通信行業(yè)·云基建專題（三）：AI驅(qū)動下光模塊趨勢展望及彈性測算-20230413-國信證券-48正式版

證券研究報(bào)告

|2023年04月13日國信通信·云基建專題（三）AI驅(qū)動下光模塊趨勢展望及彈性測算行業(yè)研究

·行業(yè)專題通

信

·通信設(shè)備投資評級：超配（維持評級）證券分析師：馬成achenglong@S0980518100002請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容ChatGPT不會淘汰你！先駕馭ChatGPT的人會淘汰你！暢聊AI使用指南和落地應(yīng)用，分享商業(yè)化案例，碰撞思維火花1各路大神414份

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一次性領(lǐng)取AI繪畫Midjourney保姆級教程,資料持續(xù)更新中不定時(shí)分享AI智能、ChatGPT、AIGC、GPT-4等345最新研報(bào)和相關(guān)資訊不定期邀請行業(yè)大咖演講互動交流學(xué)習(xí)ChatGPT初體驗(yàn)，專屬微信群與GPT互動提問！(目前開放的API為3.5版本)識別二維碼查看詳情投資摘要u

光模塊行業(yè)傳統(tǒng)應(yīng)用場景為電信市場和數(shù)通市場，具備一定的周期性。光模塊下游一直應(yīng)用在電信市場和數(shù)通市場，其中電信市場的需求和全球基站建設(shè)節(jié)奏明顯相關(guān)，當(dāng)前國內(nèi)5G基站建設(shè)節(jié)奏穩(wěn)中略降，全球光纖接入市場仍保持較高景氣度。數(shù)通市場的需求往往取決于海外大型云廠商的資本開支，整體而言數(shù)通市場需求持續(xù)性較強(qiáng)，電信市場的周期性更強(qiáng)。u

AI等新應(yīng)用場景的出現(xiàn)，有望成為未來云基建投資的重要推動力，帶來光模塊持續(xù)新增需求。云基建作為算力底座持續(xù)受益于數(shù)據(jù)流量的增長，AI等新應(yīng)用場景的出現(xiàn)有望推動行業(yè)新一波的建設(shè)周期，疊加傳統(tǒng)投資動能的底部復(fù)蘇，我們預(yù)計(jì)未來云基建行業(yè)將會呈現(xiàn)總量增長疊加技術(shù)等級持續(xù)升級的趨勢，而光模塊作為算力基礎(chǔ)設(shè)施一環(huán)，有望充分受益。u

AI大模型推動高速光模塊需求加快釋放。AI大模型的使用對與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的提出更高要求，向著低時(shí)延和高速率方向演進(jìn)，由于AI計(jì)算需要同時(shí)調(diào)用的模型參數(shù)在千億甚至萬億級別，存儲、計(jì)算、通信網(wǎng)絡(luò)帶寬需要同步提升，其中計(jì)算部分通過利用GPU，性能已實(shí)現(xiàn)快速提升，存儲部分也實(shí)現(xiàn)了演進(jìn)，因此通信網(wǎng)絡(luò)帶寬需要明顯提升，對應(yīng)首選網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為Infiniband，而網(wǎng)絡(luò)通信速率也由傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心25G/100G需求快速提升至端到端的200G/400G，甚至向著800G速率演進(jìn)。u

光模塊彈性需求測算：我們均基于下游需求規(guī)模展開情境下，進(jìn)行服務(wù)器、交換機(jī)和光模塊的彈性測算u

A100服務(wù)器集群：服務(wù)器、交換機(jī)、光模塊的市場彈性分別為60%、19%、28%。u

H100服務(wù)器集群：服務(wù)器、交換機(jī)、光模塊的市場彈性分別為78%、8%、28%。u

以Chatgpt為代表的AI應(yīng)用正在得到快速發(fā)展，并不斷實(shí)現(xiàn)迭代，進(jìn)而有希望形成賦能多行業(yè)的多樣化新型應(yīng)用落地，提升行業(yè)效率，軟端的快速發(fā)展離不開硬件基礎(chǔ)設(shè)備的保障，因此AI數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的各類的硬件基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)節(jié)有望充分受益AI行業(yè)進(jìn)步帶來的需求提升。在光模塊環(huán)節(jié)，重點(diǎn)推薦國內(nèi)光模塊企業(yè)【中際旭創(chuàng)】、【天孚通信】、【新易盛】，建議關(guān)注【源杰科技】、【光庫科技】等。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容目錄傳統(tǒng)光模塊市場概述0102AI驅(qū)動高速光模塊迭代加快ChatGPT場景下需求彈性測算0304投資建議請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容一、傳統(tǒng)光模塊市場概述請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容光模塊主要用于實(shí)現(xiàn)光、電信號的轉(zhuǎn)換u

光模塊是用于設(shè)備與光纖之間光電轉(zhuǎn)換的接口模塊。光模塊主要用于實(shí)現(xiàn)光電信號的轉(zhuǎn)換。u

光模塊主要由光學(xué)器件和輔料（外殼、插針、PCB與控制芯片）構(gòu)成。光學(xué)器件（包括光芯片和光學(xué)元件組件）約占光模塊成本70%以上，輔料（外殼、插針、PCB與電路芯片等）占光模塊總成本近30%。u

光發(fā)射組件TOSA一般包含激光二極管、背光監(jiān)測二極管、耦合部件、TEC以及熱敏電阻等元件。一定速率的電信號經(jīng)驅(qū)動芯片處理后驅(qū)動激光器（LD）發(fā)射出相應(yīng)速率的調(diào)制光信號，通過光功率自動控制電路，輸出功率穩(wěn)定的光信號。光接收組件ROSA一般包含光電探測器、跨阻放大器、耦合部件等元件。一定速率的光信號輸入模塊后由光探測器轉(zhuǎn)（PD/APD）換為電信號，經(jīng)前置放大器（TIA)放到后輸出相應(yīng)速率的電信號。圖

2：光模塊結(jié)構(gòu)示意圖（SFP+封裝）圖

3：光模塊成本構(gòu)成圖

1：光模塊工作原理資料來源：訊石光通訊，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：頭豹研究院，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：頭豹研究院，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容光模塊傳統(tǒng)應(yīng)用場景：電信網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心u

電信網(wǎng)絡(luò)的光通信應(yīng)用：1980年代光纖誕生以來，光通信應(yīng)用從骨干網(wǎng)到城域網(wǎng)、接入網(wǎng)、基站。目前國內(nèi)傳輸網(wǎng)絡(luò)基本完成光纖化，但數(shù)據(jù)在進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)時(shí)仍需要進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換；未來向全光網(wǎng)演進(jìn)。u

數(shù)據(jù)中心的光通信應(yīng)用：1990年代開始，光通信應(yīng)用從中短距離的園區(qū)、企業(yè)網(wǎng)絡(luò)延伸到大型數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)機(jī)架間、板卡間、模塊間、芯片間應(yīng)用。仍以光模塊為例，據(jù)LightCounting數(shù)據(jù)，數(shù)通市場（以太網(wǎng)+光互連+光纖通道）收入占比在55%-60%左右。u

數(shù)據(jù)中心應(yīng)用占比已經(jīng)超過電信市場。據(jù)FROST&SULLIVAN預(yù)測，2020-2024年全球光模塊市場規(guī)模預(yù)計(jì)從2020年的105.4億美元增長到2024年的138.2億美元，年復(fù)合增長率約為7.0%。應(yīng)用于數(shù)通領(lǐng)域的光模塊市場規(guī)模預(yù)計(jì)則由2020年的54.2億美元快速增長2024年的83.9億美元，年復(fù)合增長率約為11.5%，其占比從51.4%進(jìn)一步提高至60.7%。圖

4：2015-2024數(shù)通光模塊市場占比持續(xù)提升資料來源：FROST&SULLIVAN，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容電信市場：運(yùn)營商5G資本開支平穩(wěn)，光纖接入市場景氣度高u

