当OpenAI训练GPT-4消耗数以万计的GPU集群昼夜不息地运转时，当特斯拉的自动驾驶系统实时处理着来自八个摄像头的海量数据流时，一个看似底层却至关重要的问题浮出水面：是什么支撑着这些庞大计算体系的高速通信？答案指向两个精密制造的电子元件——光模块与印刷电路板（PCB）。在AI时代，数据已成为新的石油，而光模块与PCB正是输送这些"能源"的数字动脉。它们一个负责光电转换，一个负责电路互联，共同构成了现代算力基础设施的"神经脉络"。本文将深入剖析这两大核心组件如何协同演进，在AI算力的驱动下突破物理极限，重塑高速数据传输的技术边界。
光模块：AI算力的光电转换引擎
从155Mbps到1.6Tbps的技术跃迁
光模块的演进史是一部不断突破带宽极限的奋斗史。早在1999年，光模块以1X9封装形式固化在通信设备电路板上，传输速率仅为OC-3（155Mbps）和OC-12（622Mbps），主要应用于电信骨干网。进入21世纪，GBIC和SFP模块的出现开启了小型化、可热插拔时代，大幅提升了部署灵活性。2001年，10G模块经历了XENPAK、X2到XFP的演进，最终SFP+技术以更小尺寸实现10G传输，成为主流。
AI时代的到来彻底改变了这一演进节奏。传统10G、40G、100G光模块已无法满足超大规模数据中心的需求。400G光模块凭借高带宽特性，成为AI算力网络的关键支撑。而当前，800G光模块正成为AI集群的标配，其单端口带宽倍增带来单位比特成本下降35%以上、功耗降低40%的显著优势。更令人瞩目的是，1.6Tbps光模块已进入预商用阶段，FICG等企业已实现1.6T/秒的传输速率，并启动了3.2T技术的研发。这一演进路径清晰地显示：AI算力需求每18个月翻一番，光模块技术迭代周期已压缩至1-2年。
关键技术的突破与协同
现代光模块的卓越性能得益于多项核心技术的协同创新。
PAM4调制技术：传统NRZ调制采用高、低两种电平表示0和1，而PAM4采用四种电平，每个符号传输2比特信息，使传输效率提升一倍。800G光模块正是基于单通道100G或200G的PAM4调制，通过8通道或4通道集成实现总带宽。这种技术在保持波特率不变的情况下实现速率倍增，是突破带宽瓶颈的关键选择。
硅光技术：2010年Luxtera（现Cisco）推出首款商用硅光模块，标志着硅光技术从实验室走向市场。硅光模块利用成熟的CMOS工艺将光器件集成在硅基芯片上，具有集成度高、成本低、功耗低的优势。2010年代中期，硅光模块在850nm短距传输场景的渗透率已突破30%。在AI时代，硅光技术成为降低功耗、提升密度的核心技术路径。
先进封装技术：800G光模块市场形成QSFP-DD和OSFP两大主流封装形式。QSFP-DD体积更小，兼容现有400G交换机架构，供应链成熟，成本较OSFP低15%以上。而更具革命性的CPO（光电合封）技术，将光引擎与网络交换芯片（ASIC）封装于同一芯片载体，通过直接光纤耦合替代传统可插拔光模块，电信号路径缩短80%以上，从根本上重构了数据传输路径。英伟达已在AI工厂路线图中明确将CPO作为下一代技术方向。
AI场景下的应用与挑战
光模块在AI算力场景中发挥着多重关键作用：
数据中心内部互联：在英伟达DGXGH200超级计算机中，通过1920个800G光模块构建低延迟网络，满足千卡GPU集群的实时通信需求。400G/800G光模块支持超大规模数据中心的高速数据交换，确保计算节点间通信效率。
边缘计算低延迟传输：自动驾驶、工业物联网等场景要求数据处理从云端下沉至边缘，低延迟、高带宽的光模块成为必需。400G光模块在延迟方面表现优异，适用于实时性要求极高的AI应用。
超高性能计算：AI模型训练需要大量计算资源，HPC环境下不同节点间需通过光模块进行高效数据交换。光计算芯片的兴起进一步优化了这一过程，Lightmatter的Envise芯片运行BERT模型时速度是英伟达A100的5倍，功耗仅为六分之一。
然而，挑战同样严峻。功耗与散热成为主要瓶颈，800G模块功耗已达15-20W，1.6T模块预计超过25W。在交换机满配情况下，总功耗可达千瓦级，对散热设计提出极高要求。信号完整性问题日益突出，高速信号在PCB走线、连接器、封装等环节的损耗必须精确控制。此外，成本压力也不容忽视，800G模块价格是400G的1.5-2倍，如何在性能与成本间取得平衡，是规模化部署的关键。
印刷电路板：高速互连的神经脉络
AI算力对PCB的革命性要求
