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文 | 版面之外，作者｜画画
阿里刚发布了2027财年第一季度财报，整体来看，这是一季故事很漂亮、但盈利质量与资本回报确定性双降的财报。
老实说，这份财报没太多可说的。过去几个季度，阿里几乎面临的困境是一样的，高投入，利润承压，等一个还没到的拐点。
但前几天段永平的一个动作，反而提供了一个跳出财报，从侧面来看看今天的阿里。
前不久，段永平重新建仓了阿里，30.14 万股，约2893 万美元。
单独拎出来，这是个不小的动作。但放到他二季度持仓的191 亿美元盘子里，仅占0.15%。
这个数字让人很难琢磨。
他到底是重新看好了阿里，还是，只是想再看看？
先看段永平押注的这张资产表。
根据美国证券交易委员会（SEC）披露，今年二季度末，段永平管理的 H&H International Investment 美股持仓约191 亿美元，18 只股票。总市值比一季度少了将近10 亿美元，且结构变了挺多。
前五大重仓，放了接近九成的钱。
苹果78.4 亿美元 · 41.05%
伯克希尔 B46.2 亿美元 · 24.18%
拼多多19.1 亿美元 · 9.99%
特斯拉14.2 亿美元 · 7.44%
英伟达12.6 亿美元 · 6.58%
苹果加伯克希尔，两家就有65%。
这一季度除了看段永平买了什么，他的后撤动作也值得关注。
英伟达砍掉54.63%，谷歌 C 减持46.88%，微软减25.78%，苹果减6.38%，台积电、CrowdStrike 直接清仓。
反手增持拼多多26.71%，加一点伯克希尔和迪士尼，再买回一点阿里。
这里有个细节很有意思。英伟达，一季度还是他的第三大重仓，一个季度之后，他砍掉一半。而特斯拉，还稳稳留着7.44%。
段永平看空 AI 了吗？我反而觉得他开始把两件事分开了——AI 很重要，但 AI 相关的股票现在都值得重仓，是两码事。
过去一年，他组合里还陆续出现过 Credo、Palantir、Snowflake、新思科技、Tempus AI 这些名字。说白了，这更像一个坚持看懂再下注的人，正在试着理解 AI 时代。
其实段永平自己也没有掩饰这一点。
2025 年谈到 AI，他用了一个说法：不明觉厉。
他承认 AI 很厉害，但确实不是很懂；谈及英伟达，他也抛出疑问：十年之后，它的芯片地位有没有可能被替代。
现在回到阿里。
如果把时间线拉出来看，会发现段永平对阿里从来不是简单的看好或者买入这么简单，是多年的反复试探。
2023.04— 雪球留言：「开始思考阿里，先卖点 put 再说。」
2023.12— 准备再卖一些 put，同时说了一句更直接的话：「看不透，下不了重手。」
2024 Q1— 增持阿里88 万股，持仓冲到4.23 亿美元，一度成为第四大重仓（2023 年底是3.84 亿美元）。
2025— 二季度减，三季度减，四季度还减。
2026 Q1— 直接清仓，256.05 万股，一股不留。
现在— 清仓三个月，又买回30.14 万股。
而且这个动作，正好发生在他大幅加仓英伟达、拼多多，全新建仓特斯拉的时候。
所以段永平对阿里一直处于很纠结，甚至一度拧巴的态度。他反复调整的，未必只是对股价的判断，更是对这门生意的理解。
2023 年的卖 Put，是愿意在更低价格接；2024 年的加仓，意味着确定性曾经提高；之后持续减持，则说明这种确定性又开始下降。
问题来了。他对阿里，为什么这么拧巴？
答案藏在喜欢和懂这两个词中间。
2023 年 12 月，雪球有网友问到投资阿里的逻辑。段永平的回答没有落脚在商业模式、电商份额或是云计算，反而是这句话：
他提起一段 1995 年的往事，杭州西湖明珠电视台做街头测试，安排几名大汉假装撬走井盖，路过行人纷纷视而不见，只有马云骑车停下，上前出声喝止对方。
段永平说，在他眼里，马云就是那个骑着自行车随时准备逃跑，却依然壮着胆子，对着偷井盖的大汉吼一嗓子的汉子。
