摘要

CPO 首要攻克的是 scale-out，去掉 DSP 可以直击 AI 数据中心的功耗和利用率约束。 在可插拔收发器中，DSP 消耗的功耗最高可达60%，并贡献超过90%的新增时延；收发器完成信号转换需要150–200 ns。CPO 将光学引擎放到足够靠近交换机或 ASIC 的位置，从而消除这笔 DSP 成本。
架构路线将从妥协型产品走向集成度越来越高、也越来越难维修的光学方案。 LPO 直接去掉 DSP，基本是“听天由命”；OBO 集两头最差于一身；NPO 可能成为经久耐用的折中方案，也可能只是过渡阶段；真正基于 interposer 的 CPO 则同时消除 DSP 和 SerDes，成为“CPO 的终极关卡”。
scale-out 的收益并不意味着 CPO 会被普遍采用，因为它会改变供应商关系和故障边界。 标准 OSFP 和 QSFP-DD 可插拔模块已经标准化、供应商多元，任何技术人员都能更换；CPO 可能把买家绑定在 NVIDIA 或 Broadcom 的硬件上，并让一次光接口故障演变成整台交换机更换。对超大规模云厂商而言，可维修性、供应商多元化和价格控制仍是核心诉求；新兴云厂商则更容易被 NVIDIA 的 turnkey 系统吸引。
只要铜缆还能覆盖机架内部距离，它就是更优的 scale-up 介质。 铜“说的是半导体的母语”，每米仅增加约5 ns，跨2米（即2000000微米）可能约增加10 ns，而且无需电光转换；在当前机架级距离下，即便没有 DSP 的 CPO，速度仍更慢、功耗也更高。
448G 链路的到来将成为转折点，因为铜缆的传输距离会进一步缩短。 当前一代 224G 铜缆采用 PAM4 时可达约2米（即2000000微米）；下一代 448G 可能需要 PAM6、PAM8 或更高波特率，而这些方案都会恶化信噪比、压缩传输距离。新的规则是“能用铜就一直用铜”，NVIDIA 仍计划在 Rubin、Feynman 及后续产品中采用基于铜缆的机架内网络。
CPO 的终极价值在于扩大 scale-up 的 world size，让更大的连接规模足以抵消其时延和能耗劣势。 Blackwell 通过 NVL72 将范围从8块 GPU 扩大到72块；在 GTC 2026 上发布的 Vera Rubin Ultra NVL576，用光学链路连接8个基于铜缆的 NVL72 机架，而 NVIDIA Kyber NVL 1,152 已经在视野之内。一旦光学链路连接起多得多的 GPU，“没人能胜过更大的 scale-up world size”。

精读

1. 铜主导机架，光学主导数据中心

节目从铜缆的物理取舍讲起：铜能把从晶体管金属层到单个 NVIDIA NVL72 机架 spine 的各个环节连接起来，但每通道 200 Gbps 的信号传输距离只有约2米（即2000000微米）。因此规则很简单：“能用铜就用铜，非用光不可时才用光”（use copper when you can and optical when you must）。
scale-up 链路让单个、甚至双宽机架内的 GPU 几乎像一块 GPU 一样运行，因此对带宽和时延提出极高要求；scale-out 连接的是数据中心内不同机架。scale-out 需要8至10倍的前端带宽，而 scale-up 还要在此基础上再提高10倍。

2. DSP 是 CPO 为消除而生的成本负担

标准 OSFP 或 QSFP-DD 可插拔模块包含电气接口、DSP、搭载激光器的 TOSA，以及负责感光的 ROSA。直觉上的答案是“这不就是激光器吗？”但激光器实际只消耗约15%的功耗。
DSP 消耗的功耗最高可达可插拔模块总能耗的60%。一只可插拔收发器完成信号转换需要150–200 ns，新增时延中超过90%来自 DSP。
电信号在抵达收发器前，可能要沿着芯片金属层、封装、主板和铜线走过约30厘米，并在途中发生衰减。CPO 的基本逻辑，就是把光学引擎放到足够靠近信号源的位置，使 DSP 不再必要。