如果说光模块是数据传输的"转换器"，PCB就是承载这一切的"神经脉络"。在AI时代，PCB从传统电子元器件的支撑平台，演变为决定系统性能的关键瓶颈。与传统PCB相比，AI算力PCB在技术参数与制造工艺上存在显著差异。
高密度集成：AI服务器、GPU等核心算力设备需要处理海量数据，要求PCB具备更高布线密度与层数。高多层PCB（通常16层以上，甚至达28-32层）和任意层HDI（高密度互连）板成为主流，以实现芯片、内存、高速接口的紧密互联。深南电路推出的AI服务器专用PCB采用多层设计，有效支持高带宽、高速数据传输。
高速传输：AI运算对数据传输速度极为敏感，需PCB支持高速信号传输，减少衰减与干扰。大量采用低介电常数（Low-Dk）、低介质损耗（Low-Df）的新型材料，如罗杰斯（Rogers）、生益科技的高频板材，并优化阻抗控制技术。光模块PCB的传输速率从早期的1G/10G发展到现在的400G/800G甚至1.6T，要求材料具有极低的介电常数Dk和介质损耗因子Df。
散热与可靠性：AI芯片运行时产生大量热量，PCB必须具备优秀的散热设计。通过埋铜块、增加散热孔、采用高导热材料等方式，确保系统稳定运行。面对7×24小时不间断运算需求，PCB需具备更高的可靠性与耐用性。
光模块PCB的特殊挑战
光模块PCB作为高速PCB的细分领域，其制造难度和成本远高于普通PCB，体现在以下特点：
高频高速：传输速率的指数级增长要求PCB材料具有极低的介电损耗，以减少信号传输过程中的失真。这对材料选择、工艺控制提出极高要求。
高密度互连（HDI）：光模块尺寸小型化（如SFP、QSFP-DD）要求内部集成TIA（跨阻放大器）、LDD（激光驱动器）、MCU、CDR（时钟数据恢复）等多种芯片，布线空间极其有限。必须采用盲埋孔、微孔、盘中孔等HDI技术。
混合材料设计：为平衡性能和成本，常采用混压结构。RF信号线使用昂贵的高速板材（如Rogers系列、松下Megtron系列），而电源和控制线使用成本较低的FR-4板材。这种设计对层压工艺、热膨胀系数匹配提出挑战。
高精度阻抗控制：高速差分信号对阻抗一致性要求极为苛刻，通常要求控制公差在±10%甚至±5%以内，这对线宽、介质厚度、蚀刻均匀性提出极高要求。
良好的热管理：光模块功耗密度高，PCB必须有效传导热量，避免芯片过热降频或失效。
市场规模与产业链格局
AI服务器市场的爆发直接驱动PCB需求激增。根据Prismark预测，2024年全球光模块市场达108亿美元，预计2025年增长至121亿美元；中国市场规模606亿元，2025年或达700亿元。在高端PCB领域，深南电路、生益科技等国内企业已具备国际竞争力。深南电路的产品已在高频信号传输效率和热管理方面表现出色，为AI服务器提供稳定性能，提升计算效率。
产业链上游包括覆铜板（CCL）厂商，如罗杰斯、松下、生益科技；中游是PCB制造商，如深南电路、鹏鼎控股；下游则是光模块厂商，如中际旭创、Coherent（Finisar）。AI驱动下，各环节毛利率均有所提升，特别是高速CCL和HDI板，技术壁垒高，议价能力强。
协同演进：光模块与PCB的深度融合
封装集成：从可插拔到光电合封
传统架构中，信号需经"ASIC→PCB板级走线→高速连接器→独立光模块→光电转换"多级传输，每级接口均引入信号衰减与延迟。CPO技术的出现打破了这一范式，将光引擎与ASIC封装于同一芯片载体，电信号路径缩短80%以上。
这种变革对PCB提出新要求：
板级光互连：PCB需集成光纤耦合结构，精度要求达微米级
热管理革新：光引擎与ASIC共热，需采用埋铜块、均温板等先进散热技术
信号完整性优化：消除连接器后，PCB走线成为主要损耗源，需采用超低损耗材料，优化走线设计
英伟达的Spectrum-XPhotonics路线图明确将CPO作为AI工厂的核心技术。这种"芯片级光电协同"不仅降低功耗，更从根本上解决了传统可插拔模块的密度瓶颈。
材料体系的协同创新
光模块与PCB的性能高度依赖材料进步。在高速场景下，两者面临共同的材料挑战：
低损耗基材：光模块PCB的RF层需使用Rogers、Megtron等高频材料，其介电常数（Dk）低于3.0，介质损耗（Df）低于0.005。这些材料同样在AI服务器主板中广泛应用，形成产业链协同。
硅光集成：硅光技术利用SOI（绝缘体上硅）晶圆制造光器件，与CMOS工艺兼容。硅光芯片可直接键合在PCB上，形成"光芯片→硅中介层→PCB"的三维集成结构。这要求PCB具备更高平整度、更低热膨胀系数（CTE），避免键合失效。