这个画面，他记了快三十年。
段永平对阿里的第一层认知，从来不是财务指标，是企业家和企业文化。这跟他自己的框架完全对得上，他常年讲的就是四样：好生意、好文化、好价格、自己能理解。
阿里真正勾住他的，从来不是今天赚多少钱，是这家公司能不能重新变成一家他愿意长期拥有的公司。
而愿意长期拥有，恰恰卡在理解上。
2019 年，因为「二选一」事件，他卖出阿里持仓，给出的理由是企业文化发生变化。对段永平来说，企业文化对阿里不是加分项，是一道硬门槛。
2021 年阿里跌到低位时，他也曾因为价格足够便宜重新买入。
这其实正好对应了段永平自己说过的一套筛选标准。先看生意模式和企业文化，两样有一样不喜欢，就不继续看。两样都喜欢，再等价格。
在段永平这一季的持仓里，还藏着一个更值得看的参考物。
段永平一边买回阿里0.15%，一边把拼多多加到第三大重仓，9.99%。而且是连续第二个季度大幅加仓。这一季持股数量环比增了26.71%，持股2502 万股。按披露口径，段永平的 H&H 已经是拼多多的第六大股东。
同一个中国互联网，两个电商，他给了两种完全不同的仓位。原因也不复杂。
黄峥是段永平长期影响和指导的创业者，也是他非常早期的投资关系之一。
阿里则恰恰相反。他欣赏马云，却未必能用今天的阿里回答自己最在意的那个问题：这门生意未来到底靠什么持续创造价值？
更有意思的是，段永平对黄峥的影响，并不只是投资关系。黄峥后来公开谈过段永平对自己商业观的影响，包括本分、长期主义以及价格围绕价值波动等理念。
那这0.15%，到底意味着什么？
我的判断是，这是段永平的一次试探和观察，甚至可以理解为他在扩容自己的能力圈。
这次阿里重新进入他的组合，还有一个过去几年没有的变量：AI。
今年 7 月，苹果中国官网曾短暂出现将通义千问接入 Siri 和写作工具的说明；8 月 14 日，路透进一步报道称，苹果正在与阿里合作训练面向中国市场的 AI 模型。
对段永平来说，这个信号尤其值得注意。
苹果是他最大的持仓，也是他最熟悉的公司。
阿里过去是一个他始终没完全看懂的中国互联网公司。现在，阿里多了一层身份，苹果在中国 AI 生态中的潜在合作伙伴，正在与苹果发生越来越深的连接。
过去二十几年，阿里对他一直隔着一层，他欣赏人，却看不懂生意。这一回，先往前迈一步的，是他最懂的那家公司。
但别过度解读。0.15%不叫下注，这本质上阿里今天又到了一个让他心痒的位置。
当然，价格仍然是最现实的变量，二季度阿里一度在130 美元附近徘徊。当一家公司重新回到一个足够便宜、又恰好出现新的业务变量的位置，价值投资者重新拿起计算器，并不奇怪。
两者叠在一起，才可能解释为什么阿里重新出现在他的观察名单里。
【版面之外】的话：
段永平的投资哲学，有个一以贯之的规律：先看懂，才喜欢；先喜欢，才重仓。
阿里恰恰反过来了。
他先喜欢了马云和这家公司，却始终没有把喜欢变成足够确定的理解。
这一次，他只买了0.15%。
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文 | AI唱反调
DeepSeek又双叒更新了，这次的主角不是模型。
8月19日深夜，DeepSeek Harness放出v0.1.0-rc.8——距离RC.7才过去两天。这个8月13日刚开源的Agent工作台，首日GitHub Star破3万、登顶Hacker News，创下了史上最快破2万Star的纪录
新版本最有嚼头的不是多模态，而是这个：Claude Code和Codex，现在可以作为子代理被装进DeepSeek的Harness里调度了。
竞对的产品，变成自己的零件。这事值得展开讲。
DeepSeek Harness发布RC.8：原生看图、Claude Code与Codex变子代理、web_search并发查询。开源一周，这个“一切皆插件”的Agent运行时，正在卡位Agent时代的调度层。