3. 越接近完整 CPO，集成度越高，维修性越差

线性可插拔光学（LPO）保留熟悉的模块形态，却去掉 DSP，基本等于一句“管它呢”。方案确实能工作，但把已经失真的信号转换成光，会大幅压缩光学传输距离。
板上光学（OBO）把器件移得更近，却保留 DSP，同时失去可轻松更换的优势，集两头最差于一身。NPO 则转移到高性能基板上，而且已经开始部署；它可能成为真正的折中方案，也可能只是 CPO 之前的过渡阶段。
基础 CPO 将光学器件和 ASIC 放在同一封装上，去掉 DSP，但保留共享封装基板上的 SerDes。硅或有机 interposer 可以实现更高密度、完全并行的链路，并进一步去掉 SerDes，成为“CPO 的终极关卡”。如果把光学器件直接与 GPU 集成，那将是完全不同的层级，而不是 CPO 的又一个台阶；目前 NVIDIA Quantum 和 Spectrum-X 等案例，属于用于网络交换机的 CPO。

4. 超大规模云厂商与新兴云厂商看重不同的取舍

节目反驳了 CPO 必然普及的判断：可插拔模块已经标准化，技术人员熟悉，供应商来源多元，任何数据中心技术人员都能快速更换。采用封装式光学后，NVIDIA 硬件意味着 NVIDIA 的方案，Broadcom 硬件意味着 Broadcom 的方案；一个光接口发生故障，可能就要更换整台交换机。
CPO 依然直击 AI 数据中心最大的痛点：功耗和系统利用率。scale-out 时延下降，可以减少价值数十亿美元的加速器处于闲置状态的时间；网络能耗下降，则能压低 AI 算力之外各环节的电力消耗。
许多超大规模云厂商仍将可维修性、供应商多元化和价格控制放在优先位置，力求“不惜一切代价避免供应商锁定”。新兴云厂商则更偏好 turnkey CPO 系统，结合 NPO 与可插拔收发器的混合方案也在探索中。由于 scale-out 本来就采用光学链路，周边基础设施已经到位，AI 数据中心开始在这一侧采用 CPO。

5. 铜的物理墙逼近，scale-up world size 成为 CPO 的杀手级特性

铜仍然更快，因为无需进行信号转换：每米增加约5 ns，2米（即2000000微米）可能约增加10 ns；相比之下，可插拔收发器需要150–200 ns，其中大部分新增时延来自 DSP。即便是无 DSP 的 CPO，仍然比铜缆增加更多时延、消耗更多能量，因为它必须在电信号和光信号之间进行转换。
224G、PAM4 下铜缆的传输距离约为2米（即2000000微米），到了448G可能进一步缩短。届时可能需要 PAM6、PAM8 或更高波特率，但更高的调制阶数和信号速度会恶化信噪比、压缩铜缆的传输距离。因此，NVIDIA 仍计划在 Rubin、Feynman 及后续产品中采用基于铜缆的机架内网络。
按照节目中的框架，Blackwell 最具决定性的 scale-up 跃升，是通过 NVL72 将规模从8块 GPU 扩大到72块——规模扩大9倍，让72块 GPU 可以像一块 GPU 一样运行，并释放这一代产品的“真正性能优势”。
Vera Rubin Ultra NVL576 将这一逻辑扩展到8个 NVL72 机架：每个机架内部仍使用铜缆，机架之间则由光学链路连接。NVIDIA Kyber NVL 1,152 紧随其后；一旦铜缆触及物理极限，叙述者预计 CPO 会在“一眨眼之间”接管 scale-up。叙述者同时提醒，CPO 并非圣杯：铜缆会被推到极限，但 scale-out 的采用路径比 scale-up 更清晰。

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