AI时代的SerDes产业格局与价值重构

潇博有芯事 原创出品

当我们讨论 AI 芯片时，最容易看到的是计算能力：更多的算力、更大的显存、更先进的制程。但当一个模型需要跨越几十颗、几百颗甚至更多加速器运行，芯片之间能否及时交换数据，就会直接影响这些计算资源能够发挥多少作用。

在这样的系统里，一颗芯片的性能越来越难以脱离连接它的网络来评价。通信等待、链路功耗、连接密度和运行稳定性，都会进入整个系统的效率账本。SerDes，这项长期位于芯片内部和接口边缘的技术，因此获得了更高的产业关注度。

SerDes 是串行器与解串器的简称。它把芯片内部的并行数据转换为高速串行信号发送出去，再在接收端恢复数据。名称听起来简单，真正的工程任务却涉及微弱信号恢复、精密时钟、均衡算法、工艺变化以及复杂信道下的长期可靠运行。

AI 正在提高 SerDes 的战略价值，而决定企业能否获得回报的，是它能否把高速传输能力转化为客户可以持续使用的系统能力。理解这个产业，需要把技术演进、产品形态和商业收益放在一起看。

📊一  产业边界与产品形态

SerDes 的产业边界，首先取决于客户到底买什么。有的企业出售 SerDes IP，由客户把它集成到自己的芯片中；有的企业出售重定时器、光模块数字信号处理芯片或有源电缆；还有一些企业把 SerDes 完全嵌入交换芯片、GPU 或定制计算芯片，通过整颗芯片和整套系统获得收入。

图1  SerDes 可以作为 IP、独立芯片或连接方案交付，也可以嵌入更大的平台产品；这些收入层级不能简单相加。

这几种业务依赖相近的底层技术，却有不同的成本结构。IP 供应商需要覆盖工艺、完成硅验证并帮助客户集成；独立芯片厂商需要负责封装、测试、良率和供货；连接方案供应商还需要处理线缆、固件、设备适配和现场故障。

这也是 SerDes 市场规模很难用一个数字概括的原因。IP 授权收入、互联芯片收入、线缆收入和交换芯片收入分处不同层级，简单相加会重复计算。同样，一颗交换芯片的大部分收入不能归属于 SerDes，但它的端口密度和对外带宽又可能高度依赖 SerDes 的能力。

因此，SerDes 同时具有两种价值：一部分是可以直接计价的产品收入，另一部分是帮助更大产品实现性能、获得订单的能力。后者往往隐藏在客户的整机成本和产品竞争力之中。

📊二  AI如何改变高速互联需求

AI 改变高速互联需求，最重要的原因是计算正在跨越单颗芯片。训练中的梯度同步、张量并行中的中间结果交换，以及混合专家模型中的数据分发，都需要多个计算单元相互配合。当一部分计算必须等待通信完成，互联就进入了任务执行的关键路径。

图2  当任务受通信限制时，改善互联能够减少昂贵计算资源的等待；实际收益仍取决于工作负载、并行策略和网络结构。

不过，通信的重要性不能被简化成“模型越大，带宽就必须按同样比例增长”。实际需求还取决于并行策略、数据精度、批量大小、网络拓扑，以及通信与计算能够重叠多少。对于已经受通信限制的任务，提高互联效率可能明显改善吞吐；对于受计算或本地存储带宽限制的任务，同样的升级未必带来相同收益。

这使高速互联的采购逻辑发生变化。客户评估一颗连接芯片时，会把它放进整个集群中计算：能够减少多少等待、节省多少功耗、改善多少部署密度，以及降低多少维护成本。一颗接口芯片即便增加了采购成本，只要能够改善昂贵计算资源的使用效率，仍可能具有经济价值。

服务器内部、加速器之间和集群网络之间的需求也并不相同。服务器内部的 PCIe/CXL 连接需要处理协议兼容和复杂布线；加速器之间的紧耦合互联更加关注延迟、带宽密度和拓扑；跨服务器网络则还需要解决拥塞、交换层级和光电连接成本。底层技术可以复用，产品仍然需要针对场景设计。

这种变化已经体现在产品交付中。Broadcom 于 2026 年 3 月宣布，102.4 Tbps 的 Tomahawk 6 系列交换芯片进入规模量产，并提供 512 路 200G 或 1024 路 100G SerDes 的配置选项。高速接口的产业价值由此可以落实到更高的交换容量和不同的系统连接方式上。

📊三  速率升级与系统成本

速率升级的压力，来自有限的芯片边缘、封装和系统空间。增加一倍通道数量，往往意味着更多引脚、更多走线、更复杂的连接器和更大的布线压力。单通道速率提高，可以在通道数量受限时继续增加总带宽。