先给没跟上的读者补个背景。
Harness直译是”挽具”——套在模型外面的那层工程外壳，负责读文件、调工具、管上下文、执行命令。DeepSeek官方的公式写得很直白：Model + Harness = Agent。模型负责思考，Harness负责模型之外的所有工程化工作：任务拆解、工具调用、记忆管理、错误重试、结果闭环。
8月13日深夜，DeepSeek两小时三连击：V4 Pro正式版转正、API涨价预告，然后就是Harness v0.1开发者预览版，MIT协议开源。
架构上最狠的一刀是”一切皆插件”：模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、调度、UI，甚至Agent主循环本身，全部是插件，全部可替换。底层是Cordis微内核——DeepSeek把这份源码整个拷进自己仓库，改了18处。启动清单只有129行，里面Agent主循环和计时器插件的格式一模一样，没有任何零件是焊死的。
还有个细节值得记下：这个项目从6月10日第一条提交到8月13日公开，64天里干了12293次提交，附带683篇设计笔记，连被否决的11条方案都摊在仓库里。
这次更新一共14项，拆开看四条主线。
第一条，原生看图。DeepSeek模型适配器可以直接开启原生图片请求，/goal、/plan等核心命令支持图文混合输入，@菜单新增文件和历史会话引用。以前把界面问题交给Agent，得先把截图里的按钮、报错、布局关系转述成文字；现在截图直接丢进去。
更有意思的是社区扒出来的兜底方案：面对不支持图像输入的模型，Harness会调用OCR、颜色统计、像素扫描等工具，把图片拆成结构化信息再喂给文本模型——相当于用工具编排，给纯文本模型拼出一套”土法视觉”。
第二条，子代理收编。 Claude Code和Codex可以作为Profile Bundle按需安装，在Harness的工作流里当具体任务的执行者。Codex还支持非交互权限模式和多个命名实例——一个任务里可以同时挂好几个Codex干不同的活。配套的reportDelivery机制会及时回传结果并唤醒等待中的父任务，多Agent协作不用干等。
这条线其实RC.7就埋了：8月17日那版，先把Codex和Claude Code的子代理任务接进了Job Panel统一管理；RC.8再进一步，把两家做成了即装即用的插件包。
第三条，工具链提速。 web_search支持并发查询，多问题并行发起；Windows PTY终端加入持久PowerShell会话，极简模式默认开启；大历史会话分叉的性能和SQLite后端读写也优化了一轮。
第四条，开始立规矩。 “DeepSeek Harness”标注为注册商标，给出了独立的品牌使用指南。开源归开源，牌子攥自己手里——这个动作本身，就是在为生态位做准备。
注意一个坑：新版SQLite数据结构有不兼容变更，本地存了大量Harness数据的，升级前先想清楚。
模型可以换，执行任务的Agent可以换，但组织模型、调度Agent、管理任务和工具的那层工作环境，一旦用顺手就很难搬。DeepSeek盯上的就是这个位置。
对比一下竞品就明白差异：Claude Code绑定Anthropic系模型，Codex绑定OpenAI系模型，都是闭源成品；Harness是MIT开源、模型随便换、还能完全离线部署，V4-Flash输出2元/百万token的定价把使用成本打到地板上。
有博主打了个比方：这有点像安卓的打法——自己不造手机，但让所有厂商都跑在自己的系统上。合理推演是，DeepSeek的算盘是”卖水人”逻辑：你们都用我的Harness编排工作流，模型层的竞争我就永远不下牌桌，毕竟默认路由还是自家API，8月17日起还改成了分时计价。
对Anthropic和OpenAI来说，这个局面有点微妙：自家闭源Agent被装进竞对的开源框架里当”打工人”，拦没法拦——接口是公开的——但生态位确实在被抽走。RC.8把两家做成Profile Bundle，等于官方盖章了这种”收编”。
