英伟达一边砍内存一边押光，CPO 官宣进入量产

英伟达正在同一套新架构里做两件相反的事：一边砍内存，一边押光。

昨天（美东 8 月 3 日），押光那一头官宣落地：英伟达资深副总裁 Gilad Shainer 宣布，共封装光学（CPO）已进入量产，与供应链合作开发的交换机已交付给紧密合作的客户，也开始部署在英伟达自家设施里。

盘面当天就给了回应。8 月 3 日收盘，光互连四家全线大涨：$应用光电公司(AAOI.US) 涨 16.85% $Coherent Corp.(COHR.US) 涨 9.60% ，$Lumentum控股(LITE.US) 涨 9.24% $Fabrinet(FN.US) 涨 4.72% ；$英伟达(NVDA.US) 自己涨 2.93% 。

同一天，存储股走得四分五裂：$闪迪(SNDK.US) 涨 6.03% $美光科技(MU.US) 微涨 0.79% ，$希捷科技(STX.US) ）跌 2.93% $西部数据(WDC.US) 跌 3.23% 。

减和加不是两件事，是同一道题。

一、减法，减在哪三刀？

要看懂这道减法，得先知道 AI 推理分两步。

打个比方，大模型干活像考生答题：第一步读题，把几十万字资料一口气读完、在脑子里做好笔记；第二步答题，一个字一个字往外写。读题吃脑力（算力），不太吃嘴皮子（内存带宽）；答题正好反过来。

过去两步跑在同一颗 GPU 上，配的都是最贵的 HBM 。结果是读题的时候，那条昂贵的带宽大半闲着。

英伟达的解法是把两步拆开、各配各的硬件。三刀由此而来。

第一刀｜读题这步不用 HBM 了

英伟达专门做了一颗 Rubin CPX ，配 128GB GDDR7 ，NVFP4 精度下 30 PFLOPS 算力。GDDR7 就是显卡上那种显存，带宽不如 HBM ，但便宜得多。而正牌的 Rubin GPU 仍然是 288GB HBM4 。

HBM 一点没砍，砍的是 “给不需要 HBM 的活配 HBM” 这件事。

第二刀｜CPU 侧的内存减半

据 SemiAnalysis 报道，英伟达计划把 Vera CPU 的 SOCAMM 模块从 192GB 下调到 96GB ，整机架 CPU 内存从约 55TB 降到约 28TB 。集邦科技的报道则指出，按原配置，内存将吃掉整套系统约 29% 的物料成本。

伯恩斯坦（Bernstein）的测算说明了动机：一台 NVL72 Rubin 机架可能要 910 万美元，主因就是内存涨价，HBM4 单价到 2027 年可能涨到 53 美元每 GB 。

这条要划重点：英伟达从未官方确认过减配，它目前是报道加机构测算。

第三刀｜把笔记搬到柜子里

答题时那份 “笔记” 叫 KV Cache ，上下文越长笔记越大，HBM 根本装不下。英伟达今年 1 月在 CES 上给的方案是 CMX 上下文记忆存储平台：靠 BlueField-4 DPU 把 KV Cache 卸载到 NVMe SSD ，做成一层介于本地盘与网络存储之间的存储。

BlueField-4 能在 800Gb/s 全线速下完成加密与数据完整性校验，不占 CPU 算力。

三刀合起来是一件事：把料按用途分级，不再一刀切上最贵的。

二、砍的真是 “存储需求” 吗？

存储股这一轮的跌法，交易的是存储紧缺预期的松动——如果连英伟达都开始少配了，那紧缺还剩多少？

这个推论有两面。

一面｜砍的是 LPDDR5X ，不是 HBM

GPU 侧 HBM4 每机架 20.7TB 的配置没变；SOCAMM2 是 JEDEC 标准化的可热插拔模块，高容量仍作为定制选项存在。

摩根士丹利半导体分析师 Joseph Moore 在 7 月 20 日的客户研报里直接反驳了需求疲软的解读，他的原话是：“这不是一个正常的周期——内存是瓶颈，而且越来越是 AI 建设的那个瓶颈。” 据其研报，与数据中心采购经理的交流显示，内存短缺的严重程度 “完全没有缓解的迹象”，他预计三季度内存价格环比至少上涨 25% 。