無線側(cè)：用于5G資本開支預(yù)計(jì)2022年達(dá)到高點(diǎn)，后期逐步下行，電信運(yùn)營商的Capex具有周期性特點(diǎn)，在代際升級的主建設(shè)期，運(yùn)營商Capex會有明顯的上升。u

接入側(cè)：技術(shù)升級和滲透率提升帶來持續(xù)需求。國內(nèi)在政策驅(qū)動千兆光網(wǎng)滲透，海外大部分國家光纖接入率仍較低，具有明顯提升空間；技術(shù)上光纖接入步入10G-PON時(shí)代，帶來持續(xù)新增需求。根據(jù)LightCounting的數(shù)據(jù)，2020年FTTx全球光模塊市場出貨量約6289萬只，市場規(guī)模為4.73億美元，隨著新代際PON的應(yīng)用逐漸推廣，預(yù)計(jì)至2025年全球FTTx光模塊市場出貨量將達(dá)到9208萬只，年均復(fù)合增長率為7.92%，市場規(guī)模達(dá)到6.31億美元，年均復(fù)合增長率為5.93%。圖

5：2012-2021年三大運(yùn)營商資本開支（億元）圖

6：全球FTTx光模塊用量及市場規(guī)模預(yù)測中國移動

中國聯(lián)通

中國電信5000450040003500300025002000150010005000201020112012201320142015201620172018201920202021資料來源：三大運(yùn)營商推介材料，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容資料來源：LightCounting，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理數(shù)通市場：受海外云廠商資本開支驅(qū)動u

數(shù)通市場需求長期變化本質(zhì)是流量增長驅(qū)動，長期趨勢保持向上。u

數(shù)通市場當(dāng)前需求變化主要由海外云廠商為主導(dǎo)，下游客戶具有投資意愿度高，且代際迭代快等特點(diǎn)，國內(nèi)云廠商客戶需求迭代較慢，需求量一般。u

整體來看，海外云廠商資本開支隨長期趨勢向上，但季度間存在波動。22Q4，海外四大云廠商及Meta資本開支合計(jì)389億美元（同比+6.5%，環(huán)比-1.3%）。在全球數(shù)據(jù)流量快速增長背景下，云廠商資本開支整體呈穩(wěn)定增長態(tài)勢，但會存在季度波動和宏觀環(huán)境影響。u

國內(nèi)云廠商資本開支波動性較大，整體驅(qū)動力有限。圖

7：2015-2025全球總流量保持快速增長圖

8：海外三大云廠商及Meta資本開支（百萬美元）亞馬遜MicrosoftGoogleFacebook20018016014012010080100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%250%200%150%100%50%60402000%2015

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2025E全球數(shù)據(jù)流量(ZB)同比增速（右軸)-50%資料來源：公司公告，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：公司公告，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容交換機(jī)系統(tǒng)升級推動數(shù)通光模塊迭代u

數(shù)通市場：交換機(jī)芯片產(chǎn)品升級節(jié)奏影響光模塊升級部署。一般來說，從交換機(jī)芯片推出到光模塊開始放量需要2-3年的時(shí)間。u

博通首款32X100G交換機(jī)芯片2014年開始送樣，亞馬遜等北美云廠商2016H2起量部署100G光模塊。u

2017年底博通32X400G交換芯片Tomahawk3開始送樣，亞馬遜、谷歌等北美云廠商從2018年H2開始部署400G產(chǎn)品。2019年底具備25.6Tbps交換能力的交換機(jī)芯片Tomahawk4發(fā)布，2020-2022年是400G光模塊的快速起量期。u

2022年博通和英偉達(dá)、思科等均有800G交換機(jī)布局圖

9：交換機(jī)芯片周期圖

10：光模塊對應(yīng)交換機(jī)芯片的演進(jìn)路徑資料來源：LightCounting，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：Inphi，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容光模塊市場空間：預(yù)計(jì)2026年超過170億美元u

2020年全球光模塊市場規(guī)模80億美元，未來五年預(yù)計(jì)穩(wěn)步增長。根據(jù)LightCounting預(yù)測，2016-2018年光模塊行業(yè)增長平緩，2019年后光模塊升級加速，尤其2020年受疫情和新基建政策催化，電信和數(shù)通市場需求強(qiáng)勁，全年光模塊市場規(guī)模為80億美元，同比增長23%。預(yù)計(jì)到2026年，全球光模塊市場將超過170億美元，2021-2026年的五年CAGR為14%。u

分下游客戶來看，數(shù)通客戶市場規(guī)模超過電信客戶市場規(guī)模，是未來光模塊行業(yè)的主要驅(qū)動力。根據(jù)Yole數(shù)據(jù)，2020年光模塊市場中，數(shù)通市場規(guī)模約為電信市場的1.2倍；2026年預(yù)計(jì)數(shù)通市場將為電信市場2.6倍。圖

11：全球光模塊市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)及預(yù)測（百萬美元）圖

12：數(shù)通市場成為增長動力資料來源：LightCounting，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：Yole，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容以太網(wǎng)光模塊市場空間：高速光模塊放量是核心動力u

以太網(wǎng)光模塊的收入在光模塊市場中占比將近一半，市場空間超過百億美金。u

根據(jù)LightCounting最新報(bào)告，以太網(wǎng)光模塊的銷售額在2021年達(dá)到46.52億美元，同比增長25%。預(yù)計(jì)2022年用戶側(cè)以太網(wǎng)光模塊的營收增幅為22.3%。未來隨著新技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)流量長期保持持續(xù)增長，以太網(wǎng)光模塊銷售額也將保持較快增長并不斷迭代升級。預(yù)計(jì)到2026年，以太網(wǎng)光模塊市場將達(dá)到88.51億美元，約為全球光模塊市場規(guī)模的52%。22-26年復(fù)合增速11.7%u

高速以太網(wǎng)光模塊（200G、400G和800G）是以太網(wǎng)光模塊需求增長的核心驅(qū)動。2021年100G及以下的光模塊收入規(guī)模約為30億美元，在以太網(wǎng)光模塊市場中占比64%。當(dāng)前200G及以上光模塊迅速放量，后續(xù)將成為增長主力。圖

13：用戶側(cè)以太網(wǎng)光模塊市場總營收（單位：百萬美元）圖

14：400G和800G以太網(wǎng)光模塊的銷售預(yù)測（單位：百萬美元）資料來源：LightCounting，光通信之家，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：LightCounting，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容出貨量：400G已進(jìn)入放量階段，800G逐步可期u

全球光模塊的年出貨量接近2億只，呈現(xiàn)平穩(wěn)增長。以太網(wǎng)光模塊占比31%，約6000萬只，以100G及以下的光模塊為主u

200G、400G、800G的高速以太網(wǎng)光模塊出貨量快速增長，根據(jù)LightCounting數(shù)據(jù)，2021年，數(shù)據(jù)中心市場100G、200G和400G的出貨量分別已達(dá)1496/105/297萬片。100G光模塊2016年開始起量，2022年逐漸接近高峰。400GDR4從2020年開始起量，預(yù)計(jì)于2025年達(dá)到高峰期；200GFR4從2020年開始起量，預(yù)計(jì)于2023年達(dá)到高峰期。圖

15：全球光模塊發(fā)貨量（單位：萬片）及增速圖

16：200G/400G/800G高速光模塊發(fā)貨量（單位：百萬只）全球光模塊出貨量（萬只）YOY25,00025%20%15%10%5%20,00015,00010,0005,00000%-5%-10%-15%-20%20162017201820192020202120222023202420252026資料來源：LightCounting，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：LightCounting，光通信之家，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容市場格局變化：國內(nèi)廠商已占據(jù)領(lǐng)先位置u

國內(nèi)光模塊企業(yè)全球地位持續(xù)提升。10G時(shí)代以北美光模塊廠商為主，40G時(shí)代，中際旭創(chuàng)和AOI崛起，2021年旭創(chuàng)和II-IV成為出貨量頭部廠商。u

