AI的下一堵牆，是“搬數據”

野村光通信專家會給了個挺猛的判斷：1.6T光通信2026年供應就可能不夠，缺口至少持續到2027年下半年。

這事跟AI什麼關係？

現在AI集羣堆了幾萬、幾十萬張GPU，GPU算力越來越猛，但GPU之間也得瘋狂交換數據。以前銅纜還能頂，現在帶寬上去以後，光通信開始變成剛需。

所以AI產業鏈正在從：
GPU → 交換機 → 800G → 1.6T → DSP → EML/激光器 → 光模塊 → CPO
一路往上游挖。

這些“賣鏟子”的需要重點關注：
中際旭創、新易盛喫1.6T光模塊放量；
Broadcom、Credo卡DSP和高速互聯芯片；
Coherent、源傑科技喫EML、激光器、InP等上游；
再往後，就是CPO、NPO、硅光、光引擎。

GPU大家早就知道了，光模塊也已經炒起來了。

真正值得盯的，可能是：
AI越發展，哪一個環節越容易“供不應求”？
這次野村給出的答案，很可能就是其中一個：高速光通信。