在 AI 训练集群加速落地的浪潮里，光模块作为 GPU 集群之间高速数据传输的关键载体，是英伟达 DGX 整机方案、全球各大算力合作伙伴数据中心重点采购品类。结合行业调研信息，梳理英伟达生态主力光模块的需求方向。

算力大盘数据

随着 Blackwell 架构 GB200、GBW 超级芯片大批量出货，英伟达生态算力集群迎来新一轮扩建高峰，高速光模块需求一路走高。 搭载 Blackwell 架构 GPU 的服务器出货量稳步上涨，直接带动 2026 年 800G 光模块需求快速扩张；Hopper 架构 H100、H200 存量算力集群仍持续扩容，200G、400G 光模块保持稳定采购量。 行业数据显示，新增 AI 算力集群部署中，800G 光模块占比不断提升，400G 主要用于老机房升级；下一代 1.6T 光模块正在前期测试，适配英伟达新一代 Rubin 平台。 微软、Meta、甲骨文等海外云厂商，以及国内算力服务商新建万卡训练集群，优先选用 800G OSFP/QSFP-DD 光模块，兼顾集群内部短距互联与跨机房组网。

速率分层情况

按照英伟达 GPU 代际划分，算力集群选用的光模块有着明确区分：

Blackwell 架构（GB200、GBW 超级芯片，当下新建集群主力）

Scale Up（GPU 间 ICI 互联）与 Scale Out（交换机互联）统一主推 800G OSFP/QSFP-DD，主流规格包含 DR4（500m）、FR4（2km）、LR4（10km）、SR8（100m 多模）。

Hopper 架构（H100、H200）

存量大规模集群混合使用 200G QSFP56、400G QSFP-DD；H100 NVL 推理集群倾向短距 200G SR4，大型训练集群升级普遍选用 400G DR4/FR4，解决带宽瓶颈。

Ampere 架构（A100、A30/A10）

多用于存量边缘算力、推理集群，以 100G QSFP28 为主；轻量化边缘节点搭配 25G SFP28 多模光模块，新建大型训练集群基本不再采用。

带宽升级逻辑十分清晰：算力集群从 400G 升级到 800G，只需要更换高速光模块，不用大范围改造机房布线与交换系统，硬件升级性价比很高。

供应商格局

英伟达本身不直接采购光模块，订单由微软、AWS、Meta、服务器 ODM 厂商直接下发。 海外老牌光模块厂商拿到早期 800G 试点订单；国内头部光模块厂商持续切入供应链，在 800G FR4、DR4、SR8 等主流规格持续放量，多家企业完成英伟达整机生态认证，同步开展 1.6T 光模块样品测试。 短期市场格局：国内算力市场 800G 订单由国内头部厂商主导；海外客户采用多供应商策略，保障交付稳定。

技术选型要点

英伟达 AI 集群光模块普遍采用 PAM4 调制，根据场景按需选型：

1. 机房内短距离互联（100m）：优先 SR8 多模光模块，成本更低；

2. 机柜间、机房内中距离传输（500m）：选用 DR4 单模光模块；

3. 跨机房组网（2km）：FR4 是行业通用标配；

4. 园区远距离互联（10km）：采用 LR4 光模块。 封装分为 OSFP、QSFP-DD 两条路线，高密度 GB200 集群优先 OSFP 封装，散热表现更好；老机房升级大多选用 QSFP-DD。

   

市场趋势总结

英伟达生态数据中心光模块需求梯队十分清晰：800G 已经大规模批量供货，400G 依靠存量机房维持稳定采购，1.6T 光模块处于前期验证阶段。 新建 AI 训练集群普遍以 Blackwell 架构 GB200 为核心，800G DR4/FR4/SR8 成为标配；存量 Hopper 集群持续采购 200G/400G 模块扩容；老旧 Ampere 架构集群逐步转向边缘推理场景。随着全球万卡级 AI 算力工厂不断落地，未来数年 800G 光模块需求将保持强劲增长，1.6T 光模块也会随着英伟达新一代平台逐步起量。

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