國產(chǎn)廠商崛起原因分析：（1）歐美日光模塊廠商起步較早，專注于芯片和產(chǎn)品研發(fā)，部分廠商剝離低毛利的光模塊業(yè)務(wù)，制造生產(chǎn)端產(chǎn)能逐步向以中國為代表的發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移；（2）國內(nèi)光模塊廠商依托勞動力成本、市場規(guī)模以及電信設(shè)備商扶持等優(yōu)勢，在光模塊封裝、測試等環(huán)節(jié)積累了大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以中際旭創(chuàng)和新易盛為代表的國內(nèi)廠商在競爭中取得份額突破，積極擴(kuò)建產(chǎn)能；（3）云廠商采購模式變化和封裝工藝的變化，帶來行業(yè)洗牌機(jī)會。圖

18：2020年全球光模塊市場格局圖

17：全球光模塊市場競爭格局變化AOI富士通

2%2%其他6%II-VI（包括Finisar）17%新易盛3%立訊精密3%新飛通4%中際旭創(chuàng)海信光迅科技中際旭創(chuàng)華為Lumentum11%華工正源4%光迅科技英特爾4%海信博通（包括FOIT）中際旭創(chuàng)新易盛光迅科技6%中際旭創(chuàng)10%思科（包括Acacia）6%海信寬帶住友6%光迅科技8%8%資料來源：Yole，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：LightCounting，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容光模塊技術(shù)演進(jìn)趨勢：更高速率、低成本、低功耗u

光模塊速率升級的方法有兩種：1、提高單通道的比特速率；2、增加通道數(shù)。?10G到40G，提升的是通道數(shù)；從40G到100G，提升的是單通道波特率；從100G到400G，可用16*25G、4*100G（100G激光器的波特率存在瓶頸，可用50G激光器疊加更高的調(diào)制方式，即PAM4；對比傳統(tǒng)NRZ調(diào)制，PAM4單個脈沖可以傳遞兩比特信息，相同條件下信道容量可以提升一倍），或者采用8*50G方案。u

下游客戶的降本需求驅(qū)動光模塊的封裝工藝向小型化、集成化和低功耗升級。?從低速率的GBIC、SFF到SFP光模塊，從10Gbit/s速率的Xenpak、X2、XFP到SFP+，從100G速率的CFP（24W）、CFP2（8W）到現(xiàn)今寬度1/4的CFP4（5W）以及QSFP+和更小的QSFP28（3.5W），意味著光模塊在交換機(jī)上具有更高的端口密度，同樣的功率可以驅(qū)動更多的光模塊。從氣密封裝向非氣密封裝演進(jìn)，也是迎合提效降本的需求。圖

19：100G光模塊封裝方式和性能的發(fā)展情況表

1：光模塊封裝工藝路線對比封裝工藝路線封裝工藝介紹特點(diǎn)將激光二極管、光電探測器等有源部分密閉封裝，其他的元部件集成在一起，在TO-CAN封裝的基礎(chǔ)上，又會配套耦合和接口部分，整體上成為同軸型的封裝結(jié)構(gòu)優(yōu)點(diǎn)：使用能完全防止液體或固體侵蝕的封裝材料（金屬、陶瓷和玻璃）及工藝TO-CAN同軸封裝氣密封裝缺點(diǎn)：組裝工藝較長、部件較多、成本較高等，同時(shí)使得光集成（光混合集成或者硅光等）較困難，不能滿足當(dāng)前數(shù)通市場迅速發(fā)展的需求將激光器或者探測器管芯直接安裝在一個子裝配上，然后再粘接到一個更大的基底上面以提供熱沉，上面可能還有熱敏電阻、透鏡等元件，這樣的單元一般稱為光學(xué)子裝配。在此基礎(chǔ)上連接耦合和接口系統(tǒng)，整體上就形成了蝶形封裝結(jié)構(gòu)。蝶形封裝該封裝最開始使用在半導(dǎo)體封裝領(lǐng)域，是一種將裸芯片用導(dǎo)電或非導(dǎo)電膠粘附在互連基板上，然后進(jìn)行引線鍵合實(shí)現(xiàn)其電氣連接的封裝技術(shù)。之后會引入到LED的封裝技術(shù)中，有效解決散熱問題，提高發(fā)光效率。在傳統(tǒng)的COB基礎(chǔ)上，將原來獨(dú)立的驅(qū)動器與發(fā)光體進(jìn)行整體式集成所形成的LED產(chǎn)品就是所謂的光引擎，光引擎非常適合在結(jié)構(gòu)緊湊、空間有限的產(chǎn)品中使用光芯片必須滿足非控制環(huán)境下的可靠性要求條件，要在光器件中使用IC產(chǎn)業(yè)的非氣密封裝技術(shù)，還必須提高各種封裝方法的可靠性非氣密封裝COB資料來源：訊石光通訊，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：訊石光通訊，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容發(fā)展趨勢：2023年有望迎來800G商用u

800G光模塊已有多家廠商推出，包括英特爾、II-VI、中際旭創(chuàng)、新易盛、光迅科技、華工科技、索爾思、劍橋科技和亨通光電等。其中，DR8和2*FR4被更多云計(jì)算廠商作為主流方案推進(jìn)，主要由于可與目前部署的400G模塊平滑演進(jìn)或?qū)?，?/p>

800GDR8和

DR4則作為硅光最有優(yōu)勢的方案成為硅光廠商重點(diǎn)布局的產(chǎn)品。u

800G交換機(jī)進(jìn)展順利：2023年3月博通宣布開始量產(chǎn)全球首款51.2Tbps交換機(jī)芯片（Tomahawk5），2022年思科等已經(jīng)推出800G交換機(jī)系列。表

2：800G光模塊光芯片方案比較表

3：多家廠商推出800G產(chǎn)品廠商華為發(fā)布時(shí)間發(fā)布產(chǎn)品光芯片類型芯片流片難度很高芯片封裝難度一般模塊封裝難度較高優(yōu)勢劣勢800G可調(diào)超高速光模塊，支持

200G-800G速率靈活調(diào)節(jié)，單纖容量達(dá)到

48T，傳輸距離相比業(yè)界提升

20%2020年2月帶寬大，外調(diào)制性能芯片成本高，對溫度敏感EMLOSFP封裝規(guī)格，CWDM4波分復(fù)用，共計(jì)

8發(fā)

8收，采用單波106Gbps的

PAM4調(diào)制的

800G光模塊光迅科技旭創(chuàng)科技2020年9月芯片成本高，對溫度敏感DFB很高較高一般一般較高較高帶寬大2020年12月800GOSFP和

QSFP-DD800光模塊產(chǎn)品線，且已向海外客戶送測帶寬最高50Gbaud，傳輸距離只有50mVCSEL芯片成本基于

EML激光器和硅光芯片的不同型號的800G光模塊系列產(chǎn)品，其800GOSFP光模塊已經(jīng)在

800G交換機(jī)上進(jìn)行了測試，顯示出良好的性能新易盛索爾思2021年6月2021年6月外調(diào)制性能、無制冷、集成度高損耗大、不適合WDM800GOSFP和QSFP-DD800光收發(fā)器產(chǎn)品線，新發(fā)布的PAM4模塊滿足800GDR8和2x400GFR4配置，可滿足隨著25.6T交換機(jī)ASIC問世的數(shù)據(jù)中心未來期望的連接要求SiPh一般較高低資料來源：光迅科技，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：各公司官網(wǎng)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容技術(shù)演進(jìn)趨勢：硅光子集成u

硅光子技術(shù)意在提升光模塊集成度。?基于標(biāo)準(zhǔn)硅制造的硅襯底材料，利用半導(dǎo)體晶圓材料可延展特性，采用CMOS等工藝應(yīng)用于光電一體集成器件制造。其物理架構(gòu)由硅襯底激光器、硅襯底光電集成芯片、光纖等輔助物料封裝構(gòu)成。硅光技術(shù)的難點(diǎn)之一是集成激光器和調(diào)制器，PD各種被動器件，目前，相關(guān)技術(shù)主要包括獨(dú)立激光器，混合集成，異質(zhì)集成，單片集成等。?