泼冷水的部分也不能省。
官方文档用全大写警告：将会有破坏兼容性的变更。内测开发者直言，当前DSH的体验确实不如Claude Code和Codex完善；每天几百次提交的仓库，文档滞后是必然的。还有个细节不太好看：跑起来后本机会生成UUID随每次请求发送，遥测开关并不影响它。
另外，”一切皆插件”是双刃剑。合理推演是，如果大量开发者基于Harness自由定制Agent，插件之间的兼容性迟早会出问题，生态碎片化是这个路线自带的风险。
Hacker News主贴下面有条高赞评论值得抄在这里：”这次它看起来相当原创。”一个长期被指责套壳的公司，第一次在那个社区被承认原创——靠的不是新模型，是一个开源的Harness。
从模型开源到框架开源，DeepSeek手里的牌越打越全。RC.8这种两天一更的节奏如果能保持，”我该用哪套Harness把Claude Code、Codex、DeepSeek一起用起来”这个问题，答案的天平会一天天倾斜。
Agent时代的入口之争，这才刚开打。
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文 | 硅基降临
8月19日，宇树一战封神。
发行价150.80元，开盘瞬间就被资金顶到了1100元，涨幅直逼629%，市值一度冲到4449亿元。
有人说，人形机器人的星辰大海，从此不再是畅想。
但也有人说，一场残酷地生死淘汰赛，也正式拉开帷幕。
8月19日，宇树科技敲钟上市，万众瞩目。
当时几乎所有的机器人公司的从业者，都紧紧盯着开盘的一瞬间。
因为他们知道，这一刻，决定了行业的天花板。
“冲到1100的时候，办公室里几乎所有的人都开始欢呼。”一家机器人公司的创始人宁远称，他的预计是450，翻3倍，但没人想到，居然是6倍。
市场给了机器人太多的期待和下注，宁远对自己的未来，也越发笃定。
另一方面，当宇树的估值冲到了4449亿的高点时候，创始人王兴兴的身价，一度触及了1335亿元。
行业流传着一份AI圈财富榜。
据说排在前两位，分别是寒武纪陈天石约1800亿、DeepSeek的梁文锋约2400亿。
而此刻，王兴兴成为了AI圈的排名第三的新贵。
当然，第一天股价冲得太高，第二个交易日迎来深度回调，今日收盘价687元。
但最终市值依然达到惊人的2779亿元。
而即便如此，宇树现在的市盈率依然挺吓人——高达475倍。
简单说，市盈率就是你买这家公司花的钱，保持当下的盈利水平不变，多少年能通过利润回本。
475倍意味着需要475年。
资本依然在用真金白银力挺宇树。
DeepSeek创始人梁文锋砸了1.41亿，直接承诺锁定3年不卖；
社保基金投了1.41亿，锁1年；
9家战略投资者合计掏出12.2亿真金白银，全部带锁。
宇树的股价为何如此飙升？
背后的原因也比较简单——目前宇树是A股中唯一的人形机器人股，极度稀缺。
且上市首日实际可流通股份仅3008万股，仅占总股本7.44%，流通盘非常小，容易拉伸。
但更多的是，大家对机器人赛道的终极下注。
机器人被写进了2026年的“十五五”规划纲要，和量子科技、6G并列为六大未来产业。
机构预期，未来十几年人形机器人是十万亿级别赛道。
哪怕现在整体行业还处在早期科研采购阶段，资金也愿意提前下注，压给最有可能跑出来的龙头。
兴奋之后，宁远也开始冷静下来。
宇树的暴涨，对整个行业来说，既是强心剂，也是淘汰令。
强心剂在于，宇树把全行业的估值天花板暴力顶高了。
在此之前，一级市场的投资人投机器人，心里多半是发虚的，到底值多少钱？
没人知道。
现在答案出来了。
所有头部未上市公司的估值，瞬间有了一个极具说服力的对标锚点。
比如智元的目标估值区间就打算和宇树对齐。
老大能在二级市场撑起近3000亿，老二老三在一级市场按比例打个折，要个两三百亿就不算离谱。