图3  单通道提速缓解连接密度压力，同时提高信道、均衡、封装与散热要求。功耗或能效数据应在相同统计边界下比较。

但速率提升并不会自动降低成本。符号间隔缩短以后，封装、过孔和 PCB 中原本可以接受的损耗、反射与串扰，会变得更加难以处理。PAM4 用四个电平提高每个符号承载的信息量，同时也缩小了判决电平之间的距离，对噪声、线性度和校准提出更高要求。

工程上可以通过更强的均衡、更多数字处理、更好的信道材料或更短的电连接来应对，每一种方法都有代价。更复杂的信号处理可能增加功耗和延迟，更好的材料与封装会增加成本，缩短电通道则可能要求改变整机结构。SerDes 的演进因此牵动了芯片之外的产业链。

以能耗为例，假设统计范围内的总处理速率为 20 Tb/s，单位比特能耗降低 2 pJ，对应的功耗减少就是 40 W。这只是说明量级的算术示例，但它揭示了一个现实：单个通道上很小的改进，叠加到高密度系统后，可能影响散热设计和可部署的带宽。

所以，评价 SerDes 需要同时看速率、距离、功耗、延迟、误码和面积。不同企业公布的 pJ/bit，也必须先确认是否包含发送端、接收端、时钟、数字处理或纠错。统计边界不一致，数字就不能直接比较。

📊四  技术代际与商业成熟度

同一个速率标签，背后可能是完全不同的技术成熟度。完成仿真、做出测试芯片、实现单通道演示、通过互操作验证、进入客户设计以及形成规模出货，是一系列不同的阶段。越靠近实际收入，要求越接近完整的工程交付。

图4  从仿真到规模出货存在多个验证阶段。112G、224G、448G 等代际名称，不能直接代表量产状态或有效吞吐。

在代际判断上也需要保留这种区分。224G 已经有 IP 和芯片产品支撑系统建设；OIF 则在 2025 年发布了 CEI-448G 框架，其 2026 年 ECOC 演示公告也纳入了 448G 电接口。448G 的调制、纠错、信道距离和互操作方案仍需要结合具体项目判断，不能由一个演示标签推导出整个产业已经成熟。

这里的 112G、224G、448G 通常是技术代际的称呼，并不意味着所有协议都采用完全相同的线速。光模块的端口吞吐、单通道电接口速率和扣除编码纠错后的有效吞吐，也属于不同的统计口径。

更高的速率会提高技术门槛，却不会自动淘汰所有较低速率产品。客户为自己需要的性能付费，一项已经满足系统要求的接口，没有理由仅为追逐数字而升级。不同代际可以在不同市场中长期共存。

JESD204C 就是一个典型例子。这类接口服务于高速数据转换器和相关信号处理系统，其价值还涉及确定性延迟、多器件同步和具体信号链需求。32G 级接口与 AI 数据中心高速互联具有技术关联，但两者的市场空间、客户结构和产品生命周期，需要分别评价。

📊五  从电路性能到客户验证的竞争壁垒

高速 SerDes 的壁垒，会随着产品落地逐层累积。最先看到的是电路能力，包括发送驱动、接收均衡、采样、时钟恢复和校准。再往后是版图、寄生、封装、电源噪声，以及多个通道同时工作时的复杂耦合。

图5  竞争壁垒从电路与封装延伸到整链路、真实信道、异常恢复和客户验证；真实运行经验会反馈到下一代设计。

一个模块在标称条件下表现优秀，不能保证整条链路在所有条件下都优秀。接收端可能需要在低信噪比下恢复数据，时钟恢复和均衡环路又可能相互影响；不同工艺与温度条件下，最合适的参数组合也会改变。产品能力来自这些模块与算法共同工作时的稳定性。

进入系统以后，困难进一步扩大。客户面对的信道并不完全相同，启动顺序、训练过程、温度变化和异常恢复也各不相同。单通道眼图和误码测试能够证明一部分性能，却不能覆盖全部运行问题。

集群规模还会放大低概率故障的影响。一条链路偶尔重新训练，在单机实验中可能只是短暂中断；在大量链路共同参与的计算任务中，它可能引发等待、任务重试或性能波动。影响大小取决于网络冗余和恢复机制，但可靠性已经必须按系统来评估。

因此，客户验证记录、异常案例、诊断工具和问题解决速度，都可能形成竞争优势。先进入客户系统的企业，有机会积累更丰富的真实信道和故障数据，再把这些经验反馈到下一代产品中。这种优势不会保证永远领先，却会增加后来者获得信任的难度。

