你可能不知道，AI 光互连市场已经正式进入了指数级增长通道。
未来三年，整个赛道的规模将直接狂飙三倍！
但在众多产业链公司中，为什么英伟达偏偏选择重金押注 LITE 和 COHR？
它们手里到底握着什么卡脖子的核心技术，让老黄非买不可？
除了这两家，还有哪些关键玩家的行情值得我们要重点关注？
现在光互连这条赛道，到底走到了哪一步？
如果说 2022 年的俄乌冲突，让世界第一次看到“商业卫星 + AI”在战场上的雏形；
那么到了 2026 年，战争的形态可能已经发生了一次真正的跃迁。
战场不再只是海、陆、空的三维空间，而是进入了“太空 + 算力”主导的新四维战争体系。
当胜负开始取决于，谁的数据链路更快、谁的决策模型更强，军工、航天与 AI 的底层逻辑，是否已经被彻底改写？
英伟达40亿美元下注光通信：AI算力战争的真正瓶颈
本周，英伟达分别向光子技术公司 Lumentum（LITE）和 Coherent（COHR）各投资 20 亿美元，这笔交易释放了一个非常清晰的信号：
光互连（Optical Interconnect）正在成为 AI 数据中心能否继续扩张的关键基础设施。
消息公布后，资本市场迅速做出反应。LITE 单日上涨接近 12%，COHR 涨幅超过 15%，而光纤材料龙头康宁（GLW）也同步上涨 4.97%。
经常看我们频道的朋友可能记得，我们在前两期视频中就重点分析过这三家公司。截至本周一，GLW 的累计涨幅已经达到 85%；而我们在 LITE 约 548 美元、COHR 约 216 美元时提示的机会，如今也分别兑现了 43% 和 38% 的收益。
AI光互连正在进入指数级增长
英伟达为什么偏偏选在这个时间点，加码光通信？要回答这个问题，我们得先纠正一个很多投资者的误判：大家严重低估了光模块需求爆发的速度。
权威机构 LightCounting 预计，2025 年光模块销售额突破 230 亿美元，未来几年保持 30%-35% 的年增长；
摩根士丹利更是预测，到 2028 年，整个光通信市场规模将达到 650 亿美元。换句话说，未来三四年，光互连市场将迎来一次史诗级的规模扩张。
更重要的是，这一增长并不只是简单的技术升级，而是来自 AI 数据中心架构的变化。
在传统互联网数据中心中，流量主要来自服务器与用户之间，也就是所谓的“南北向流量”。
但在 AI 数据中心中，绝大多数数据交换发生在 GPU 与 GPU 之间，形成巨大的“东西向流量”。
当数万甚至数十万 GPU 组成训练集群时，服务器之间的数据交换规模会呈现指数级增长。这一变化带来了三条清晰的需求曲线。
第一是横向扩展（Scale-out）：随着 AI 集群规模扩大，机架之间的连接数量迅速增加。
第二是纵向升级（Scale-up）：机架内部大量使用的铜缆正在逼近带宽与功耗极限，未来将逐步被光互连替代。
第三是跨数据中心互联（Scale-across）：分布式 AI 训练需要多个数据中心协同运行，长距离高速光模块需求开始快速增长。
在这三条曲线的叠加下，高端光模块的出货量，可能从 2025 年的 2000 万只，猛增到 2026 年的 5300 万只，并在 2028 年逼近 8000 万只。这不是线性增长，这是指数级爆发。
算力瓶颈正在从 GPU 转向“互连”
随着 AI 集群规模不断扩大，一个新的瓶颈开始出现：
算力系统的限制，正在从 GPU 本身转向 GPU 之间的数据连接效率。
在 224G 传输速率下，传统铜线的有效传输距离已经缩短到不足 1 米。
这意味着，当 GPU 集群规模继续扩大时，仅依赖铜互连已经无法满足数据传输需求。
