在AI算力競爭進入白熱化階段的當下，數據傳輸效率已成為制約算力釋放的核心瓶頸。以GPU集群為例，即便單個芯片算力持續提升，若數據出口帶寬不足，仍會導致算力資源閑置，猶如高速公路入口車流洶涌，出口卻僅容單車通行。
光模塊作為連接算力與數據的"轉換器"，其技術迭代速度直接影響著AI基礎設施的效能。該器件通過電光信號轉換實現高速數據傳輸，近年來帶寬規格從400G向3.2T加速演進，迭代周期從三年壓縮至一年。在這場技術競賽中，新易盛憑借差異化戰略實現后來居上，2023年首次躋身全球光模塊供應商前十，次年便躍居行業第三，2025年市值突破3500億元大關。
這家成立于2008年的企業，通過技術路線創新與供應鏈重構實現雙重突破。在主流DSP方案面臨功耗困境時，新易盛另辟蹊徑研發LPO技術。該方案通過簡化數字信號處理模塊，將800G光模塊功耗從13W降至4W以下，同時降低30%的制造成本。這種技術路線特別適用于數據中心內部短距離傳輸場景，使其在AI算力集群建設中占據先機，目前已獲得meta大模型訓練集群的獨家供應資格。
成本控制方面，新易盛通過垂直整合供應鏈建立競爭優勢。光模塊核心組件中，光接收/發射組件占總成本的60%，該公司通過自主加工TO-CAN部件和收購Alpine子公司，實現關鍵器件自給率大幅提升。Alpine的硅光子技術不僅保障了芯片穩定供應，更通過規模化采購降低組件成本。數據顯示，2024年其800G光模塊單價較中際旭創低39.5%，毛利率卻高出11個百分點。
這種"技術降本+供應鏈優化"的組合策略，使新易盛在營收規模落后的情況下實現利潤反超。2025年上半年，其凈利潤與營收領先40多億的中際旭創基本持平，展現出獨特的盈利模式。與競爭對手側重CPO長線布局不同，新易盛選擇在現有技術框架下深度優化，形成差異化競爭路徑。
行業數據顯示，全球算力巨頭2025年AI領域資本支出預計超3000億美元，將帶動光模塊市場規模從2024年的108億美元增至2027年的156億美元。新易盛已具備800G/1.6T量產能力，3.2T產品研發進入沖刺階段，這種技術儲備使其在市場需求爆發時具備快速響應能力。
當前光模塊行業的競爭本質，是技術迭代速度與市場需求匹配度的較量。新易盛通過精準把握AI算力架構演變趨勢，在功耗控制與成本優化領域建立技術壁壘，這種戰略選擇使其在行業變革期占據有利位置。隨著3.2T產品商業化進程加速，這場關于數據傳輸效率的競賽將進入新的階段。
