别只盯CPO了，华为这次牵头的NPO才是当下的重头戏

作者 / 海右

出品 / ITBEAR

过去两年，AI产业几乎把所有目光都放在GPU、算力芯片和大模型上。但行业越往前走，大家越发现一个现实：GPU越来越强，真正限制大模型训练效率的，却开始变成GPU之间的数据传输。

说得简单一点，现在AI竞争，已经不只是比谁的芯片快，更是在比谁的数据跑得快。就在这样的背景下，国内高速光互连领域迎来一个值得关注的新动作。

近日，在北京举行的“超节点与GW级AIDC技术论坛暨Open AI Infra社区半年工作会议”上，华为联合中国移动研究院、京东云、百度、中国电子技术标准化研究院等20多家产业链伙伴，共同启动OPEN NPO项目，并发起国内首个NPO光互连MSA(多源协议)。

要知道，之前高速光互连领域的标准大多掌握在海外厂商手里，国内企业只能跟着别人的规矩走。现在华为牵头定标准，不光是技术突破，更让中国在这个赛道上有了实打实的话语权。

01.

行业卡在哪？NPO成破局关键

现在AI发展得越来越快，大模型训练、超大规模智算集群成了行业主流。可背后有个绕不开的问题，就是算力互连。

光模块是算力网络的核心，负责在服务器和交换机之间传输海量数据。以前大家用的都是传统可插拔光模块，技术虽然成熟，但在高密度算力场景里，短板越来越明显。

业内人都清楚，传统可插拔光模块功耗高、集成度不够。在超节点和GW级AIDC场景里，设备堆叠得越密，功耗和时延问题就越突出。

这两年，NPO近封装光学技术开始走进大家视野，它正好能解决这些痛点。NPO把光引擎贴在交换机主板靠近芯片的位置，把电信号传输路径缩短到厘米级，既能大幅降低功耗和时延，还能提升集成度和可靠性。

可NPO技术推广起来并不顺利。最大的问题就是没有统一标准，各个厂商的接口规格不一样，产品之间没法兼容。

企业采购设备时，只能盯着一家供应商选，不仅选择空间小，适配成本也居高不下。供应链协同效率低，也直接拖慢了NPO技术的规模化商用速度。

这也是为什么行业里一直盼着能有一个统一的标准，把产业链各方拧成一股绳。

02.

标准落地后，产业链终于有了统一方向

华为牵头启动的OPEN NPO项目，核心就是解决标准不统一的问题。这次参与的20多家伙伴，覆盖了整个产业链，既有中国移动研究院、中国电子技术标准化研究院这样的科研和标准机构，也有百度、京东云这样的算力需求方，还有新华三、华工正源、立讯技术等设备和器件厂商。

这个项目要做的事很明确，就是制定统一的NPO技术规范。重点围绕机械规格、电气规格、环境可靠性和管控运维等方面发力，尤其是电连接器接口，核心成员会联合拿出2D和3D图纸级的详细定义。这样一来，不同厂商生产的产品就能实现互配兼容，企业采购时也能有更多供应商选择。

从行业角度看，这个标准的落地，也让中国在高速光互连领域有了自主话语权。以前光通信领域的MSA多源协议，基本都是海外厂商主导，我们只能被动跟进。这次国内首个NPO光互连MSA的推出，完善了近封装光学领域的开放标准协同机制，也为构建自主开放的产业生态打下了基础。

NPO技术的价值，已经得到了行业和资本市场的认可。它是介于传统可插拔光模块和CPO共封装光学之间的过渡方案，虽然CPO被看作是长期发展方向，但目前CPO缺乏开放的生态系统，大规模商用还需要时间。

市场规模也印证了NPO的发展潜力。根据Dataintelo的数据，全球NPO市场2025年估值为38亿美元，到2034年将达到186亿美元，增长空间巨大。

国内多家上市公司已经提前布局，新华三作为紫光股份的控股子公司，网络设备运营量超1.2亿台;华工正源具备1.6T光模块产品储备;立讯技术也推出了800G硅光模块产品，这些企业都能在NPO规模化商用中抢占先机。

03.

标准落地只是起点，国产算力互联再提速

回头来看，这次OPEN NPO项目启动，释放出的信号很明确，国内AI基础设施建设开始从单点技术创新，迈向标准化、生态化和规模化发展的新阶段。

过去，国内企业更多是在产品层面追赶国际先进水平。如今，越来越多企业开始参与标准制定、生态建设和产业协同，这意味着产业竞争正在进入新的层次。

当然，一项标准从发布到真正成为行业共识，还需要产品验证、供应链配合和市场检验。按照目前规划，首版技术规范将在今年第三季度推出，未来几年才是真正决定产业走向的关键阶段。

对于华为以及参与OPEN NPO项目的20多家产业伙伴来说，这只是一个起点。对于整个中国AI基础设施产业来说，这更像是一块新的路牌。

当高速光互连开始拥有统一标准，AI算力网络的底座也将变得更加稳固。而随着越来越多企业加入这条赛道，中国在下一代高速光互连领域的话语权，也有望随着产业生态的成熟不断提升。