讨论 AI 光互连，大家爱聊速率：800G、1.6T、3.2T。但数据中心业主真正掏钱时看的另一本账，是功耗——或者说“每比特焦耳”。光互连的功耗占比从“零头”变成了必须优化的科目，LPO、CPO 这些路线之争，本质上都是在争这笔账。

先看现状。可插拔光模块里，DSP 是功耗大户：它要做时钟恢复、均衡（CTLE/FFE/DFE）、FEC 编解码，全是高速数字信号处理的硬活。以 800G 模块为例，整模块功耗多在十几瓦量级，其中 DSP 占大头。机架插满模块后，光互连的功耗和散热就相当可观了。更麻烦的是趋势：速率翻倍，DSP 的功耗并不会等比下降，SerDes 速率越高，每比特的功耗优化越难。

于是第一条降功耗路线是“给 DSP 瘦身”。LPO（线性直驱）直接拿掉 DSP，用线性 TIA/Driver 加交换机 SerDes 的均衡能力顶上去，省掉的功耗是实打实的——已有厂商在 OCP 上展示的 1.6T LPO 样机把整机功耗做到 10W 量级，相比常规 DSP 方案降幅明显。代价是链路预算变紧：没了 DSP 的重定时和强均衡，对光器件一致性、PCB 走线损耗的要求陡增，互操作范围收窄。LRO（半重定时）则是折中方案，功耗介于两者之间。

第二条路线更激进：CPO（共封装光学），把光引擎直接封装到交换芯片旁边甚至同一基板上。省掉的不仅是模块里的 DSP，还有交换芯片 SerDes 到前面板的那段长走线——高速 SerDes 本身也是功耗大户。CPO 的目标是把“电信号跑的距离”压缩到最短，从系统级砍功耗。代价同样清晰：可维护性下降（光引擎坏了不能像模块一样热拔插）、供应链重构、激光器外置带来的可靠性新课题。所以 CPO 先从对功耗最敏感、运维能力最强的头部云厂商切入，逻辑是顺的。

但只看模块功耗会漏掉半本账。LPO 省下的几瓦，如果换来的是机房空调负荷下降、供电裕量释放，那是系统级收益；反过来，如果因为链路余量不足导致误码重传、运维人力上升，TCO 可能不降反升。同样，CPO 的账要算到“整机柜”：交换机散热设计、光引擎良率、备件策略都要重算。这也是为什么三条路线会长期并存：超大规模 AI 训练集群愿意为每瓦功耗做定制化取舍，而通用云、企业数据中心更看重可插拔的成熟生态和互操作性。

给产业链观察留三个锚点。第一，看 DSP 厂商的功耗路线图：它们不会坐视 LPO 切蛋糕，下一代 DSP 的“每比特功耗”是关键变量。第二，看交换机厂商的立场：它们同时下注可插拔、NPO 和 CPO，哪边先解决可靠性和供应链哪边先放量。第三，看头部云厂商的实际部署比例：路线图可以画得很漂亮，但机柜里实际插的模块才是真实的投票。

一句话总结：光互连的路线之争，表面争速率和形态，里子争的是“每比特焦耳”和总拥有成本。看懂这笔账，再看各家的发布会，就知道谁在讲故事、谁在算账。