AI基础设施变成金融化资产，光连接需求再度放大

飞象原创（源初/文）5000亿，AI建设迎来了阿波罗、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛和KKR六大华尔街巨头的投资。当各大科技巨头纷纷成为AI基建狂魔，光连接的需求正在被再次放大。

可金融化的基础设施资产

近期，AI领域的一条重要新闻是，英伟达宣布已经与六家主要金融机构合作推出计算融资平台，旨在为AI基础设施筹集超过5000亿美元的第三方资金。此举表明，随着各国政府、企业和初创公司竞相建设数据中心以支持AI工作负载，对AI计算能力的激增需求正在吸引机构投资者的目光。大型科技公司已发出信号，表示在AI领域的支出不会放缓，今年的总支出预计将超过7300亿美元。

尽管没有明确数字显示，5000亿美元中多大占比将会用于光纤光缆的采购，但它会通过大规模建设AI数据中心、AI工厂和数据中心互联网络，形成非常明确的光连接需求。资金的落地，将意味着AI基础设施持续推进的坚持。

另以投资巨头KKR为例，该公司在2026年3月就表示，光纤不仅是计算的附属品，更是计算架构的一部分。KKR专门整合了其50亿美元的全球光纤投资组合，作为一个统一的全球客户与设备供应商谈判，从而获得了更好地服务、更可靠的供应和更优的商业条款。规模化协作本身已成为一种结构性优势。

押注光纤光缆领域

与此同时，英伟达自身也在2026年开始持续押注光纤光缆领域。同样是在2026年3月份，英伟达分别宣布与Coherent和Lumentum建立多年期战略合作，并分别投资20亿美元，同时获得先进光学产品的采购承诺和未来产能权益。在与Coherent达成合作的通报中，英伟达表示：光互连和先进封装集成是下一阶段AI基础设施的基础，因为它们能在AI工厂中实现超高带宽、高能效的连接。

当时黄仁勋也表示：“计算已经发生了根本性的改变。在AI时代，软件靠智能运行，由AI工厂为每一次交互和每一个语境实时生成token，通过与Coherent合作，NVIDIA正在开创下一代硅光子技术，以实现具有前所未有的规模、速度和能源效率的AI基础设施。”

同期，在英伟达与Lumentum达成战略合作伙伴的公告中，同样表示该合作旨在加速先进光学技术的创新，包含为下一代AI基础设施和系统设计提供支持的研发工作。这项非排他性协议包括NVIDIA数十亿美元的采购承诺以及对先进激光组件的未来产能使用权。此外，NVIDIA将向Lumentum投资20亿美元，用于支持研发、未来产能以及该公司在新建工厂中打造美国本土制造能力相关的运营。英伟达同样提到，光学互连技术与封装集成对于AI工厂的持续规模化扩张、提升大规模AI网络的能效及弹性至关重要。

同时，英伟达还正在推动Spectrum-X Photonics，将共封装光学（CPO）等技术用于大规模AI网络。英伟达此前介绍Vera Rubin时也明确提出，Spectrum-X Ethernet Photonics面向百万GPU规模的AI工厂。

AI工厂背后的巨大光连接需求

一系列动作背后的原因在于AI工厂在架构上变得更像是大量GPU通过光连接的方式进行高频、低延迟的数据交换。光连接产品也就成为AI基础设施的重要组成部分，目前Scale-up、Scale-out、Scale Across这三类AI算力扩张的扩展范式，恰恰反映了这种从“单点变强”到“并行协同”的演进逻辑。

Scale-up核心逻辑在于通过单集群内部GPU紧密互联，来提升单机性能上限。尽管目前仍以光电互连为主，但光电融合趋势显著。Scale-out通过数据中心内跨机架横向扩展，来让更多强大的单机形成合力。Scale Across通过跨域协同，进一步打破单集群的算力上限，成为提升整体算力与资源利用效率的重要方向，可将不同规模、距离各异的智算中心从逻辑上整合为一个大型AI算力集群，但也在多维度上对光传输底座提出更高要求。

上述算力架构升级的背后，也进一步拉动了光连接产品的需求总量，以英伟达官方给出的Quantum-X800CPO交换机示意为例，一个CPO封装1个ASIC和6个OEG，光信号用带状光纤输出。配置4个CPO的主机的内部光纤用量，总计将达1296根，预计一个主机内需要约1公里光纤。

不久前，几大互联网巨头的财报也显示，AI基础设施将持续投入。这意味着，AI产业上的巨头均已经成为所谓AI基建狂魔，这无疑将持续推动光连接产品的需求与技术迭代，因为每一座AI工厂的内部都需要将万卡、百万卡的GPU形成网络连接，光互连也随之从“连接方案”变成“算力基础设施”。