因此，光互连正在从一种性能升级选项，变成 AI 数据中心的基础设施。在华尔街的一些技术报告中出现了这样非常形象的类比：
在上一轮 AI 基建周期中，先进封装（CoWoS）决定了 GPU 的产量。
而在下一轮 AI 基建周期中，光互连能力很可能决定 AI 集群的扩展速度。
这也正是英伟达选择提前布局光互连产业链的核心原因。
那么为什么英伟达选择 LITE 和 COHR？
问题来了，在众多光通信公司中，为什么英伟达偏偏选择了LITE 和 COHR？答案其实就藏在光模块的“身体结构”里。
我们可以把 AI 数据中心想象成一个超大型工厂。GPU 是干活的机器，光模块是连接机器的传送带。现在机器跑得飞快，传统的“铜传送带”扛不住了，必须换成“光传送带”。
但在光模块这个小盒子里，真正决定它能不能跑得快、跑得稳的核心部件，只有一个——那就是激光器。
如果把光模块比作一辆跑车，外壳和组装只是车身，而激光器就是发动机。车身再漂亮，如果发动机动力不足，这辆车在 800G 甚至 1.6T 的“超级高速公路”上，根本跑不起来。而且在 AI 场景下，这个发动机不仅马力要大，还得极度“省油”，否则数据中心瞬间就会变成巨大的电暖炉。
但是全世界能造出这种顶级“发动机”的厂家，屈指可数。这就是英伟达的逻辑：LITE 和 COHR，是这个细分领域里几乎无法绕过的“双寡头”。
先看 Lumentum (LITE)。
它手里握着一张王牌材料——磷化铟 (InP)。你可以把它理解为光通信界的“特种钢材”。只有在磷化铟平台上，才能造出满足 1.6T 时代高频、低功耗要求的顶级激光器。
特别是在未来的 CPO 架构中，所需的高功率连续波激光器，Lumentum 目前处于绝对领跑地位。
英伟达投它，买的是技术的天花板。
再看 Coherent (COHR)。
它更像是一个拥有全产业链能力的“巨人”。
从最底层的晶体材料生长，到芯片加工，再到器件封装，Coherent 全部自己能搞定。
这种垂直整合的模式，让它在产能保障、成本控制和良率提升上，有着极强的韧性。
英伟达投它，买的是供应链的安全垫。
为什么要现在投？因为过去两年的教训告诉英伟达：光模块交货慢，往往不是组装厂没工人，而是卡在了上游的激光芯片上。
英伟达这 40 亿美元，表面是投资，实则是锁定了未来几年核心零部件的“优先提货权”。
这里还有一个很关键的商业逻辑：经营杠杆。激光器行业，技术代差带来的利润非常惊人。比如新一代的 200G 激光器，售价可能是老款的两倍，但因为工艺成熟，成本可能只增加了百分之十几。这种“售价翻倍、成本微增”的剪刀差，就是华尔街最看重的利润爆发点。英伟达通过绑定这两家，实际上也锁定了未来高毛利产品的优先供应。
除了这两家激光器龙头，产业链中还有两家值得关注的公司：
Fabrinet（FN）是光模块制造代工龙头，很多高端光学产品最终都要通过它生产；而 Applied Optoelectronics（AAOI）则是正在快速崛起的光模块厂商，800G 产品预计今年开始放量。
简单来说，这四家公司分别代表了 AI 光通信产业链的四个关键位置：
LITE →激光器技术龙头
COHR →光学器件综合平台
FN →高端光模块制造代工
AAOI →光模块厂商中的成长黑马
CPO：中期变量，而非短期杀手
当光互连从“可选升级”变成“必选底座”之后，市场关注点自然会转向下一层：互连技术的路线将如何演进。
当前 AI 数据中心最主流的方案仍然是可插拔光模块（pluggable transceiver）。这种架构生态成熟、维护方便、成本也相对可控，因此仍然是当前大规模部署的核心形态。
