营收与毛利双双大涨！“光互连”龙头Credo，这次要“站在光里”？

电子网报道（文/席安帝） 在如今这个AI算力“大爆发”的年代，全球“光互连”赛道龙头之一的Credo，可谓“风光无两”。不仅通过一系列并购整合，实现了从SerDes、AEC、DSP，到硅光PIC、光模块等AI数据中心全链路技术的深度覆盖，更在营收与利润上不断创造新的纪录。

9月8日的Credo深圳媒体沟通会上，该公司披露其2027 财年 Q1营收高达 4.79 亿美元，同比增长 115%，创造了连续第七个季度实现三位数增长的纪录。除此之外，Non-GAAP毛利率高达68%。

为了进一步完善在“光互连”领域的技术布局，Credo也通过收购将Hyperlume和DustPhotonics纳入麾下。至此，Credo正式补齐了从电到光的全链路关键产品线，构建起了“Credo 2.0”的系统级互联方案。

从50G-200G：Credo深度布局光学DSP领域

虽然全球AI算力需求每两年增长高达数百倍以上，但如今单体GPU却因为物理限制，算力仅能提升数倍，这也直接导致GPU间的互连（超节点）成为关键瓶颈。当下，随着超节点规模从过去的32/64卡向512/1024卡更大规模扩展，对互连网络也提出了全新的要求，高可靠、低延迟的系统级解决方案正备受市场青睐。

如今，Credo已构建起了AI数据中心全栈互连产品矩阵。从224G单通道的AEC、Zero Flap光模块，再到光学DSP、Retimer、PCIe Retimer以及内存连接方案等一应俱全，能够满足从短距离到长距离的各种连接需求，为全球AI数据中心的规模化建设提供关键技术支持。

尤其在光学DSP领域，Credo布局已十分深入。Credo光数字信号处理器产品线市场副总裁Chris Collins
表示：“目前，Credo的光学DSP产品线覆盖了从50G至200G的产品，在50G的产品方面，Credo的Seagull系列集成了VSCEL驱动器，是业界功耗最低且性能最高的50G产品，目前已实现大规模出货；在100G产品领域，Credo拥有Dove、 Lark、 Robin共三代产品，覆盖400G/800G及LRO（线性接收光学）方案，其中Robin系列采用了7nm工艺，能够实现与竞品5nm方案同等的功耗与性能。”

而在200G的产品领域，Credo也拥有Cardinal系列产品，产品均基于3nm工艺，既有业界首款4通道1.6T DSP (Cardinal 802)，也有可灵活用于1.6T（双Die）和800G（单Die）的模块，极大的优化了成本与功耗。同时Credo还能够提供8通道LRO版本(Cardinal 1650)和4通道LRO版本(Cardinal 852)的产品。

除此之外，Chris Collins透露：“Credo也已经在实验室验证了400G的（即3.2T/6.4T）技术，开始为下一代高速互联做充分准备。”

从IP到光学引擎，打造差异化硅光产品线

众所周知，硅光技术是利用成熟的硅基半导体工艺，将激光器、调制器、光电二极管等光学元件集成到单一硅片上，实现小型化、规模化和低成本效果的一门创新型技术。

通过收购DustPhotonics，Credo进一步强化了公司在硅光领域的技术实力，真正实现了覆盖400G、800G及1.6T规格的硅光产品线，甚至拥有了向3.2T领域进军的能力。
例如，在IP领域，Credo拥有支持从400G到未来6.4T的产品演进的高速调制器IP，以及超低损耗的激光耦合(L3C)和光纤耦合技术。同时，Credo不仅能够提供集成了激光器的“光引擎”，便于客户快速集成，更拥有标准硅光芯片产品，可以允许客户自由选择外部激光器进行集成，为客户的产品开发提供了更强大的灵活性。

不过，Credo真正的差异化优势在于其DSP产品与硅光产品的协同化价值。在性能优化层面，Credo自研的DSP、硅光和固件可以进行联合优化，从而实现最佳的功耗与性能；此外，DSP与硅光之间的接口已预先表征，无需跨供应商再行调试，可大幅缩短客户的产品开发周期；而且，当客户遇到问题时，仅需对接Credo的一个工程技术团队，便可高效解决问题；同时，通过集成激光驱动器和激光器，能够大幅减少模块内元器件的数量，并优化热设计，为客户提供更具竞争力的模块；除此之外，Credo的DSP与硅光技术路线图也在同步演进（100G/200G/400G），可确保客户未来的产品能够无缝衔接到Credo的下一代解决方案当中。

AIDC建设潮下，如何克服HBM成本与供应桎梏？

要说如今一台AI服务器中成本占比最高的是什么部件？很多人第一反应就是HBM（高带宽内存）。毕竟，随着AI大模型、高性能计算以及数据中心需求的持续爆发，HBM正凭借超高带宽、低功耗等优势，迅速成为了高端算力芯片当中不可或缺的核心技术，并由此掀起了新一轮的存储产业竞争。

根据巴克莱公布的AI行业单位经济模型研究报告显示，HBM 占一张 AI 加速卡物料成本的约 63%（加速卡组件口径，非整机柜口径）。现货价格方面，9月初，根据市场研究机构MegaGrid Supply披露的数据显示，36GB的HBM3E产品现货售价为2100美元，约合287万韩元，是其长期合约价格（约50万至70万韩元）的四到五倍。而正在准备量产的16层HBM4产品，若通过现货市场采购，价格达3500美元，约合480万韩元。

也正因此，HBM正成为很多AI数据中心设备商的“心病”，各大厂商也在想方设法通过技术层面的优化去解决HBM高成本与供应不稳定的问题。对此，Chris Collins表示：“Credo通过高密度SerDes IP和转接芯片，利用LPDDR就能够实现与HBM相当的带宽，能够提供数倍于HBM的容量。”

这对于当前的AI服务器行业无疑是一大“惊喜”，意味着除了降低HBM规格和采购量之外，业界或许有了另外一条突破当前HBM成本与供应桎梏的技术路线。