AI算力需求爆发，驱动高速光模块迭代升级。在算力领域，AI大模型训练与 推理需求呈现爆发式增长，驱动计算集群规模由千卡级向万卡级快速升级，推 动超大规模智算中心持续建设。全球科技巨头及云服务厂商持续加大AI基础 设施投入，弗若斯特沙利文预计2030年全球AI基础设施总投入规模将达到 65265亿元人民币。2026年Q2单季度，微软、亚马逊、Meta、谷歌合计资本 开支达到1649亿美元，同比增长约86%。光模块作为AI投资中网络端的重要 环节，数据通信光模块市场规模预计到2030年将提升到4294亿元。生成式AI 与大模型训练的规模化落地，对数据中心内海量GPU集群的高速互联提出极 致要求，直接催生对更高带宽、更低时延光模块的迫切需求，光模块迭代周期 由3-4年压缩至2年，行业向800G/1.6T/3.2T高速率、硅光/CPO/NPO等方向 演进。

测试环节从光芯片到光模块，迭代加速，测试先行。光模块作为光通信系统的 关键器件，其性能直接决定通信传输的效率和稳定性。沿生产工艺流程看，光 模块测试环节覆盖从芯片到光模块环节。光芯片由晶圆裂片后要经过KGD筛 选、COC老化测试等关键环节，然后进入光模块测试环节。随着数据量、数据 传输速率、传输距离和传输效率等要求不断提升，光模块的测试项目愈加丰富、 测试范围要求更广、测试精度要求更高、测试集成度提升，测试仪表的迭代速 度需快于产业需求的迭代，先有测试设备，才能验证产品性能。目前海外 Keysight、Anritsu、EXFO等厂商占据高速核心测试仪器主要市场；国内厂商 分为自研与并购两条路线加速布局。

一、AI算力需求爆发，驱动高速光模块迭代升级

 光通信是一种以光波为载波、光模块为核心传输与转换器件实现信息高效交互的通信方 式。在全球AI产业爆发式增长、算力网络快速普及的背景下，光通信已成为全球信息传 输的主导技术路径，为数据中心、云计算及新一代数字基础设施提供关键底层支撑，有 效满足各行业对高速率、大容量、低时延数据传输与交互的核心需求。 在算力领域，AI大模型训练与推理需求呈现爆发式增长，驱动计算集群规模由千卡级向 万卡级快速升级，推动超大规模智算中心持续建设，并逐步构建起跨地域、多中心协同 的分布式算力体系。 全球科技巨头及云服务厂商持续加大AI基础设施投入，全球AI基础设施总投入规模由 2021 年的 2180 亿元人民币增长至 2025 年的 23929 亿元人民币，期间复合年增长率达 82.0%。受计算需求结构性向推理场景转移等因素驱动，行业投资增长趋势预计将得以延 续。预计2030年全球AI基础设施总投入规模将达到65265亿元人民币，2025年至2030 年复合年增长率为22.2%。

2026 年Q2单季度，微软、亚马逊、Meta、谷歌合计资本开支达到1649亿美元，同比增 长约86%。2026年Q1单季度，阿里、腾讯、百度的合计资本开支为647亿元，同比增 长约18%。国内互联网厂商逐步加大对AI相关业务的投入，并加快将AI技术整合进其 原有业务，对AI基础设施建设的重视程度日益提高，由此推动了其资本开支的持续增长。

光模块是AI投资中网络端的重要环节。在全球算力投资持续背景下，AI 成为光模块数 通市场的核心增长动力。从市场规模上看，2021至2025年，全球光模块市场规模从776 亿元人民币增长至1618亿元人民币，年复合增长率达20.2%。根据弗若斯特沙利文，预 计2030年达到5034亿元人民币，2025至2030年的年复合增长率为25.5%。其中，2025 年数据通信光模块市场规模达到1149亿元人民币，预计到2030年将大幅提升到4294亿 元，CAGR为30.2%。

AI 算力需求爆发，驱动高速光模块迭代升级，朝高速率化、集成化、智能化方向发展。 生成式AI与大模型训练的规模化落地，对数据中心内海量GPU集群的高速互联提出极 致要求，直接催生对更高带宽、更低时延光模块的迫切需求，速率迭代是光通信技术演 进的核心主线，每一轮光模块速率升级，均实现了带宽、功耗以及能效表现的进一步优 化。

从市场规模看，现阶段800G光模块已经实现大批量供货，在2021年至2025年期间实 现了 155.3%的高复合年增长率；代表下一代商用前沿技术 1.6T 光模块正在加速放量， 2025 年至2030年的复合年增长率预测值为98.9%；3.2T光模块也持续进行技术研发。

随着硅光集成技术快速成熟，其兼容互补金属氧化物半导体（CMOS）工艺、高集成、低 成本优势凸显，在800G/1.6T产品中渗透率持续提升，成为高速光模块的核心路线。2025 年硅光市场规模已达631亿元人民币，预计2030年将达到2633亿元人民币，2025-2030 年CAGR将达到33.1%。

二、测试环节从光芯片到光模块，迭代加速，测试先行

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