随着网络速度不断提高，行业也在寻找更加紧密结合的解决方案——把光引擎进一步靠近交换芯片，甚至直接与芯片共封装，这就是 CPO（共封装光学）。
正是因为这种“技术路线升级”的叙事存在，市场才产生了一种典型误判：很多人认为，一旦 CPO 成熟，传统光模块就会被迅速取代。
但事实恰恰相反。产业链模型测算显示，CPO 在未来几年仍处于非常早期阶段：
2026 年对光模块需求影响约 3%
2027 年约 11%
2028 年约 16%
换句话说，在未来三到四年时间里，CPO 的渗透仍然非常有限。原因其实很简单——工程现实。
第一是制造良率。CPO 需要将光引擎直接封装到交换芯片附近，封装与测试复杂度远高于传统模块。
第二是散热问题。随着交换芯片功耗不断提升，共封装结构对热管理提出更高要求。
第三是维护成本。传统可插拔光模块出现问题时，只需要更换单个端口模块；但在 CPO 架构下，一旦光引擎发生故障，可能影响整块五十太比特每秒以上的交换模块。
目前 CPO 的整体成本仍然约为传统方案的 8—10 倍。因此，未来的数据中心光互连架构更可能形成一种多层共存结构：
可插拔光模块
NPO（近封装光学）
CPO（共封装光学）
不同技术针对不同距离和功耗需求，各自发挥作用，而不是简单的替代关系。
所以结论其实很清晰：CPO 是长期方向，但在 2026—2028 年这个建设周期里，真正的赢家仍然是那些能够同时布局可插拔、NPO 与 CPO 多条技术路线的厂商。
而英伟达提前锁定 LITE 与 COHR，本质上就是为了在这场持续数年的算力互连竞争中，确保自己掌握最关键的上游资源。
现代战争正在变成一条“算法杀伤链”
如果你觉得本视频对你有帮助，老规矩先点赞再收藏，关键时刻能帮忙美国热线 626 378 3637
现在我们来谈最近的战争。
这套对伊“手术刀式”精准打击的背后，其实已经不是传统的“导弹加雷达”。真正运转的，是一整套由卫星网络、数据平台、AI和无人系统组成的作战体系。
在这条链条里，SpaceX 的星盾（Starshield）负责通信网络，Palantir（PLTR）负责数据整合，Anthropic 与 xAI 提供AI推理，而 Anduril 则提供无人系统执行。整场行动，本质上是一条从“图像数据到精确打击”的高速信息闭环。
首先改变战场节奏的，是 SpaceX 的军用卫星网络“星盾”。
过去的军事卫星大多在约3.6万公里的高轨道上运行。信号从地面发到卫星，再返回地面，往返距离接近7万公里，即便以光速传输，也会产生大约500毫秒以上的延迟。半秒听起来很短，但在高速移动目标面前，这已经足够让画面变成“过去发生的事情”。而星盾使用的是约550公里高度的低轨卫星网络，延迟被压缩到20毫秒左右。
简单理解就是：
过去指挥中心看到的是“半秒前的画面”，
而现在看到的几乎就是“正在发生的画面”。
同时，星盾还能提供接近 500Mbps 的数据带宽。这意味着战场上传回的，不再只是简单的坐标和语音，而是持续的视频画面、多光谱传感器数据以及无人机实时影像。
但问题也随之出现——当信息太多时，人类反而更难判断。
这时，Palantir（PLTR）的平台开始发挥作用。这家由硅谷投资人彼得·蒂尔（Peter Thiel）创立的公司，本质上是在为军方提供一个“数据操作系统”。Palantir 的 Gotham 平台早已深度嵌入美国国家安全体系，美国国防部、陆军以及情报机构都在使用这套系统来整合战场信息。
在这个平台上，来自不同来源的数据会被汇总到同一张数字地图中——卫星影像、无人机画面、电磁信号，甚至公开网络信息，都可以被快速整合并持续更新。在这种系统里，目标不再只是一个静止坐标，而是一条被持续计算和追踪的运动轨迹。简单说，指挥官不再需要在多个系统之间切换，而是可以在一张实时地图上看到整个战场。