业内人士透露：“我身边本来对智元观望的人，现在都在打听怎么对接。”
原本那些怕贵不敢下注的资金，现在一算账，反而觉得头部标的“性价比极高”，开始连夜抢夺份额。
但宇树不仅拉高了上限，也是砸向同行的淘汰令。
宇树2025年营收17亿，毛利率60%，扣非净利润近6个亿，全球出货量断层第一。
这串硬得不能再硬的数据，直接成了悬在所有同行头顶的照妖镜。
现在去见投资人，人家只会拿着宇树的财报页，把问题像子弹一样砸在你脸上：
宇树毛利60%，你的硬件成本压下来没有？
宇树营收17亿，你的出货量有它的几分之几？
既然你的进度条连它的十分之一都不到，你凭什么敢要百亿估值？
答不上来的，就出局。
而2026年上半年涌进赛道的935亿，七成都灌进了头部前20家，剩下200多家只能抢残羹冷炙。
按照新鼎资本张驰的判断，国内上百家人形机器人公司，未来真正能活下来的，最多也就十几二十家。
宇树这2779亿，既把行业的利润天花板彻底打穿，让所有人看到了造富的狂欢。
也划下了一道残酷的生死及格线，把那些还在水里裸泳的人，照得一干二净。
2021年，宁德时代市值冲破1万亿元、市盈率超过200倍的时候，所有人也觉得疯了。
但事后证明，那是中国资本市场在为“新能源替代燃油车”投下的信任票。
今天宇树这2779亿，本质上是同一件事。
中国资本市场第一次用公开定价的方式，直面了一个问题：“人形机器人会不会成为下一个智能手机？”
而它给出的做题态度是，愿意押注，赌它成！
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存储价格的持续上涨，改变了消费电子行业今年的走势，尤其是智能手机市场。最新的数据指出，2026年第二季度全球智能手机出货量同比下降4%，预计今年出货量将同比下降12%。不过，用户的需求依然存在，新机市场的“萎靡”，反倒是推动了二手产业的快速增长。
美股8月20日盘前，爱回收发布了最新一季财报，数据显示，其二季度总收入66.1亿元，同比增长32.4%，超出收入指引区间高端；本季度non-GAAP经营利润同比增长70.1%至2.1亿元。
爱回收营收&增速变化，作者制图
在此前的电话会上，万物新生（爱回收）董事会主席、首席执行官陈雪峰曾指出，“进入2026年，外部市场环境发生明显变化，但对二手行业整体利大于弊。”从二季度的业绩来看，证明了陈雪峰此前的判断。
而从财报披露的数据中，也能够看到这波存储上涨周期下，二手行业回收逻辑的几个变化。
通常情况下，新机销售同比下降，很多人的第一反应是新机销售下降，回收也不会好。但在二手市场，这里有一个反共识的现象：当新机好卖的时候，回收和以旧换新只是一个锦上添花的增值服务，并不那么重要；当新机不好卖的时候，以旧换新就是最重要最有效的促销方式，各大厂商各大平台会更加重视以旧换新并加大投入。
IDC预计，2026年中国二手智能手机（含翻新机）市场规模将突破1亿台，同比增长20%。此前，苹果官方还悄悄更新了以旧换新的估价表，上调了多款iPhone、iPad、Mac以及Apple Watch设备的最高回收价格，部分设备涨幅接近30%。
同时，在当前的消费环境下，用户对于低价高品质的二手手机以及其他二手产品的需求在显著增长，行业合规也越来越严格，这点从爱回收1P自营业务的发展和B2C严选零售业务的增长可以看到。
从营收结构来看，爱回收的收入包括1P（自营）产品销售收入和3P（平台）服务收入。财报显示，爱回收二季度1P产品销售收入61.9亿元，合规翻新产品收入同比增长87.8%，自营产品toC零售收入同比增长92.4%。
在推动收入增长的同时，利润仍是爱回收一直在意和强调的点。业绩会上，万物新生首席财务官陈晨透露，二季度1P业务的毛利率为15.7%，而上年同期为13.2%。“1P毛利率的改善主要得益于在C2B回收场景、供应链中的合规翻新整备能力等方面发力，提升毛利较高toC零售的占比。”数据显示，爱回收二季度1PtoC占比达到48.8%，对比之下，去年同期为34.4%。
