AI訓練與推論需求帶動AI資料中心正朝更高功耗、高密度的叢集演進，資料搬運帶來的大量能源消耗問題，促使CSP提升互連技術至與運算技術同等的戰略位階，TrendForce表示，AI資料中心的資料傳輸速率由每個通道100G、升級至每個通道200G，並持續朝400G邁進，讓傳統銅線的傳輸「天花板」越來越近，光引擎推近交換晶片、縮短電氣路徑並降低系統功耗，已成下一代AI資料中心設計的核心課題。因此，LPO（線性可插拔光學）、NPO與 CPO三大技術路線，同步受到產業關注。
TrendForce認為，NPO仍是多數業者的近中期過渡方案，優勢在於可縮短電氣傳輸距離、降低功耗，同時保留模組化、可維修性與多供應商競爭彈性，阿里巴巴、騰訊等中系CSP已視其為近中期主軸，Meta與微軟、亞馬遜AWS亦傾向優先布局NPO，相較之下，CPO則更適合高功耗、高密度與高度整合的中長期解決方案，以輝達為例，部分中小型CSP客戶傾向接受輝達一整套的CPO方案，主要考量為系統整合能力、交付效率與平台一致性。
不過，TrendForce指出，CPO邁向大規模量產前，需克服良率、可維修性、光纖連接器標準與InP（磷化銦）雷射供給等挑戰，以應用CPO比較早的機櫃相連高速網路交換機為例，交換器需整合光學引擎，整機的系統良率將面臨考驗。
TrendForce預估，CPO／NPO市場規模將於2030年突破390億美元，且2028至2029年間，成長動能將隨著機櫃內GPU互聯（Scale-up）由銅轉光後急遽增長，同時，可插拔光模組市場規模仍可於2030年保持近260億美元的水準，顯示未來光互連並非由單一技術路線主宰，而將依據功耗、距離、成本、成熟度與供應鏈控制權，形成多技術並行的發展格局。
