板的产能扩充在短期内难以快速实现。

也正是在这样的背景下，英伟达宣布了对Lumentum和Coherent的投资，其中，与Lumentum的协议包含英伟达的数十亿美元采购承诺和对高级激光组件的未来产能访问权；与Coherent的协议同样包含数十亿美元的采购承诺以及对先进激光器和光网络产品的未来访问和产能权利。

值得关注的是，两笔协议均为非独家，但产能访问权的绑定效果远超普通采购合同。投资将帮助Lumentum扩大其制造产能和研发以满足未来AI数据中心的需求，Lumentum还计划为此新建一座晶圆厂。Coherent同样将扩建其美国本土制造基地。

简言之，英伟达用40亿美元换来了未来数年内最稀缺的光芯片上游产能的优先使用权，同时确保竞争对手在同等条件下更难拿到货。

之后，英伟达又向Marvell追加了20亿美元的战略投资，将双方的合作关系正式绑定进NVLink Fusion这个机架级基础设施平台。这笔钱购买的不只是产品，还有Marvell的定制AI芯片和硅光技术在英伟达生态里的深度整合地位。

此外还值得关注的是，英伟达之前连续参与了光芯片独角兽Ayar Labs的D轮（2024年1.55亿美元）和E轮（2026年5亿美元）融资，看中的正是其TeraPHY光学引擎在取代传统铜线互连方面的潜力。

数笔交易叠加在一起，让英伟达在短短两三年时间里就完成了光互连产业链卡位。

Marvell，用55亿美元押注光子织网

作为英伟达投资对象之一的Marvell，同样在收购Celestial AI后完成了自己的布局，而它看到的，是更加底层的技术。

AI训练集群面临的核心矛盾，是GPU的算力增长速度远快于内存带宽的提升，这被称为内存墙。当模型参数量级持续攀升，每张GPU等待数据从内存读入的时间占比越来越大，导致大量算力被白白浪费在等待上。传统解法是堆叠更多的HBM内存颗粒，但物理封装面积的限制很快就会触顶。

Celestial AI提出的路径是用光信号直接连接处理器与内存，让成千上万个GPU能够像访问本地内存一样访问池化内存。Celestial AI的光子织物技术以光信号传输，能效是铜互连的两倍以上，兼具纳秒级延迟与出色热稳定性，可在数千瓦级XPU的极端热环境中可靠运行，支持3D垂直封装以提升XPU的HBM容量。其首款光子芯片单芯片带宽达16Tbps，是现有主流方案的10倍。

根据交易条款，Marvell将支付10亿美元现金和价值22.5亿美元的2720万股Marvell普通股，协议还包含一项重要的对赌条款：如果Celestial AI在2029财年底前能够实现20亿美元的累计收入，Marvell将支付额外款项，使交易总额达到55亿美元的上限。

与此同时，Marvell向亚马逊发行了股票认股权证，允许亚马逊根据其在2030年底前购买产品的情况购买Marvell的股票，亚马逊最多可获得价值9000万美元的Marvell股票。 这一安排相当于用认股权证将最重要的客户绑定进来，同时也是亚马逊AWS对这条技术路线的背书。

Marvell预估，光子互连市场在AI与数据中心领域，未来可达100亿美元规模。 其预计，Celestial AI将在2028财年下半年开始贡献收入，到2029财年第四季度达到10亿美元的年化收入。

这是一笔需要两年以上才能看到回报的赌注，但Marvell显然认为这个时机不能等，光互连领域的格局一旦定型，后来者的窗口将极为有限。

博通的另一种打法

与英伟达和Marvell这样通过收购快速补齐版图不同，博通走的是一条更强调自主掌控的路线。

博通是全球第一家推出商业化CPO交换机的厂商，其Bailo平台将光引擎与Tomahawk 5系列交换芯片共封装，在能效上相比传统方案有显著优势。在OFC 2026上，博通进一步展示了业界首个400G/lane光DSP（代号Taurus），为接下来的1.6T乃至3.2T网络铺路。

博通的竞争优势更多来自系统级整合能力，以及与谷歌、Meta等头部云厂商长达多年的深度合作关系。

博通预计到2027年AI相关业务收入将达到600亿至900亿美元，光互连技术是其中的核心驱动力。这种规模下，博通并不急于用大规模并购来填补技术空白，内生研发加上台积电先进封装平台的支撑，已经足以维持它在交换芯片领域的统治地位。