热管理材料：光模块功耗密度超10W/cm2，需采用高导热垫片、相变材料、石墨烯薄膜等。PCB的埋铜块、金属基板技术与之配合，形成"芯片→封装→PCB→散热器"的全路径热传导。
制造工艺的互相促进
光模块PCB的精密制造要求推动了PCB产业技术升级：
激光钻孔：微孔直径小于100μm，位置精度±25μm，满足HDI布线需求
电镀填平：盲孔电镀需完全填平，避免信号反射，这优化了电镀工艺
阻抗测试：时域反射计（TDR）测试成为标配，推动PCB测试设备精度提升
清洁度控制：光模块对尘埃敏感，PCB制造需在万级洁净室完成，提升了整体品控水平
反过来，PCB技术的进步也赋能光模块：
嵌埋元件：将电容、电阻埋入PCB内层，减小光模块尺寸
刚柔结合：柔性PCB用于光模块内部连接，适应小型化需求
3D打印：基于3D打印的异形散热器，优化光模块热管理
AI时代的技术挑战与突破路径
速率、功耗与成本的"不可能三角"
光模块与PCB面临的核心矛盾是：速率需求指数级增长，功耗和成本却要求线性甚至下降。800G光模块功耗已超15W，1.6T预计达25W。在交换机满配情况下，总功耗可达千瓦级，对散热和供电提出极限挑战。
突破路径：
硅光技术：利用CMOS工艺大规模集成，降低制造成本30%以上
DSP优化：先进的数字信号处理器采用更高效的算法，降低功耗
共封装光学（CPO）：消除连接器损耗，系统功耗降低30-40%
新材料应用：如低维材料（石墨烯、磷烯）用于调制器，进一步降低功耗
信号完整性的极限挑战
在112Gbps/lane速率下，信号完整性成为成败关键。PCB走线损耗、串扰、反射、抖动等问题被放大：
PCB损耗：FR-4材料在56GHz时损耗超1dB/inch，需采用超低损耗材料
阻抗不连续：过孔、焊盘、连接器导致阻抗突变，需通过仿真优化
电源完整性：高速开关引入电源噪声，需优化PDN（电源分配网络）设计
解决方案包括：
仿真驱动设计：使用AnsysHFSS、CadenceSigrity等工具进行全链路仿真
测试验证：眼图测试、误码率测试（BERT）、TDR测试贯穿研发全程
标准制定：OIF、IEEE等组织持续更新标准，规范信号完整性要求
散热管理的系统性工程
AI服务器功耗已从传统服务器的500W激增至3000W以上，单个GPU功耗达700W。光模块与PCB的散热必须协同设计：
光模块侧：
采用气密封装，内部填充导热胶
TEC（半导体制冷）实现主动温控
散热片与PCB接地层紧密接触
PCB侧：
埋铜块直接接触芯片，热阻降低50%
增加散热孔（thermalvia），密度达每平方厘米100个
金属基板（IMS）用于高功率区域
系统级：
风道设计优化，确保冷空气优先流经光模块
液冷板直接冷却交换芯片和光模块区域
相变材料（PCM）用于瞬时高热冲击吸收
未来展望：迈向全光互联时代
速率持续攀升：1.6T与3.2T
光模块速率正向1.6Tbps甚至3.2Tbps迈进。1.6T光模块预计2026年开始导入，采用112Gbps/lane×16通道或224Gbps/lane×8通道架构。3.2T光模块研发已启动，可能采用3D堆叠硅光技术，实现更高集成度。
PCB需同步演进：
224Gbps/lane要求PCB材料Df<0.002，Dk<2.8
需采用更先进的HDI工艺，线宽/线距缩小至25μm/25μm
光电合封成为必然选择，传统可插拔模块将难以满足性能要求
硅光技术的全面渗透
硅光技术正从"补充"走向"主流"。在400G时代，硅光模块渗透率约30%；在800G时代预计超50%；在1.6T时代可能成为必选。硅光技术的优势在于：
成本：利用CMOS规模效应，降低BOM成本
功耗：集成度高，驱动功耗降低40%
密度：可实现单片集成多通道，体积缩小60%
PCB产业链需适应硅光封装：
开发硅光兼容的基板材料
优化与硅中介层的互连工艺
建立硅光-PCB联合仿真平台
全光互联的终极愿景
长远来看，计算单元间将实现"全光互联"。光信号从GPU显存出发，经硅光交换芯片，直达网络，全程无需电光转换。这一愿景要求：
光计算：Lightmatter的Envise芯片已实现光域矩阵运算
光存储：基于相变材料的光存储器研发中
光互连：片间、板间、机间全光网络
PCB的角色将转变为"光电混合基板"，既有电信号层，也有光波导层。日本已展出光波导PCB样品，光损耗<0.1dB/cm，未来5-10年有望商用。