硅光模塊市場空間：根據(jù)Yole預(yù)測，硅光模塊市場將從2018年的約4.55億美元增長到2024年的約40億美元，復(fù)合年增長率達(dá)44.5%。u

硅光行業(yè)市場格局：Infinera是大規(guī)模InPPIC技術(shù)及產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者；Intel、Luxtera等是硅基光子集成產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的引領(lǐng)者，Sicoya、Rockley、Inphi、Acacia在硅基光電集成收發(fā)芯片的設(shè)計(jì)方面也較為領(lǐng)先，硅光模塊封裝環(huán)節(jié)依舊是傳統(tǒng)光模塊的封裝廠商占主導(dǎo)。圖

20：硅光模塊市場規(guī)模預(yù)測資料來源：Yole，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容技術(shù)演進(jìn)趨勢：CPO（光電共封裝）u

隨著電口速率提升到112G，高速信號在PCB傳輸中的損耗隨之增加，對PCB的設(shè)計(jì)難度、材料成本帶來挑戰(zhàn)，同時(shí)還需要在可插拔光模塊和交換芯片之間的高速走線上增加更多的Retimer芯片，整機(jī)的運(yùn)行功耗也將大幅提升，行業(yè)提出CPO技術(shù)方案。u

CPO：將光模塊不斷向交換芯片靠近，縮短芯片和模塊之間的走線距離，最終把交換芯片（或XPU）ASIC和光/電引擎（光收發(fā)器）共同封裝在同一基板上，引擎盡量靠近ASIC，以最大程度地減少高速電通道損耗和阻抗不連續(xù)性，從而可以使用速度更快、功耗更低的片外I/O驅(qū)動器。CPO形勢下，交換機(jī)和光模塊實(shí)現(xiàn)高度集成，無可插拔接口。圖

21：光電共封裝圖例圖

22：CPOco-packaged交換機(jī)圖例資料來源：光電行業(yè)趨勢洞察報(bào)告、國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容資料來源：光電行業(yè)趨勢洞察報(bào)告、國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理技術(shù)演進(jìn)趨勢：CPO（光電共封裝）u

從行業(yè)趨勢來看，CPO是光模塊演進(jìn)形態(tài)之一，行業(yè)仍在持續(xù)探索。?目前CPO還有許多亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)問題需要突破，例如如何選擇光引擎的調(diào)制方案、如何進(jìn)行架構(gòu)光引擎內(nèi)部器件間的封裝以及如何實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)可行的高耦合效率光源耦合。傳統(tǒng)的基于像EML、DML等分立式光學(xué)引擎設(shè)計(jì)的一些方式，基本上不再能滿足Co-packaging對空間的一些要求。u

目前主流的CPO有兩種技術(shù)方案和應(yīng)用場景。一是基于VCSEL的多模方案，30m及以下距離，主要面向超算及AI集群的短距光互聯(lián)；二是基于硅光集成的單模方案，2公里及以下距離，主要面向大型數(shù)據(jù)中心內(nèi)部光互聯(lián)。硅基方案具有無需氣密封裝、高帶寬、易集成等優(yōu)勢。表

4：交換機(jī)芯片和光模塊方案的推出時(shí)間表表

5：CPO產(chǎn)業(yè)鏈主要玩家CPO的現(xiàn)狀和未來規(guī)劃玩家類型玩家當(dāng)前狀況及未來規(guī)劃Intel2020年展示12.8T樣機(jī)，集成8*1.6T光引擎交換芯片速率（Tbs）交換芯片發(fā)布時(shí)間交換機(jī)發(fā)布時(shí)間光模塊速率（32口）應(yīng)用方案趨勢Rockley2020年OFC展示25.6T樣機(jī)芯片/模塊公司2020年OFC發(fā)布和IBM合作的3.2T硅光平臺Odin，支持可插拔和CPO，2021和2022年OFC對Odin平臺進(jìn)行技術(shù)迭代。未來預(yù)計(jì)將異質(zhì)集成量子點(diǎn)激光器改為獨(dú)立封裝芯片，降低成本Ranovus2021年發(fā)布基于DSP合封的CPO硅光平臺的800GDR8光模塊，2022年OFC發(fā)布的25.6T樣機(jī)。2021年Broadcom1月宣布2022年底退出25.6TCPO芯片Humboldt，2023年推出51.2TBailly，2025年推出硅光平臺芯片12.825.62018年2020年2020年400G800G傳統(tǒng)方案夠用傳統(tǒng)方案夠用JanssenInphiCiscoArista2020年12月發(fā)布400GDR4硅光引擎2019年收購硅光公司Acacia（傳輸網(wǎng)）和Luxtera（數(shù)據(jù)中心）2021年起收購硅光公司coreoptics和lightwave，發(fā)布CPAK硅光模塊。思科和Marvell合作，預(yù)計(jì)2024年發(fā)布一款51.2T的交換機(jī)無自研模塊，與Google合作退出400G/800GOSFP交換機(jī)，未來方向是1.6T設(shè)備商預(yù)計(jì)2022年Juniper華為2016年收購Aurrion，可實(shí)現(xiàn)片上激光器集成，2019年發(fā)布100G/400G硅光模塊2012年收購光自己成公司CIP和硅光子公司Caliopa美國子公司Ragile在2021年11月的OCP會議上發(fā)布25.6T冷板CPO樣機(jī)，2022年OFC發(fā)布51.2T液冷CPO樣機(jī)可插拔夠用，可能需要用CPO51.2預(yù)計(jì)2023年預(yù)計(jì)2025年預(yù)計(jì)2025年預(yù)計(jì)2027年1.6T3.2T銳捷終端用戶Facebook2019年成立CPO連門個，規(guī)劃3.2T光引擎，實(shí)現(xiàn)400GDR4和FR4規(guī)格。規(guī)劃2024年部署Gen151.2TMicrosoft2019年成立CPO聯(lián)盟，起草相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)102.4可能需要用CPOGoogle騰訊在200G電口/51.2T時(shí)代，傾向于可插拔模塊通過傳統(tǒng)產(chǎn)品堆疊也可以實(shí)現(xiàn)等效于51.2T交換能力，傾向于可插拔模塊阿里巴巴

2019年發(fā)布硅光400GDR4模塊，傾向于可插拔模塊資料來源：《共封裝光學(xué)CPO行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解讀》、國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：《共封裝光學(xué)CPO行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解讀》、國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容二、AI驅(qū)動高速光模塊迭代加快請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容AIGC等新場景：有望成為新一輪的云基建建設(shè)驅(qū)動力u

AIGC等新應(yīng)用場景的出現(xiàn)，成為未來云基建投資的重要推動力。數(shù)據(jù)中心作為流量的基石，算力的重要載體，核心受益于算力和流量的擴(kuò)張，近十年行業(yè)經(jīng)歷了幾輪快速的發(fā)展增長，分別受益于移動互聯(lián)網(wǎng)、疫情帶來的線上流量增長等；隨著AI等新應(yīng)用場景的出現(xiàn)，為行業(yè)賦予了新的增長動能，有望帶動行業(yè)新一輪建設(shè)升級。圖

23：移動互聯(lián)網(wǎng)、線上流量增長帶動第一波IDC蓬勃發(fā)展紅利圖

24：AI等新應(yīng)用場景成為未來的增長動力資料來源：C114、國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：C114、國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容AI：無人機(jī)、自言語言處理以及計(jì)算機(jī)視覺為主要應(yīng)用場景u

人工智能主要利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者由數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器，模擬、延伸和擴(kuò)展人類的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)?

AI的核心技術(shù)主要包含：深度學(xué)習(xí)（DL）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）、自然語言處理（NLP）和數(shù)據(jù)挖掘（DM）等，?

AI目前主要的應(yīng)用場景包括：醫(yī)療、無人機(jī)、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理等。圖

25：AI技術(shù)行業(yè)滲透率情況圖

26：AI技術(shù)主要應(yīng)用場景資料來源：騰訊研究院&IT桔子，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：騰訊研究院&IT桔子，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容ChatGPT：確立LLM模型的大參數(shù)和深度學(xué)習(xí)兩大屬性u

ChatGPT的出現(xiàn)確立了大語言模型兩個必備元素：大參數(shù)+深度學(xué)習(xí)（Large&Deep）?