不过，存储的“红利”不会一直存在，终端品牌和存储厂商之间也在暗自较劲，二手行业自然在接下来的一段时间也会存在诸多的不确定性。在即将到来的9月份，iPhone18 Pro系列以及各大安卓新旗舰都会发布，届时的定价和产品策略，对爱回收未来的市场也存在潜在的影响。
对于三季度，爱回收预计总收入将在63.4亿元至64.4亿元，对应同比增长23.1%至25.1%。虽然仍在增长的轨道上，但增速环比二季度以及一季度都有一定的放缓，这样的预期也体现出二手回收行业即将到来的新变化。
从财报和业绩会上披露的信息来看，针对未来的不确定性，爱回收已经开始提前进行相关的调整。一个是推动多品类回收，去提升3P平台业务的收入。二季度，爱回收将少量门店升级为奢侈品主题门店，奢侈品回收服务收入同比增长77.3%。陈雪峰透露，计划在今年开出更多的多品类主题店，包括奢侈品主题门店、运动主题门店等。
其次，则是在投入上克制，关注利润的增长以留下更多的资金储备。陈晨表示，“结合二手行业的特质，我们有节制地进行品牌营销投入，并在中后台推进精细化的费用管理。”
财报显示，截至2026年二季度末，集团现金及现金等价物、受限资金、短期投资及第三方支付平台账户余额等共计21.6亿元。相比较下，上一季度末为17.2亿元。
同时，爱回收还关闭了一些线下门店。对此，陈雪峰在业绩会上解释称，“关闭了部分业绩落后的门店，这是很正常的动作。这里要强调一点，门店端的履约交付能力建设预算仍然是克制的，没有额外的投入，是在已有的预算内进行能力建设的资源调配。”
而最大的一个变量，来自于爱回收在海外业务上的推进。财报显示，6月，集团实现了单月1.2亿港币的外销业绩。7月，推出面向全球行业商家的海外版B2B交易平台FoneSquare，并发布C端海外品牌ReRe，在香港荃湾开设门店，探索C端业务出海。目前，从收入贡献的角度而言，B2B业务在海外保持核心的收入贡献角色，占比约为90%。
众所周知，在全球范围内，以香港、迪拜、迈阿密为关键节点，长期存在一个千亿美金规模的二手手机大市场，这是爱回收想要去探寻的新增量和新故事。只是，不同于国内，基于政策下的差异，海外二手市场存在更多的不确定性，包括FoneSquare平台也需要更多时间打磨和发展。
在业绩会上，陈雪峰表示，“海外业务希望得到大家的耐心支持。”但对于投资者来说，相比较新业务的投入和周期带来的波动，更加在意的是能否持续高增长。变量之下，如何在成本与利润之间去平衡，这点是爱回收要在未来持续去回答的问题。（文 | 志读科技，作者 | 杜志强，编辑 | 杨林）
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（本文作者为 半导体产业纵横，钛媒体经授权发布）
文 | 半导体产业纵横
最近，半导体行业被一个词搅得发热——CPO。英伟达和SK海力士，一个掐着算力的命门，一个攥着存储的咽喉，这次罕见地同时坐不住了。
近日，SK海力士及其全球研究团队在《自然·电子学》杂志上发表了一篇论文。该论文探讨了用于高性能计算和人工智能的共封装光学器件（CPO）的开发，指出了关键的技术挑战，并概述了下一代光互连技术的发展轨迹。
SK 海力士人工智能基础设施团队负责人洪承勋和弗吉尼亚大学（UVA）电气与计算机工程系李奎相教授担任通讯作者，领导了一项与伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）、南洋理工大学（NTU）、麻省理工学院（MIT）和延世大学的研究人员合作的研究。
从更广泛的层面来看，该论文提出了一个全面的技术路线图，阐述了存储器、先进封装和光计算互连（OCI）应如何协同演进以支持下一代人工智能系统。至关重要的是，它还展示了SK海力士如何超越HBM创新，在系统层面帮助定义下一代人工智能基础设施的架构。