接下来，AI开始参与决策。Anthropic 的 Claude 模型和 xAI 的系统在这里更像一个数字化参谋团队。它们可以在短时间内分析大量信息，并模拟不同战术路径，例如：
哪条路径更容易避开防空系统，
哪种打击方式附带损伤更小。
这种AI辅助决策，让许多战术判断可以在几秒钟内完成。
当最终指令下达，执行任务的是 Anduril 的无人系统。Anduril 的核心系统叫 Lattice，它可以让多架无人机在同一网络下协同工作。
这些无人机在飞行过程中，会不断接收新的信息和指令。如果目标移动或者环境变化，系统会实时调整飞行路径。
在低延迟通信支持下，打击轨迹可以在最后阶段持续修正，从而提高整体精度。
当卫星通信、数据整合、AI和无人系统连接在一起时，战争的组织方式就发生了变化。
四维战争如何重写军工与美股结构
过去几十年，军工体系的核心价值几乎全部集中在大型武器平台上——战机、航母、导弹和装甲车构成了军事实力的象征。谁能制造更强的武器平台，谁就能在军工市场中占据主导地位。
但在新的作战体系中，决定胜负的关键开始发生变化。越来越多的价值，不再来自单个武器平台，而是来自信息系统本身。
谁能更快获取信息；
谁能更快处理数据；
谁能更快完成决策。
当战争开始比拼信息速度与决策效率时，军工产业的价值重心也开始从“钢铁平台”转向“信息网络”。
在美股市场，这种变化已经逐渐显现。传统军工巨头依然占据重要位置，例如：
洛克希德·马丁（LMT）
雷神技术（RTX）
诺斯罗普·格鲁曼（NOC）
这些公司仍然主导着战机、导弹和防空系统等核心装备。但如果把整个作战体系拆开来看，就会发现，一条新的技术基础设施正在逐渐形成——低轨卫星通信、数据平台、AI与云计算。
也正因为如此，资本市场的关注点开始从单一武器平台，转向支撑这套体系运转的底层技术。对于投资者来说，更值得研究的，其实是围绕这一基础设施形成的整条美股供应链。
战争重新定价的美股供应链
首先是通信与光学链路。
低轨卫星网络的关键并不只是卫星数量，而是通信效率。Broadcom（AVGO）在通信芯片领域占据重要位置，而 Coherent（COHR）与 Lumentum（LITE）则深耕激光器件与光模块技术。随着星间激光通信的发展，高端光通信设备的需求可能明显增加。
第二层是算力与数据系统。
低轨卫星提供信息来源，但真正决定效率的是数据处理能力。Palantir的平台可以整合卫星影像、无人机视频以及电磁信号，而AI模型则依赖英伟达等公司提供算力支持。
第三层是无人系统与边缘节点。
无人机正在从侦察工具演变为战场执行节点。例如 AeroVironment（AVAV）长期提供战术无人机系统；Ondas Holdings（ONDS）则布局无人机平台与专用通信网络，其软件定义无线电技术可以帮助无人机形成自组织通信网络，从而提高协同能力与抗干扰能力。
当通信网络、算力平台和无人系统逐渐连接在一起时，一条新的军工产业链也随之形成。对于投资者来说，这意味着军工板块的结构正在发生变化。传统平台型公司依然稳定，但未来估值弹性更大的，往往是那些掌握通信链路、数据入口和算力资源的企业。
如果低轨卫星网络、AI系统和无人平台继续融合，那么“空间 + 数据 + 无人系统”，很可能会成为未来几年军工产业最重要的一条结构主线。
好了，今天的视频就到这里。当战争形态升级、算力成为军备、光互连成为基础设施，你会如何调整自己的资产配置，来参与这场军工与 AI 的代际革命？欢迎在评论区分享你的看法，我们一起在变局中寻找确定性。我们下期见。