ChatGPT是基于自然語言處理（NLP）下的AI大模型，產(chǎn)品能夠通過大算力、大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)突破AI瓶頸，通過理解和學(xué)習(xí)人類的語言來進(jìn)行對話，并引入新技術(shù)RLHF(ReinforcementLearningwithHumanFeedback，即基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí))進(jìn)一步提升了人工智能模型的產(chǎn)出和人類的常識、認(rèn)知、需求、價(jià)值觀保持一致。?

在在GPT模型出現(xiàn)之前，行業(yè)對于AI大模型的構(gòu)建并沒有取得較高關(guān)注，核心在于沒看到模型展現(xiàn)出靠近人類的特征。GPT模型首次展示出了通過深度學(xué)習(xí)和大模型參數(shù)的輸入，AI模型可以涌現(xiàn)出靠近人類的特征。?

一般認(rèn)為模型的思維推理能力與模型參數(shù)大小有正相關(guān)趨勢，一般是突破一個臨界規(guī)模（大概62B，B代表10億），模型才能通過思維鏈提示的訓(xùn)練獲得相應(yīng)的能力。如果在6B以下，那很可能還只是GPT-2級別的初級模型。圖

27：模型參數(shù)增加可以減少精度損失，獲得涌現(xiàn)能力圖

28：ChatGPT模型基本原理資料來源：OpenAI，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：OpenAI，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容AI大模型下，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)向低延時(shí)高速率演進(jìn)u

AI模型作為高性能計(jì)算業(yè)務(wù)，強(qiáng)調(diào)低時(shí)延高速率，通常由IB網(wǎng)絡(luò)承載。??數(shù)據(jù)中心內(nèi)部有三類典型的業(yè)務(wù)：通用計(jì)算（一般業(yè)務(wù)）、高性能計(jì)算（HPC）業(yè)務(wù)和存儲業(yè)務(wù)。每類業(yè)務(wù)對于網(wǎng)絡(luò)有不同的訴求，比如：HPC業(yè)務(wù)的多節(jié)點(diǎn)進(jìn)程間通信，對于時(shí)延要求非常高；而存儲業(yè)務(wù)對可靠性訴求非常高，要求網(wǎng)絡(luò)0丟包；通用計(jì)算業(yè)務(wù)規(guī)模大，擴(kuò)展性強(qiáng)，要求網(wǎng)絡(luò)低成本、易擴(kuò)展。由于上述業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)的要求不同，數(shù)據(jù)中心內(nèi)部一般會部署三張不同的網(wǎng)絡(luò)：由IB（InfiniBand）網(wǎng)絡(luò)來承載HPC業(yè)務(wù)，由FC（FiberChannel）網(wǎng)絡(luò)來承載存儲網(wǎng)絡(luò)，由以太網(wǎng)來承載通用計(jì)算業(yè)務(wù)。u

數(shù)據(jù)中心從云時(shí)代進(jìn)入AI時(shí)代。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐步成為企業(yè)的核心資產(chǎn)。和云計(jì)算時(shí)代比，AI時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)中心的使用正在聚焦業(yè)務(wù)快速發(fā)放向聚焦數(shù)據(jù)高校處理轉(zhuǎn)變。未來滿足在AI時(shí)代下數(shù)據(jù)高效處理訴求，0丟包、低時(shí)延、高吞吐成為AI數(shù)據(jù)中心核心考核指標(biāo)。圖

29：數(shù)據(jù)中心不同業(yè)務(wù)采用不同網(wǎng)絡(luò)部署方式圖

30：數(shù)據(jù)中心不同業(yè)務(wù)采用不同網(wǎng)絡(luò)部署方式資料來源：微思網(wǎng)絡(luò)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：微思網(wǎng)絡(luò)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容Infiniband高速網(wǎng)絡(luò)，大模型下優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)技術(shù)u

以太網(wǎng)是一種廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，但其傳輸速率和延遲無法滿足大型模型訓(xùn)練的需求。相比之下，端到端IB（InfiniBand）網(wǎng)絡(luò)是一種高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，能夠提供高達(dá)

400Gbps的傳輸速率和微秒級別的延遲，遠(yuǎn)高于以太網(wǎng)的性能。這使得IB網(wǎng)絡(luò)成為大型模型訓(xùn)練的首選網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。圖

31：Infiniband互連架構(gòu)圖u

Infiniband網(wǎng)絡(luò)（IB網(wǎng)絡(luò)）：是指通過一套中心

Infiniband交換機(jī)在存儲、網(wǎng)絡(luò)以及服務(wù)器等設(shè)備之間建立一個單一的連接鏈路，通過中心

Infiniband交換機(jī)來控制流量，能夠降低硬件設(shè)備間數(shù)據(jù)流量擁塞，有效解決傳統(tǒng)

I/O結(jié)構(gòu)的通信傳輸瓶頸，還能與遠(yuǎn)程存儲設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備相連接。u

端到端IB網(wǎng)絡(luò)還支持?jǐn)?shù)據(jù)冗余和糾錯機(jī)制，能夠保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴Ｔ谔幚泶竽Ｐ椭休^多的數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸錯誤或數(shù)據(jù)丟失可能會導(dǎo)致訓(xùn)練過程中斷甚至失敗，因此保證傳輸?shù)目煽啃杂葹橹匾?，而IB網(wǎng)路有效實(shí)現(xiàn)了保證。資料來源：納多德，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容AI大模型驅(qū)動高速率光模塊需求釋放u

AI模型高并行計(jì)算+低時(shí)延，驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)部署速率門檻快速提升。?

AI大語言模型下，存儲和計(jì)算部分發(fā)生了較多變化，存儲介質(zhì)從機(jī)械硬盤（HDD）演進(jìn)到閃存盤（SSD），來滿足存儲介質(zhì)時(shí)延降低了不止100倍數(shù)；高效計(jì)算部分，已經(jīng)普遍采用GPU或者專用ASIC芯片，處理數(shù)據(jù)能力提升百倍。?

一個高效的模型在硬件依賴三個環(huán)節(jié)性能的改進(jìn)，存儲、計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)通信能力，存儲和計(jì)算已經(jīng)通過芯片迭代快速提升，因此通信時(shí)延的優(yōu)化決定了性能進(jìn)一步提升的可能性，因此加快推進(jìn)大帶寬高速網(wǎng)絡(luò)部署。u

英偉達(dá)方案下，網(wǎng)絡(luò)帶寬從傳統(tǒng)方案的25G/100G快速提升至端到端200G和400G，加快高速率光模塊需求釋放。圖

32：AI大模型下不斷提升通信帶寬降低時(shí)延圖

33：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心25G/100G部署方案資料來源：銳捷網(wǎng)絡(luò)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：納多德，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容AI投資：海外巨頭布局，國內(nèi)有望迎來加速ChatGPT&AI等應(yīng)用推出衍生出大模型算力的需求：?

