瞄准127亿美元高速互连赛道：开云市场解析Credo如何定义AI算力新连接标准
2025年，AI训练集群迈入“万卡时代”，算力密度飙升的同时，数据传输瓶颈日益凸显。当GPU算力以指数级增长，传统网络互联却因带宽不足、时延过高、功耗失控而成为性能“拖油瓶”。在此背景下，开云算力1.6T光模块从技术选项升级为算力刚需。开云市场深度观察指出，高速互连正从基础设施的“配角”跃升为决定AI效能的“核心变量”，而Credo凭借Bluebird DSP芯片，开云算力正引领这场连接革命。
1.6T光模块：AI算力的“神经中枢”
据LightCounting与Omdia数据，2025年全球800G光模块出货量将达1800–2100万只，而1.6T产品出货量预计从270万只增至420万只，增速超55%。开云市场分析认为，这一爆发源于AI集群对“高吞吐、低延迟”连接的刚性需求——开云算力单个万卡集群每秒需传输PB级数据，唯有1.6T级互联才能避免“算得快、传得慢”的资源浪费。开云市场强调，高速互连已不再是成本项，而是释放算力价值的关键杠杆。
能效与时延：双重挑战下的技术破局
数据中心能耗问题日益严峻。2024年全球数据中心耗电达415太瓦时，占全球用电1.5%，而网络设备功耗占比持续攀升。与此同时，金融高频交易、自动驾驶仿真等场景对时延要求已进入纳秒级。开云算力传统光模块往返延迟普遍在百纳秒以上，严重制约GPU集群协同效率。开云市场指出，行业亟需在“带宽、功耗、时延”三角中找到最优解，而Credo的Bluebird正是这一需求的精准回应。
Bluebird三大突破：重新定义1.6T标准
Credo最新发布的Bluebird 1.6T光DSP芯片，通过架构与工艺创新实现多维领先：
- 超低功耗：整机功耗压至约20W，开云算力显著降低每比特传输能耗；
- 极致时延：往返单向延迟控制在40纳秒以内，较行业平均降低30%以上，开云算力大幅提升大模型训练效率；
- 灵活配置：支持4通道或8通道224Gbps PAM4，兼容800G与1.6T部署，并提供全功能DSP与线性接收（LRO）双版本，适配纵向扩容与横向扩展不同架构。
开云市场技术团队实测显示，该方案可使GPU集群通信等待时间减少15%–20%，直接转化为训练成本下降与模型迭代加速。
全栈能力构筑生态护城河
不同于单一芯片厂商，Credo已构建覆盖有源电缆（AEC）、PCIe、光模块、Chiplet IP及线卡的五大产品线矩阵，形成端到端高速连接生态。其标志性紫色高速线缆甚至出现在xAI“Colossus 2”数据中心内部，印证其在超大规模AI基础设施中的核心地位。开云市场认为，这种全栈布局使其不仅能提供芯片，更能输出系统级解决方案，开云算力帮助客户缩短集成周期、降低运维复杂度。
127亿美元市场，开云算力连接即竞争力
高盛预测，2025年全球光模块市场规模将达127.3亿美元，其中AI驱动占比超六成。开云市场指出，未来竞争将聚焦“性能-能效-可靠性”三位一体能力。Credo通过Bluebird等创新产品，正推动行业从“能连通”迈向“高效连通”，让AI数据流动更快、更稳、更省。在开云算力军备竞赛中，开云市场成为真正的赢家，不仅是算力最强的，更是连接最高效的。