英特尔，老牌巨头的强大潜力

再来说说英特尔，作为硅光领域的开拓者与领军者，英特尔这一领域早已积累超过20年的深厚技术积淀，见证并推动了光芯片技术从实验室走向产业化的全过程。

而在近几年时间里，英特尔调整了战略重心，其从单纯的光模块供应商全面转型为核心硅光组件与集成芯片（OCI）提供商，通过收购整合、战略投资、业务优化与技术突破的多维布局，巩固其在高端光芯片领域的核心竞争力。

在核心收购层面，早在2019年，英特尔收购Barefoot Networks，成为其布局光芯片领域的关键落子，将后者的可编程以太网交换芯片与自身硅光引擎相结合，成功推出业界首个（CPO）方案，实现1.6 Tbps硅光引擎与12.8 Tbps交换芯片的高效集成。2023年，英特尔虽因监管原因终止了以54亿美元收购全球顶尖硅光代工厂Tower的计划，但双方达成紧密代工协议，英特尔借此进一步强化了其在光子芯片领域的一体化IDM制造能力，补齐了代工环节的核心短板。

而在战略投资方面，英特尔与英伟达类似，作为Ayar Labs的早期及核心投资者，先后参与了该公司2022年C轮（1.3亿美元）、2024年D轮（1.55亿美元）及2026年E轮（5亿美元）融资，重点扶持其TeraPHY光学引擎技术。

但面对财务压力与行业竞争，英特尔也对光芯片业务进行了战略收缩与重组，2023年，英特尔将可插拔光收发器的生产和销售业务转让给捷普（Jabil），通过剥离门槛较低的标准化光模块成品业务，每年可节约18亿美元经费，集中资源聚焦核心领域。

技术突破层面，2024年，英特尔在光纤通信大会（OFC）上展示了首个全集成的OCI（Optical Compute Interconnect）芯片组，该芯片组支持每秒4 Tbps的双向传输，能效达到5 pJ/bit的超高水平，且可与CPU/GPU直接共封装，能够彻底解决AI集群中的数据流动瓶颈，为高性能AI基础设施提供核心支撑。这款OCI芯片组集成了包含片上激光器的硅光子集成电路（PIC）、光放大器及电子集成电路，单向支持64个32Gbps通道，传输距离可达100米，其能效较传统可插拔光收发器模块提升约67%，有效缓解了AI应用的高能耗问题，推动光互连技术向芯片级集成升级。

整体来看，英特尔在光芯片领域的布局走的是丢小保大的逻辑：放弃门槛较低、利润空间有限的光模块代工与销售业务，通过持续投资Ayar Labs等初创企业锁定前沿光学I/O技术，同时依托自身Intel Silicon Photonics部门的IDM优势，集中力量攻克CPO和OCI等高端芯片内光传输核心领域，持续巩固其在硅光子领域的领军地位。

台积电，代工厂的卡位

作为最大的代工厂，台积电在光芯片领域并未通过大规模并购扩张，而是依托自身无可替代的代工优势与先进封装实力，精准定位全球AI光电集成核心基础设施提供商。

最值得关注的，无疑是台积电打造出的硅光子引擎——COUPE平台。这个平台靠SoIC-X芯片堆叠技术，把电学芯片和光子芯片直接3D叠在一起。和传统封装比起来，COUPE平台的阻抗特别低，能效提升5到10倍，延迟减少10到20倍，刚好适配AI场景对高带宽、低功耗、低延迟的需求。

台积电在2025年完成了小型可插拔光模块的验证，2026年开始正式大规模量产，其还把COUPE光引擎以CPO形式整合到了自己的CoWoS封装里，成了CPO落地的关键一步。

为了让硅光产业更规范、降低设计门槛，2024年9月，台积电还联合日月光，拉上30多家上下游企业，成立了SEMI硅光子产业联盟（SiPhIA）。这个联盟主要是统一全球硅光子技术规格、制定行业标准，推动“光进铜退”落地，还能解决CPO大规模量产时的一些关键难题。联盟里有鸿海、联发科、广达这些巨头，覆盖了从芯片设计、制造到封装测试、终端应用的全流程。

不难看出，台积电在光芯片领域的定位非常明确：不做终端光模块，只聚焦自己的优势，靠COUPE平台来做光芯片时代的标准制定者和核心代工厂。

Credo：7.5亿美元打通最后一块拼图

与以上这些巨头相比，Credo Technology的知名度要低得多。但这家公司在4月13日宣布的收购，同样值得认真审视。

Credo是有源电缆（AEC）技术的发明者，其ZeroFlap光学收发器在AI集群领域已建立了稳