（来源：上观新闻）
随着人工智☑能运算🇳🇮🔳规模持续扩📀🇵🇪张，数据中🚲💫心正面临🎲严峻的功耗与🛴🥐传输带☯宽瓶颈🚹🈸，传统插拔式光📨🇵🇫学模块的电🍧⏫信号传输距离与😆能效已逐渐逼近🎢😲物理极限💚。“具身智能真正⏳⁉的分水岭，🇻🇺不只是AI🚚🎭模型进入😿物理世界这么简⛏👯♂️单，而是机器人🚲🛐开始进入真实的工☹作流👭。
现在争夺的，已经🍊🌬不只是某⏰🧁个具体🅰🏖产品的订单，而是🇸🇧🥁在AI算力产业☘2️⃣链中一🌓📋个战略性位😀置的长期🚟🤼♂️占有权🙉。因此，行业里🐽Ⓜ现在越🕵️♀️来越少有人把🤒它当成「短期🛄🈯涨价」，而是直接❤定性为结构性短缺🐳。很多人一✏直把“回收成🇺🇾功”和“复用成🇧🇴🙊功”混成一回事🚴♀️。
此外还🕢值得关👅注的是，🧮🇷🇸英伟达之前💕👱♀️连续参与了光芯片💎💠独角兽Ay🇰🇼🇨🇮ar La🌫🚍bs的D🥿轮（2024🤾♂️年1.5🍎5亿美元）和E轮🥜（2026年5🧁🏅亿美元）融资✔，看中的正是其T🦃eraPHY光学🌎🐽引擎在取代🏀有码精品精品传统铜线互连🛷🌄方面的潜力🇭🇹。值得关注的📃🇹🇫是，在AI数据中🌀心领域，🇻🇦👓作为Goo😔gle T😈👐PU的☹🍾重要合作伙伴，🧗♀️🆕联发科计划将硅🦄光子技术应🇩🇲用于AI ASIC芯片，未🚟有码精品精品来有望拿下🎁更多来自⛷巨头的订单🇨🇺。