📊六  IP芯片与连接方案的商业模式

技术优势如何变成收入，取决于企业选择承担多大范围的责任。IP 供应商交付的是客户能够集成的设计，以及相应的验证结果和支持。授权可以通过多项目复用扩大收入，但每一次工艺迁移、每一类客户需求和每一次新问题，都可能消耗大量工程资源。

图6  IP、独立芯片与连接方案的交付责任不同。收入范围扩大通常伴随制造、库存、固件和现场支持等运营负担。

Synopsys 和 Cadence 的接口 IP 路线，体现的就是这种商业模式。它们把高速 PHY、相关控制器和集成支持提供给芯片开发者，客户则继续承担自身芯片的系统设计和交付。Cadence 的 224G 产品覆盖不同距离类型，也说明高速 IP 需要围绕多种信道条件提供选择。

独立互联芯片则把更多责任留在供应商内部。客户不必把这部分设计直接嵌入自己的大芯片，可以通过购买和验证一颗器件解决连接问题。相应地，供应商需要承担制造、良率、库存、固件维护和跨平台兼容等工作。

有源电缆等连接方案又向系统靠近了一步。客户采购的是能够连接两端设备的完整产品，芯片只是其中一部分。芯片、线缆、连接器和管理软件共同决定最终表现，供应商也更接近客户现场。

Credo 提供了这一路径商业化扩大的案例。其截至 2026 年 5 月 2 日的 2026 财年营收约为 13.35 亿美元，上一财年约为 4.37 亿美元；其产品组合包括有源电缆、光电互联芯片及相关诊断平台。这些是公司整体经营数据，反映的是连接产品的商业增长，不能直接当作 SerDes IP 市场规模。

从 IP 走向芯片、再走向连接方案，企业有机会扩大单个客户项目中的收入范围，但也会增加运营复杂度。适合的商业模式，取决于团队能力、资金、客户资源和已有产品基础。并不存在一条对所有企业都适用的升级顺序。

📊七  全球竞争格局与平台协同

头部企业的竞争，已经跨越了单独的 SerDes 模块。对于拥有交换芯片或计算平台的企业，SerDes 是整个产品架构的一部分。它们可以同时调整芯片、封装和系统设计，把互联能力转化为更大的整体性能优势。

图7  高速接口企业既要与计算、交换、封装和软件协同，也要适配客户的系统选型周期。

Broadcom 的交换芯片、Marvell 的光电互联产品以及 NVIDIA 的计算和网络平台，体现了不同的协同方式。Marvell 的产品组合已经覆盖 DSP、SerDes、驱动器、跨阻放大器和链路遥测；NVIDIA 则强调计算芯片、交换和网络器件之间的协同设计。它们竞争的范围，已经包含客户如何构建和运行系统。

另一些企业选择围绕明确的连接问题扩展。Astera Labs 的 Scorpio 交换产品面向 AI 系统中的数据流和互操作需求，显示出连接企业可以从物理信号处理进一步进入交换与系统管理环节。

并购同样反映了互联技术的战略价值。高通于 2025 年 12 月完成收购 Alphawave Semi，并明确将高速连接能力与其数据中心计算布局结合。这里可以观察到的产业逻辑是：拥有计算能力的企业，也需要获得支持计算规模扩大的连接能力。

不过，高壁垒不会自动带来无限议价权。大型云厂商和平台企业往往掌握需求定义、验证平台和采购规模。供应商即使技术稀缺，也可能面临客户集中、价格谈判和下一代产品投入的压力。

这使 SerDes 成为一个需要持续兑现的行业。企业不仅要完成当前产品，还要在客户下一代系统开始选型之前准备好新的方案。技术晚到一步，可能错过一个设计周期；过早大规模投入，又可能遭遇客户架构变化。研发节奏与客户节奏的匹配，本身就是商业能力。

📊八  光互联如何改变产业价值分配

光互联正在改变高速电接口的工作位置，也在改变各类供应商能够出售的功能。在传统带 DSP 的可插拔光模块中，数据先经过主芯片到模块的电通道，再完成光电转换。随着电接口速率提高，这段连接的损耗与功耗压力也随之增加。

图8  CPO 把光引擎移近主芯片；LPO 减少模块内的独立 DSP，把更多补偿要求交给主机侧和整体模拟链路。两者是不同的架构选择。

共封装光学，也就是 CPO，把光引擎移近主芯片，缩短需要处理的电通道。线性可插拔光学，也就是 LPO，则省去模块中的独立 DSP，把更多链路补偿要求交给主机侧 SerDes 和整体模拟链路。两种路线解决问题的方式不同，也会改变芯片与模块之间的分工。