全球OpenAI推出的最新ChatGPT模型參數(shù)已經(jīng)超過1750億個。在美國，OpenAI、谷歌、微軟、臉書等機(jī)構(gòu)形成了GPT-3、SwitchTransformer、MT-NLG等千億或萬億參數(shù)量的大模型。表6：海外企業(yè)布局對AI產(chǎn)品的布局公司名稱AI產(chǎn)品布局情況早在2019年，微軟就對OpenAI進(jìn)行了高達(dá)10億美元的投資，并獲得了GPT（ChatGPT早期模型）的獨(dú)家授權(quán)，而與此同時(shí)，OpenAI同意從“谷歌云”轉(zhuǎn)向“微軟云”。2021年，微軟再次進(jìn)行投資，推出OpenAI與自有產(chǎn)品深度集成的新工具（如GitHubCopilot）。而后在今年1月23日微軟又宣布向OpenAI追加數(shù)十億美元的投資，且于2月2日宣布旗下所有產(chǎn)品將全線整合ChatGPT，包括且不限于Bing搜索引擎、包含Word、PPT、Excel的Office全家桶、Azure云服務(wù)、Teams聊天程序等。微軟盡管被微軟后來居上，但是谷歌早在2013年就開始研究AI聊天機(jī)器人，于2016年出資6億美元收購了英國人工智能公司DeepMind。2017年時(shí)谷歌已實(shí)現(xiàn)了重大的技術(shù)突破，推出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)Transformer，并研發(fā)出了一款名叫Meena的聊天機(jī)器人，于2021年更名為LaMDA推出，但由于輿論爭議谷歌取消了原本的發(fā)布安排。但是由于最近微軟的步步緊逼，谷歌開始向AI方向傾斜，今年二月谷歌向ChatGPT的競品公司Anthropic投資3億美元，并計(jì)劃于今年發(fā)布Sparrow內(nèi)測版等一系列AI產(chǎn)品。谷歌亞馬遜22年11月，亞馬遜已宣布將與AI制圖平臺StabilityAI合作。資料來源：公司公告，澎湃新聞，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容AI投資：海外巨頭布局，國內(nèi)有望迎來加速u

國內(nèi)企業(yè)積極陸續(xù)布局AI等應(yīng)用場景投資，后續(xù)有望持續(xù)加大。在中國，浪潮、中科院、阿里達(dá)摩院等陸續(xù)推出源1.0、紫東太初、M6等。其中，浪潮“源1.0”巨量模型，參數(shù)量和數(shù)據(jù)集分別達(dá)到2457億和50000GB，相比于美國GPT-3，源1.0參數(shù)集規(guī)模高40%，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模領(lǐng)先近10倍。表7：國內(nèi)企業(yè)布局對AI產(chǎn)品的布局公司名稱百度AI產(chǎn)品簡介2月7日晚，百度在官方微信公眾號宣布即將推出大模型新項(xiàng)目“文心一言”（ERNIEBot），并透露首站將直接接入百度搜索。目前百度可能是國內(nèi)最有實(shí)力推出類ChatGPT產(chǎn)品的科技公司。2023年1月，阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布2023年十大科技趨勢，其中多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型、生成式AI在列，阿里版聊天機(jī)器人ChatGPT正在研發(fā)中，目前處于內(nèi)測階段。在AI、大模型等ChatGPT所需的底層技術(shù)上，達(dá)摩院此前曾先后推出超越谷歌、微軟的10萬億規(guī)模的M6大模型、AI模型開源社區(qū)“魔搭”等。阿里騰訊2022年4月21日，騰訊對外正式對外披露“混元”AI大模型，該模型包含但不限于：計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、多模態(tài)內(nèi)容理解、文案生成、文生視頻等多個方向的超大規(guī)模AI智能模型。去年12月，騰訊又推出了國內(nèi)首個低成本、可落地的NLP萬億大模型，并公布了大模型的訓(xùn)練方法——最快用256張卡，1天內(nèi)就能訓(xùn)練完成，成本直接降至原來的1/8。今年2月9日，騰訊表示目前在ChatGPT相關(guān)方向上已有布局，專項(xiàng)研究也在有序推進(jìn)。2月10日，京東正式宣布，京東云旗下言犀人工智能應(yīng)用平臺將整合過往產(chǎn)業(yè)實(shí)踐和技術(shù)積累，推出產(chǎn)業(yè)版ChatGPT：ChatJD，并公布ChatJD的落地應(yīng)用路線圖“125”計(jì)劃。ChatJD將以“125”計(jì)劃作為落地應(yīng)用路線圖，包含一個平臺、兩個領(lǐng)域、五個應(yīng)用。京東網(wǎng)易2月8日，網(wǎng)易有道對外表示，該公司未來或?qū)⑼瞥鯟hatGPT同源技術(shù)產(chǎn)品，應(yīng)用場景圍繞在線教育。2021年9月“源1.0”大模型正式發(fā)布，2022年3月，基于“源1.0”大模型研發(fā)了對話、問答、翻譯和古文四個技能模型。截至目前，“源1.0”大模型通用能力上，尤其在用戶意圖理解方面，與ChatGPT還存在差距，“源1.0”大模型表現(xiàn)的能力距通用智能的差距也較大，存在短期內(nèi)無法大規(guī)模落地行業(yè)應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)。浪潮2月6日，360明確表態(tài)，計(jì)劃盡快推出類ChatGPT技術(shù)的demo版產(chǎn)品。2月8日晚，360發(fā)布公告稱，目前公司的類ChatGPT技術(shù)的各項(xiàng)指標(biāo)只能達(dá)到略強(qiáng)于GPT-2的水平，與當(dāng)前的ChatGPT相比尚有代差的落后。360資料來源：公司公告，澎湃新聞，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容三、ChatGPT場景下需求彈性測算請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容A100：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解析（1）u

AI大集群數(shù)據(jù)中心的方案部署通過切分基本單元進(jìn)行部署，每個基本單元英偉達(dá)定義為SuperPOD。u

對于一個網(wǎng)絡(luò)集群的用量測算邏輯需要關(guān)注三個關(guān)鍵指標(biāo):1）單集群服務(wù)器個數(shù)；2）網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（決定交換機(jī)和光模塊用量）；3）交換機(jī)速率（決定光模塊速率上限）u

每個DGXA100SuperPOD基本部署結(jié)構(gòu)信息為：?

140臺服務(wù)器(每臺服務(wù)器8張GPU）+交換機(jī)（每臺交換機(jī)40個端口，單端口200G）?

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為IBfat-tree（胖樹），交換機(jī)速率為200Gb/s圖

34：數(shù)據(jù)中心不同業(yè)務(wù)采用不同網(wǎng)絡(luò)部署方式圖

35：MellanoxHDR200GB/sInfinBand交換機(jī)40端口非阻止外部管理

HDR200Gb/sInfiniBand智能交換機(jī)更快的服務(wù)器，加上高性能存儲和使用越來越復(fù)雜的計(jì)算的應(yīng)用程序，導(dǎo)致數(shù)據(jù)帶寬要求螺旋上升。隨著服務(wù)器與下一代處理器的部署，高性能計(jì)算

（HPC）

環(huán)境和企業(yè)數(shù)據(jù)中心

（EDC）

將需要與下一代

HDRInfiniBand、高速智能交換機(jī)一起提供最后一點(diǎn)帶寬。資料來源：英偉達(dá)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：Mellanox，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容A100：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解析（2）u

根據(jù)A100的端口來看，一共分為四個網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)（compute）、存儲網(wǎng)絡(luò)（storage）、In-band管理網(wǎng)絡(luò)和out-of-band管理網(wǎng)絡(luò)，其中計(jì)算側(cè)的端口數(shù)為8個，存儲兩個，In-band兩個，out-of-band1個，一共13個端口。u

考慮到光模塊的用量集中在計(jì)算側(cè)，我們僅針對計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的需求進(jìn)行光模塊用量測算。u

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：英偉達(dá)在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)部分選擇了無收斂胖樹，無收斂胖樹的結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)在于上下行的端口數(shù)是完全一致的，所以只要知道其中一層的網(wǎng)絡(luò)的連接線纜數(shù)就可以推算出每一層網(wǎng)絡(luò)的線纜數(shù)。圖

37：胖樹拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖圖

36：數(shù)據(jù)中心不同業(yè)務(wù)采用不同網(wǎng)絡(luò)部署方式資料來源：英偉達(dá)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：CSDN，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容A100：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解析（3）u

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的層數(shù)：針對于80臺及以下A100服務(wù)器集群，一般會進(jìn)行兩層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)部署（服務(wù)器-leaf層交換機(jī)-Spine層交換機(jī)），針對140臺服務(wù)器，會進(jìn)行三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)部署（服務(wù)器-Leaf層交換機(jī)-Spine層交換機(jī)-Core層交換機(jī)）。圖

