博通、英伟达、Intel三大CPO平台方案横向评测
当AI算力集群从万卡迈向百万卡,当单芯片交换容量突破百T级大关,共封装光学(CPO)已不再是"未来技术"——它是正在发生的现在。截至2026年8月,博通Tomahawk 6已启动早期客户送样、英伟达Spectrum-X已实现量产交付、Intel则以OCI芯片利剑直指下一代计算互连。三条路线、三种哲学、三套数据,谁在真正定义光互连的未来?
一、方案架构:三条路径,三种信仰
博通:硅中介层+MZM,稳健派的量产之王。 Bailly(51.2T)采用2.5D硅中介层方案,8个6.4Tbps光引擎集成于Tomahawk 5 ASIC封装,通过CWDM在单根光纤承载4×100G通道。下一代Davisson(102.4T)则将单调制器速率翻倍至200Gbps。博通依托台积电COUPE平台,同时自建+外协双轨并行,2025年10月出货量已超5万台,是业界公认的"率先量产者"。
英伟达:有机基板+MRM,激进派的密度怪兽。 Spectrum-6 CPO以台积电3nm工艺打造102.4T单芯片交换容量,采用微环谐振器(MRM)调制器与可拆卸光学服务组件(OSA)设计。电通道长度小于5mm,较传统可插拔方案缩短97%以上。Quantum-X InfiniBand则剑指115.2Tbps,Spectrum-X以太网更规划409.6Tbps终极形态。
Intel:3D混合键合+玻璃基板,技术派的纵深探索。 Intel走2.5D/3D混合键合路线,将硅光引擎与ASIC通过铜-铜直接键合集成,电信号传输距离压缩至100μm以内。其独创的OCI(光学计算互连)芯片利已展示4Tbps双向带宽,目标每比特功耗低于1pJ,并首次演示CPU到CPU的共封装光通信。
二、核心参数对决:数据不说谎
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维度 |
博通Bailly/Davisson |
英伟达Spectrum-X/6 |
Intel CPO/OCI |
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单芯片带宽 |
51.2T→102.4T |
102.4T→409.6T |
4T(OCI,方向×2) |
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调制器 |
MZM(5-10pJ/bit) |
MRM(1-2pJ/bit) |
环形调制器(目标<1pJ) |
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光源方案 |
外置激光器(ELS) |
外置激光器(ELS) |
外置+集成混合 |
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电互连距离 |
<1mm |
<1mm(<5mm) |
<100μm |
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单800G端口功耗 |
约8-10W |
约9W |
目标5pJ/bit |
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封装平台 |
台积电COUPE+自建 |
台积电CoWoS独家 |
混合键合+玻璃基板 |
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冷却方式 |
风冷/液冷过渡 |
液冷标配 |
液冷集成 |
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互连密度 |
10Tbps/mm |
10Tbps/mm |
>10Tbps/mm(3D) |
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量产状态 |
2025年已出货5万+ |
2026年量产交付 |
2025小批量验证 |
三组数据最能说明问题:功耗,英伟达MRM以1-2pJ/bit领先,博通MZM以5-10pJ/bit稳守,Intel目标<1pJ/bit最激进;带宽,英伟达409.6Tbps规划无人能及,博通102.4T已落地,Intel 4T OCI则面向计算互连而非网络交换;互连距离,Intel的100μm已逼近物理极限,英伟达与博通均在毫米级。
三、性能实测:谁在真正碾压?
能效维度: 英伟达官方宣称Spectrum-6整机功耗较同带宽可插拔方案降低50%以上,单端口功耗约9W(传统25-30W),降幅约70%。博通Bailly光互连功耗降低约70%,交换机层面功耗下降30%。Intel CPO方案损耗从传统20dB压至1-2dB,信号完整性提升一个数量级。三者在能效上均实现量级跃升,但英伟达的液冷+MRM组合在超大规模部署中PUE优势最显著。
可靠性维度: 英伟达宣称MTBF是传统方案10倍、系统正常运行时间提升5倍。博通在Meta实验室实现"百万小时零闪断"。Intel则通过冗余激光器阵列满足Telecordia GR-468-CORE标准。CPO消除可插拔接口后,约30%与光模块相关的网络故障从根源上归零——这是三者共享的结构性优势。
可维护性维度: 三者均采用不可热插拔的整板更换设计,这是CPO架构的天然代价。英伟达OSA模块化设计略有缓解,博通与Intel则更为刚性。
四、终局判断:没有统一答案,只有场景适配
超大规模AI集群(万卡级以上):英伟达Spectrum-X的409.6Tbps规划与液冷架构是唯一选择,其能效优势在百万GPU工厂中将被指数级放大。
当前800G以太网升级:博通Bailly已量产交付、生态成熟、成本可控,是"即插即用"的务实之选。
下一代计算互连与光电融合:Intel OCI的3D混合键合与玻璃基板方案代表最深远的技术纵深,虽未大规模商用,却可能在2028年后改写游戏规则。
三巨头的CPO之战,本质上是"现在、未来与未来的未来"之争。数据摆在眼前,选择交给场景。