还有第三刀那一层—— KV Cache 下沉 SSD 本身就是一笔巨大的 NAND 新增需求。闪迪管理层的估算是：仅英伟达这套架构，2027 年就可能带来 75 到 100 EB 的增量 NAND 需求，2028 年还可能翻倍。

另一面｜这个板块今年涨得实在太多

按 8 月 3 日收盘算，闪迪今年以来涨了约 3.7 倍，美光涨了约 1.6 倍。

但从 6 月中的年内高位往下看，闪迪已经回撤 41% ，美光回撤 27% 。当涨幅把未来两年的乐观预期 price in（提前反映）进去，任何一条 “减配” 的报道都足够砸出坑来。

所以更准确的说法是：DRAM 的账被砍了一刀，NAND 的账被加了一笔，两者不是同一笔。

三、加法加在光上：CPO 加了什么？

减法省下的钱，另一头在往光互连上花。

CPO（共封装光学）说白了就是：把光引擎直接封装到交换芯片旁边，不再用可插拔的光模块，让电信号走线极短。按英伟达 2025 年 3 月发布 Spectrum-X / Quantum-X Photonics 时给的官方口径：激光器用量减少到 1/4 ，能效比传统方案提升 3.5 倍、比可插拔光模块提升 5 倍，信号完整性提升 63 倍，大规模网络韧性提升 10 倍，部署速度快 1.3 倍。

为什么非光不可？还是老黄那堵 “铜墙”：带宽每翻一倍，铜缆能走的距离就砍一半。Shainer 这次给的量化说法是，Scale-up（纵向扩展）架构对带宽的需求，比传统的横向扩展高出十倍以上——而 Scale-up 恰恰是机柜内部、原本属于铜缆的地盘。

时间表也在往前挪。据 HPCwire 报道，业界原本预期 CPO 要到 2033 年才商用，英伟达把它整整提前了 5 年；黄仁勋在分析师问答中表示，下一代 Feynman 的 NVL1152 将是 “全 CPO”。集邦科技预计 CPO 市场规模 2030 年达到 390 亿美元，2028 至 2029 年进入放量期。

钱早就下注了。今年 3 月 2 日，英伟达宣布向 Lumentum 和 Coherent 各投资 20 亿美元、合计 40 亿，并附带长期采购承诺、优先供货权与产能预留。

当然，反面也得说。 这次的量产是 “开始交付给紧密合作的客户”，不是全行业铺开；可插拔光模块在中短期仍然是主力，爬坡速度、良率和运维性都还要时间验证。

而且这条消息目前主要来自媒体对 Shainer 公开发言的转述，英伟达官网尚未发布对应的独立新闻稿——它是 “确认量产”，不是 “官宣发布会”，两者分量不同。 8 月 3 日那波涨幅里，有多少是消息本身、有多少是前一周超跌后的反弹，现在还分不开。

从 “堆料” 到 “分类”

过去两年，AI 硬件的叙事是堆料：谁的 HBM 多、谁的铜缆粗、谁的机架密。现在英伟达在做的是分类：读题的活配便宜料，答题的活配贵料；短距离用铜，长距离用光；热数据放 HBM ，温数据放 SSD 。

对产业链上的公司来说，这意味着不是所有环节都会同步受益——位置比风口重要。

与其纠结 “存储到底还能不能碰”，不如先想清楚自己更信哪一段。

• 信 “AI 的数据量只会更大”，往 NAND 和大容量存储那一段看；

$美光科技(MU.US) $闪迪(SNDK.US) $西部数据(WDC.US) $希捷科技(STX.US)

• 信 “连接是下一个瓶颈”，往光器件的上游看；

$Lumentum控股(LITE.US) $Coherent Corp.(COHR.US) $应用光电公司(AAOI.US) $Fabrinet(FN.US) $迈威尔科技(MRVL.US)

• 信 “减配只是价格谈判的一部分”，那 DRAM 的这轮回撤本身就是变量。$英伟达(NVDA.US)

你觉得英伟达这轮 “砍内存、押光互连”，是存储周期见顶的信号，还是只是把钱从一个口袋挪到了另一个口袋？评论区聊聊 👇

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