38：140臺服務(wù)器計(jì)算網(wǎng)絡(luò)部署方案u

140臺服務(wù)器三層交換機(jī)的部署數(shù)量分別為56臺-80臺-28臺，一共是164臺交換機(jī)。u

每層交換機(jī)對應(yīng)的線纜數(shù)分別為1120根-1124根-1120根。u

假設(shè)服務(wù)器和交換機(jī)之間采用銅纜，其余采用AOC或者光纖，均使用光模塊，u

所以光模塊的需求為

（1124+1120）*2=4488個。u

一個基本單元內(nèi)各網(wǎng)絡(luò)硬件需求比例：u

交換機(jī)：光模塊=140：164：4488=1：1.2=32.1資料來源：英偉達(dá)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容算力角度，A100服務(wù)器用量需求測算u

從用戶使用角度來測算，我們對于服務(wù)器算力的測算受大模型參數(shù)，日活人數(shù)，每日每人提問等多因素影響。u

在ChatGPT中，一個token通常指的是響應(yīng)請求所需的最小文本單位，一般一個30詞的提問大約對應(yīng)40個token，推理是token的算力調(diào)用是2N。對應(yīng)模型算力的需求我們分?jǐn)傇谝惶?4h的每一秒。u

基于以下假設(shè)，我們可得到對應(yīng)一個在1億日活的應(yīng)用需要的AI服務(wù)器的需求約為1.5萬臺。表8：單GPT4.0服務(wù)器用量測算假設(shè)參數(shù)詳情假設(shè)20%（可提升）5倍模型FLOPS利用率峰值利用是平均算力單臺A100服務(wù)器的算力模型參數(shù)（GPT4.0）用戶月活（億）5PFLOPS1萬億+1億人次日活1000詞假設(shè)每人每日提問（字）測算結(jié)果A100服務(wù)器用量需求約為1.5萬臺資料來源:國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容A100：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)各環(huán)節(jié)需求彈性測算表9：A100下游應(yīng)用大規(guī)模使用角度硬件需求角度測算基于下游應(yīng)用呈現(xiàn)規(guī)模角度，即按照單GPT4.0模型對于服務(wù)器需求用量測算。全球服務(wù)器交換機(jī)光模塊原有需求u

假設(shè)1：單個應(yīng)用的需求角度看，服務(wù)器潛在用量為1.5萬臺。u

假設(shè)2：全球假設(shè)國內(nèi)和海外有潛在20家公司可能形成同樣類型規(guī)模應(yīng)用。國內(nèi)出貨量（萬臺）全球出貨量（萬臺）3911354251170120053200085國內(nèi)市場規(guī)模（億美元）全球市場規(guī)模（億美元）992376u

假設(shè)3：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比例按照單個SuperPOD方式部署，即服務(wù)器：交換機(jī)：光模塊的用量比例=1：1.2：32.1單個GPT4.0模型（規(guī)模應(yīng)用角度）單個需求量(萬臺）1.5201.8248.1u

假設(shè)4：服務(wù)器價(jià)格參考英偉達(dá)價(jià)格，為20萬美元；交換機(jī)結(jié)合Mellanox售價(jià)，假設(shè)為2.5-3w美金，光模塊根據(jù)交換機(jī)速率，現(xiàn)在主流為200G，假設(shè)單個售價(jià)為250美金。單價(jià)（萬美元）0.025增量市場（假設(shè)20家同樣規(guī)模投入）需求量（萬臺）投入規(guī)模（億美元）彈性比例30367296224600u

結(jié)論：需求量增量(全球）規(guī)模增量（全球）2%3%51%u

服務(wù)器、交換機(jī)、光模塊的市場彈性分別為60%、19%、28%。60%19%28%資料來源:Lightcounting，IDC，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理注：光模塊需求出貨為100G以上速率光模塊出貨總和大致估計(jì)請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容從A100到H100，性能全面提升u

2023年一季度英偉達(dá)發(fā)布A100下一代H100GPU方案，性能全面提升，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：?

新增FP8數(shù)據(jù)類型和新的Transformer引擎相結(jié)，與

A100GPU相比，提供6倍的吞吐量。TransformerEngine明顯加速了基于

Transformer的模型（例如大型語言模型）的AI計(jì)算。?

H100擁有18個第四代NVLink互連，提供900GB/秒的總帶寬，是A100GPU600GB/秒總帶寬的1.5倍，是

PCIeGen5帶寬的7倍。?

NVSwitch：H100采用全新的第三代NVSwitch，提供64個第四代NVLink互連端口，加速節(jié)點(diǎn)內(nèi)GPU通信；節(jié)點(diǎn)外的二級NVSwitch互連支持具有地址空間隔離和保護(hù)的大型

NVLink域（最多32個節(jié)點(diǎn)或256個GPU），并提供57.6TB/秒的全部帶寬。圖

39：數(shù)據(jù)中心不同業(yè)務(wù)采用不同網(wǎng)絡(luò)部署方式圖

40：H100+NVLINK使得AI訓(xùn)練效率更高資料來源：英偉達(dá)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：英偉達(dá)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容H100：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解析（1）u

每個DGXH100SuperPOD基本部署結(jié)構(gòu)信息為：?

32臺服務(wù)器(每臺服務(wù)器8張GPU）+12臺交換機(jī)?

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為IBfat-tree（胖樹），交換機(jī)單端口400G速率，可合并形成800G端口u

關(guān)于交換機(jī)變化：?

和A100時(shí)期采用的交換機(jī)不同，此次在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)采用交換價(jià)型號為NVIDIAQuantumQM9700NDR400GbpsInfiniBand交換機(jī)，雖然擁有64個端口，但采用OSFP方式合并成為32個口，對應(yīng)單口800G速率（本質(zhì)是2*400G）。圖

41：英偉達(dá)H100圖

42：英偉達(dá)交換機(jī)方案（32OSFP結(jié)口）資料來源：英偉達(dá)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：英偉達(dá)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容H100：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解析（2）u

光模塊用量測算：僅從計(jì)算網(wǎng)絡(luò)側(cè)測算光模塊需求。u

一個H100SuperPOD一共12臺交換機(jī)，其中l(wèi)eaf層擁有8臺，Spine擁有4臺u

同樣采用fat-tree架構(gòu)，上下行端口數(shù)一致u

針對32臺的一個SU，假設(shè)為全光網(wǎng)絡(luò)，使用400G光模塊數(shù)量為32*8=256只，使用800G的數(shù)量為32*4*3=384u

服務(wù)器：交換機(jī)：400G光模塊：800G光模塊用量比例=32：12：256：384=1：0.375：8：12。圖

43：英偉達(dá)H1004SU方案展示資料來源：英偉達(dá)，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容算力角度，H100服務(wù)器用量需求測算u

從用戶使用角度來測算，我們對于服務(wù)器算力的測算受大模型參數(shù)，日活人數(shù)，每日每人提問等多因素影響。u

和A100時(shí)期的不同，需求測算的參數(shù)有以下更改：u

關(guān)于單臺H100服務(wù)器的算力：A100時(shí)期，在FP16位時(shí)，單臺A100的算力處理能力為5PFLOPS，在H100時(shí)，首先新增FP8位，對應(yīng)算力能力提升到23PFLOPS，提升了6倍，在FP16位時(shí)對應(yīng)算力能力為15PFLOPS，考慮到模型調(diào)用時(shí)會存在不完全使用FP8位置，折中選擇單臺H100的算力處理能力為20PFLOPS。u

關(guān)于每人每天提問字?jǐn)?shù)，考慮到算力的提升以及模型升級為多模態(tài)，假設(shè)提問字?jǐn)?shù)升級為5000字u

基于以下假設(shè)，我們可得到對應(yīng)一個在1億日活的應(yīng)用需要的AI服務(wù)器的需求約為7716臺。表10：單GPT4.0服務(wù)器用量測算假設(shè)參數(shù)詳情假設(shè)20%（可提升）5倍模型FLOPS利用率峰值利用是平均算力單臺A100服務(wù)器的算力模型參數(shù)（GPT4.0）用戶月活（億）20PFLOPS1萬億+1億人次日活2000詞假設(shè)每人每日提問（字）測算結(jié)果H100服務(wù)器用量需求約為7716臺資料來源:國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容H100：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)各環(huán)節(jié)需求彈性測算表11：A100下游應(yīng)用大規(guī)模使用角度硬件需求角度測算基于下游應(yīng)用呈現(xiàn)規(guī)模角度，即按照單GPT4.0模型對于服務(wù)器需求用量測算。400G光模塊800G光模塊全球服務(wù)器交換機(jī)原有需求u