由此推演，某些长距离电信道的重定时需求可能减少，短距离低功耗接口、光电驱动和接收电路的重要性则可能上升。对企业而言，真正需要判断的是新架构中自己的功能是否被保留、强化或集成到别处，而不是只看光互联总需求是否增长。

这也意味着光互联增长未必平均惠及现有供应商。模块中的某颗芯片可能被省去，主机侧的要求却变得更高；封装厂商承担更多集成工作，光引擎厂商也可能进入更靠近计算芯片的位置。技术变革会同时创造新市场和压缩旧产品的空间。

Chiplet 带来的互联增长也要作类似区分。UCIe 主要面向封装内芯粒之间的连接，其物理条件和设计目标，与板级长距离 SerDes 有明显差异。封装内互联、板级电连接和光互联之间存在协同，也存在边界，不能把它们看成一个没有差别的市场。

📊九  中国企业的机会与落地路径

中国企业的切入点，需要同时建立在技术条件与客户条件上。国产替代可以带来进入供应链的机会，但客户最终仍要验证性能、可靠性、成本和供货能力。尤其对于开发周期长、系统价值高的产品，一次连接故障造成的损失，可能远高于器件采购价的差异。

图9  中国企业的落地路径应同时考虑客户、工艺、协议与真实信道，并把定制项目中的共通能力沉淀为可重复交付的产品。

公开产品信息已经呈现出不同路线。芯动科技提供 112G SerDes 产品，体现了接口 IP 的布局；澜起科技则围绕 PCIe Retimer 构建独立产品，并在 2026 年 8 月宣布其 PCIe 6.x/CXL 3.x Retimer 进入 PCI-SIG Integrators List。产品发布、通过互操作相关验证和形成规模收入，仍需要分别观察。

对新进入者而言，较可行的起点通常是明确一个客户、一类工艺、一种协议和一组实际信道条件。首个产品先解决一个可验证的问题，再把积累扩展到更多客户。这样的路径有利于控制投入，也更容易识别真正可以复用的技术。

但围绕客户定制也有风险。如果每个项目都需要大量重新设计，企业可能一直依赖工程人力增长，难以形成产品复用。关键在于把项目中共通的架构、模块、校准、测试和诊断能力沉淀下来，让后续交付能够利用前面的积累。

对于已经拥有通信、仪器、工业或车载客户的团队，专用接口可能提供不同于数据中心的机会。这些市场未必追求最高速率，却可能更重视环境适应性、同步特性、长期供货和完整验证。选择哪条路线，需要比较真实客户需求与团队能够持续投入的资源。

追求 112G、224G 或更高速率的团队，则需要同步考虑工艺、封装、测试和客户系统资源。一项设计只有获得足够真实的反馈，才能逐步走向可交付。资金不仅要支持流片，也要支持测量、修改、互操作和量产阶段的问题解决。

📊十  系统效率与持续交付的未来竞争

未来几年的产业分化，很可能发生在系统效率与交付能力上。速率仍然重要，但客户会更关注在固定功耗和空间内获得多少有效带宽，以及这些带宽能够稳定运行多长时间。诊断、遥测、异常恢复和部署工具，也会更加直接地影响产品选择。

图10  持续跟踪有效带宽、功耗、可靠性，以及验证、量产、复购和下一代采用，才能判断技术优势是否转化为商业竞争力。

与此同时，带宽增长不会按比例转化为每一家企业的收入增长。单位比特连接成本可能继续下降，某些器件可能被集成，客户也可能改变拓扑或供应商。企业需要把总需求增长、单价变化、产品使用数量和市场份额分别看清。

更完整的能力有助于参与系统设计，明确的专业优势也可能帮助小企业进入重要环节。前者需要庞大的研发和客户支持体系，后者需要找到性能、功耗、成本或应用适配上的具体突破。两条路线都必须用客户验证和持续交付证明价值。

对这类企业，值得长期跟踪的，是客户是否从验证进入量产，量产之后是否复购，下一代产品是否继续采用，以及同一套技术能否被更多客户复用。这些变化比单次最高速率的发布，更接近商业竞争力的形成过程。

AI 系统的规模还会继续变化，铜连接、光连接和先进封装之间的分工也会不断调整。SerDes 企业需要在这些变化中找到自己能够长期解决的问题，并把解决问题的经验转化为可重复交付的产品。

高速互联最终要兑现的，是让越来越多的芯片以可接受的功耗和成本，长期、稳定地共同完成计算。谁能够在真实系统里持续做到这一点，谁就更有机会获得这个产业中有分量的位置。