与此同时，研究人员为下一代人工智能基础设施设定了明确的技术目标，包括每个节点超过 100 Tb/s 的带宽、低于 1 pJ/bit 的能耗以及小于 10 纳秒的芯片间延迟。该论文还提出了一个全面的技术路线图，概述了从基于 2D 和 2.5D 中介层的配置到 3D 异构堆叠的演进过程，以及商业部署必须解决的关键技术挑战。
无独有偶，8月14 日，英伟达正式宣布 SpectrumX Ethernet Photonics 共封装光学交换机进入全面量产阶段，面向AI 工厂，打造下一代大规模扩展网络基础设施，这是全球首款量产级200G/lane共封装光学交换机系统。英伟达官方数据显示，对比传统可插拔光模块方案，它可实现 5 倍网络功耗效率提升、5 倍 AI 应用不间断运行时长提升，平均故障间隔时间 MTBF 更是拉长 10 倍，大幅改善超大规模 AI 集群网络的功耗与可靠性短板。
CPO忽然成了SK海力士和英伟达共同押注的方向，这不是巧合。背后的推力只有一个：数据中心撑不住了。
最早一代数据中心内部互连大量使用铜缆 DAC 直连，交换芯片依靠 OSFP、QSFPDD 连接器接入 DAC 电缆，以纯电气信号完成短距离传输。铜缆方案优势突出：成本低廉、部署简单，不需要光电转换器件，短距离场景功耗可控。但短板同样致命，高速信号下铜线衰减严重，传输距离大多仅有数米，带宽提升之后功耗快速走高，完全无法适配高密度、超大带宽的 AI 算力集群，如今已经逐步被光学互连替代。
之后行业全面进入可插拔光模块时代，也就是现在产业的主流状态。
交换芯片板卡通过 OSFP、QSFPDD 连接器，外接独立的可插拔光收发模块，再通过光纤完成远距离信号传输。可插拔光模块最大优势就是灵活：支持热插拔，故障之后直接更换模块即可恢复业务，升级迭代也十分方便，标准化形态适配绝大多数云厂商数据中心。但这套架构的短板，在超高带宽 AI 集群中被无限放大：交换芯片到面板光模块之间，依然存在一段厘米级高速电气走线，高速信号传输过程中出现损耗、串扰，为补偿信号损失，光模块内部 Retimer 重定时器、均衡器持续消耗功耗，整机网络功耗居高不下。
对于普通互联网数据中心，800G、1.6T 可插拔光模块依然够用；但面对几十万卡规模 AI 训练集群，交换机端口数量成千上万，大量端口叠加之后，额外功耗、信号损耗会成为整个算力集群的沉重负担，传统可插拔架构开始触碰物理天花板。
CPO 正是为破解这一矛盾而生。CPO 架构将电光转换环节迁移到芯片封装内部，高速电信号传输距离压缩到几毫米，规避长距离高速铜走线带来的信号损耗，同时省去部分 DSP 信号处理开销，实现功耗、延迟、可靠性的全面优化。
不过，随着英伟达的200G/lane CPO 以太网交换机发布，诸多读者的第一反应是疑惑：业内不是已经在大量谈800G、1.6T光模块了吗？英伟达这才出200G，是不是落后了？CPO 和传统可插拔光模块有什么区别？它对国内那些如日中天的光模块公司意味着什么？
想要回答这些问题，首先要厘清一组极易混淆的概念：200G/lane 描述的是单条光通道速率，800G、1.6T 是单端口总速率，二者不属于同一维度。
光模块端口总速率计算公式为：总速率 = 单通道速率 × 通道数，通道数一般为 4、8、16 这类 2 的幂次。举几个行业常见实例：8×50G=400G，8×100G=800G。因此，200G/lane 不是落后的新技术，恰恰是下一代高速互联的底层物理基础。
在本次 200G/lane 实现量产之前，CPO 产业的技术探索长期停留在 50G/lane、100G/lane。那为什么行业一定要把单通道速率推进到 200G/lane？根源来自 AI 算力爆炸带来的网络底层压力。
