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CPO商业化落地进程有哪些关键进展？
英伟达CPO交换机正式量产，Spectrum-X Ethernet Photonics相比传统方案激光器数量减少约4倍、功耗降低约5倍、平均故障间隔提升约10倍。Lumentum预计Scale-up产品2027H2量产出货，Coherent预计Scale-out CPO 2026H2开始贡献营收，Scale-up CPO 2027年起贡献营收。SK海力士发布CPO技术路线图，提出光子中介层直接连接处理器与存储器，提升内存利用效率，拓展AI基础设施扩展能力。
AI算力发展趋势如何？
2026年液冷在AI芯片渗透率预计达53%，2027年接近60%。液冷应用范围扩展至网卡、光模块等。英伟达Vera Rubin平台全面采用无风扇全液冷架构，Google AI Server液冷覆盖比例超80%。AI服务器单机柜功率提升将推动液冷从局部散热向整柜、全系统热管理演进，液冷行业有望进入量价齐升阶段。谷歌与Marvell达成定制半导体产品商业协议，强化谷歌TPU生态硬件能力，重塑AI ASIC竞争格局。
本报告重点分析了哪些方向？
本报告重点关注CPO商业化落地进程，包括英伟达、Lumentum、Coherent等企业进展及SK海力士技术路线图。同时分析谷歌与Marvell定制半导体合作，强化AI算力供应链稳定性。此外，报告关注NVIDIA、AMD、Google等高端芯片放量对液冷需求的带动作用，预测2026年液冷渗透率达53%，2027年接近60%。
当前AI算力市场状况如何？
AI算力市场呈现CPO技术加速产业化趋势，英伟达CPO交换机量产，光子中介层技术提升内存利用效率。液冷技术渗透率快速提升，英伟达、Google等头部企业全面采用液冷架构。谷歌与Marvell合作开发定制半导体，强化TPU生态硬件能力，推动AI ASIC竞争格局重塑。光模块、光芯片、衬底材料等产业链环节受益于AI算力需求增长。
本报告提示哪些风险？
本报告提示AI资本开支不及预期风险，新技术落地不及预期风险，技术路线分化与竞争格局波动风险，谷歌与Marvell定制合作落地不及预期风险。需关注CPO技术产业化进程的挑战，液冷技术渗透率提升的竞争压力，以及AI算力供应链稳定性问题。