随着 GPU 架构从 Hopper 迭代至 Blackwell，并且面向未来 Rubin 架构演进，单颗 GPU 对外通信带宽出现爆发式增长。如今大型 AI 训练集群动辄部署几十万、上百万张 GPU，交换机需要承载的总交换容量达到前所未有的水平。如果继续停留在 100G/lane，想要实现 102.4T 级别交换机总容量，就必须成倍增加物理通道数量。直接后果就是交换芯片面积急剧膨胀，PCB 电路板布线密度触碰物理极限，整机功耗彻底失控，机柜供电、散热都无法承载，单纯依靠堆叠通道数的老路已经走不通。
CPO 共封装光学的本质，是打破延续多年的 “交换芯片与光模块相互分离” 的传统架构，将包含激光器、调制器、探测器的光引擎，和 ASIC 交换芯片共同封装在同一块基板之上，把电信号传输路径从传统方案的厘米级压缩至毫米级，从根源解决传统互连架构的功耗、信号衰减、带宽瓶颈。
当然，CPO 赛道并不只有英伟达一家。博通在 2025 年 10 月就发布第三代 CPO 交换芯片 Tomahawk 6Davisson（TH6Davisson），实现 102.4Tbps 交换容量，带宽较上代直接翻倍。更早之前，博通已经推出 Bailly CPO 交换机，集成八颗 6.4Tbps 硅光子光引擎，对比传统可插拔方案，互连运行功耗降低 70%，硅面积使用效率提升 8 倍。
但当拆解英伟达 SpectrumX 完整供应链名单时，可以发现，英伟达这套量产 CPO 交换机的核心合作分工十分清晰：台积电负责硅光子芯片工艺制造，矽品精密承担晶圆级、芯片级封装测试，Lumentum 提供激光芯片，天孚通信负责激光器模块子组件组装，鸿海完成整机系统组装交付。
值得深思的一点：这份核心供应商清单中，没有中际旭创、新易盛等这类传统可插拔光模块组装大厂。
这直接戳破行业现实：CPO 架构之下，不需要传统形态、面板插拔式光模块。光引擎不再作为独立外接部件，而是直接集成进交换机封装内部。这就引出全行业最核心的命题：CPO 的到来，是否意味着可插拔光模块时代的终结？以组装、集成可插拔光模块为核心优势的国产龙头企业，会面临怎样的行业变局？
首先要明确核心结论：CPO 实现量产，不等于可插拔光模块会快速退出市场，二者将长期并存，行业进入双线驱动阶段。
多家 A 股光通信企业以及云服务商的网络规划信息显示，2026-2027 年，全球云厂商网络建设规划，依旧以可插拔光模块作为主力，没有任何头部云厂商计划在未来两到三年大规模部署 CPO 交换机。TrendForce 数据显示，现阶段 CPO 在 AI 数据中心光互连市场渗透率仅约 0.5%，仍然处于商业化早期；IDC 机构预测，CPO 大规模商用窗口落在 2027-2028 年之后。
同时也必须客观看待 CPO 在运维层面的固有短板，这也是云厂商不敢贸然全面替换的关键。传统可插拔光模块故障，运维人员直接更换单个模块，几分钟即可完成故障修复，业务几乎无感知。而 CPO 架构光引擎和交换芯片深度绑定，一旦光子芯片、光引擎出现故障，可能同时造成 832 个端口同时失效，维修往往涉及整机、整个交换单元返修，运维复杂度、停机代价显著提升。
只有当未来 CPO 产品良率持续爬坡，单位成本下降到临界点之后，整个产业链价值分配才会发生实质性倾斜：产业链价值重心，会从传统光模块组装环节，向上游光芯片、硅光子芯片、先进光电封装环节转移。
回到国产厂商的现实处境，CPO 浪潮之下，国内光通信行业并不是简单的 “危机降临”，而是一场产业链重构，机遇和挑战同时存在。
摆在国内光模块龙头面前，是三条现实路径。第一，守住基本盘，持续迭代 800G/1.6T/3.2T 可插拔光模块，抓住未来 2-3 年全球 AI 算力建设的主流量需求。第二，向上游延伸，布局光引擎、硅光子、高速光芯片、光电联合封装，跳出单纯模块组装，切入 CPO 高价值环节。第三，布局 NPO 等近封装光学等过渡技术路线，NPO 技术难度相对低于 CPO，更适配国内云厂商的现实条件，是国内厂商实现技术落地的重要赛道。
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