假設(shè)1：單個應(yīng)用的需求角度看，服務(wù)器潛在用量為7716臺。u

假設(shè)2：全球假設(shè)國內(nèi)和海外有潛在20家公司可能形成同樣類型規(guī)模應(yīng)用。國內(nèi)出貨量（萬臺）全球出貨量（萬臺）391170012001354200085200085國內(nèi)市場規(guī)模（億美元）全球市場規(guī)模（億美元）25199253376u

假設(shè)3：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比例按照單個SuperPOD方式部署，服務(wù)器：交換機(jī)：400G光模塊：800G光模塊用量比例=1：0.375：8：12。單個GPT4.0模型（規(guī)模應(yīng)用角度）單個需求量(萬臺）0.77500.2956.29.30.1單價(jià)（萬美元）0.04u

假設(shè)4：服務(wù)器價(jià)格參考性能提升的幅度，假設(shè)提升為50萬美元；交換機(jī)假設(shè)單價(jià)較200G時(shí)期提升2.5倍，對應(yīng)為5w美金，光模塊假設(shè)400G光模塊單個售價(jià)為400美金，800G光模塊售價(jià)為1000美金。增量市場（假設(shè)20家同樣規(guī)模投入）需求量（萬臺）156123518519投入規(guī)模（億美元）77229彈性比例需求量增量(全球）1%0.5%6%9%規(guī)模增量（全球）78%8%6%22%u

結(jié)論：資料來源:Lightcounting，IDC，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理注：光模塊需求出貨為100G以上速率光模塊出貨總和大致估計(jì)u

服務(wù)器、交換機(jī)、光模塊市場彈性分別為78%、8%、28%（6%+22%）。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容四、投資建議請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容中際旭創(chuàng)—全球數(shù)通光模塊領(lǐng)軍企業(yè)，充分受益AI行業(yè)發(fā)展u

公司是全球數(shù)通光模塊領(lǐng)軍企業(yè)，深耕行業(yè)十余年，率先實(shí)現(xiàn)100G/400G的批量出貨和800G的送樣認(rèn)證，在谷歌、亞馬遜、Meta等北美云廠商供應(yīng)商中均占據(jù)領(lǐng)先份額。公司2018年中標(biāo)華為25G光模塊招標(biāo)，2020年收購成都儲瀚科技公司布局電信接入網(wǎng)市場，形成受數(shù)通和電信協(xié)同拉動的業(yè)務(wù)布局。2020年25G/100G/400G光模塊收入占比85%。u

公司成長性：1）受益于光模塊市場需求的持續(xù)增長；2）產(chǎn)品持續(xù)迭代，200G、400G等高端產(chǎn)品收入占比提升；3）定增助力公司產(chǎn)能升級，2021年10月，公司啟動定增，將帶來各類高端光通信模塊175萬只的年產(chǎn)能、接入網(wǎng)用高端光電器件920萬只的年產(chǎn)能。u

公司競爭優(yōu)勢：1）市場份額領(lǐng)先，規(guī)模優(yōu)勢明顯，芯片采購和生產(chǎn)成本費(fèi)用管控能力優(yōu)于同行；2）產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開發(fā)能力領(lǐng)先，公司重視研發(fā)，在800G、相干、硅光等領(lǐng)域持續(xù)投入，率先實(shí)現(xiàn)100G/400G的批量出貨和800G的送樣認(rèn)證，享受新產(chǎn)品溢價(jià)；3）客戶資源豐富，與谷歌深度綁定，在海外三大云廠商和Meta的市場份額居于全球前列，客戶關(guān)系穩(wěn)定。圖

44：2017-2021年公司營業(yè)收入（億元）及同比增速圖

45：2017-2021年公司歸母凈利潤（億元）及同比增速圖

46：2021年公司營業(yè)收入結(jié)構(gòu)4%1%12%營業(yè)總收入（億元）同比（%）歸母凈利潤（億元）同比（%）25G/100G/400G807060504030201001401201008010835030025020015010050光模塊10G/40G光模塊光組件66044020200電機(jī)繞組裝備-200-50201720182019202020212017201820192020202183%資料來源：Wind，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：Wind，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：Wind，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容新易盛—高速率光模塊已實(shí)現(xiàn)批量交付u

公司在高速光模塊市場實(shí)現(xiàn)批量交付，并成功過推出800G光模塊產(chǎn)品。公司目前已成功研發(fā)出涵蓋5G前傳、中傳、回傳的25G、50G、100G、200G系列光模塊產(chǎn)品并實(shí)現(xiàn)批量交付，同時(shí)是國內(nèi)少數(shù)批量交付運(yùn)用于數(shù)據(jù)中心市場的100G、200G、400G高速光模塊企業(yè)。公司目前已成功推出800G光模塊產(chǎn)品系列組合、基于硅光解決方案的400G光模塊產(chǎn)品及400GZR/ZR+相干光模塊。經(jīng)過多年來的潛心發(fā)展，公司新產(chǎn)品研發(fā)和市場拓展工作持續(xù)取得進(jìn)展，已與全球主流通信設(shè)備商及互聯(lián)網(wǎng)廠商建立起了良好的合作關(guān)系。u

參股海外公司，積極部署硅光和高速光模塊市場。公司正在收購境外參股公司AlpineOptoelectronics,Inc，通過本次收購，公司將深入?yún)⑴c硅光模塊、相干光模塊以及硅光子芯片技術(shù)的市場競爭。公司力爭抓住數(shù)據(jù)中心市場高速發(fā)展及5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的良好市場發(fā)展契機(jī)，聚集優(yōu)勢資源持續(xù)提升5G相關(guān)光模塊、100G光模塊和400G光模塊市場占有率，加速硅光模塊、相干光模塊、800G光模塊產(chǎn)品的研發(fā)及商用，實(shí)現(xiàn)公司產(chǎn)品和技術(shù)的升級，進(jìn)一步鞏固提升公司在光通信行業(yè)領(lǐng)域中的核心競爭優(yōu)勢，努力成為全球光通信模塊、組件和子系統(tǒng)的核心供應(yīng)商。u

根據(jù)公司業(yè)績預(yù)告，2022年全年實(shí)現(xiàn)歸屬于上市公司股東的凈利潤8.9-10.2億元，同比上漲34.46-54.10%；實(shí)現(xiàn)扣除非經(jīng)常性損益后的歸屬母公司凈利潤7.76-9.06億元，同比增長29.84%-51.60%；實(shí)現(xiàn)每股收益1.76-2.02元/股，上年同期為1.31元/股。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容天孚通信—稀缺的一站式光器件完整解決方案提供商u

國內(nèi)稀缺的一站式光器件平臺型廠商，受益于光模塊市場需求持續(xù)增長和產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈結(jié)構(gòu)調(diào)整。公司從早期陶瓷套管、光纖適配器、光收發(fā)接口組件三類基礎(chǔ)無源光元件延伸到高端無源光器件（隔離器、光纖透鏡、線纜連接器、光學(xué)鍍膜器件、AWG、保偏器件、FA等），并同時(shí)發(fā)展有源光器件代工和封裝產(chǎn)品線（OSAODM/OEM產(chǎn)品線、BOX/TO封裝產(chǎn)品線等），又通過收購擴(kuò)產(chǎn)產(chǎn)品線，目前形成15條產(chǎn)品線和8大一站式解決方案。一站式光器件平臺能力的優(yōu)勢在于客戶響應(yīng)速度快、客戶粘性高、業(yè)務(wù)協(xié)同性好、成本管控能力強(qiáng)等。光模塊廠商出于成本和競爭環(huán)境的考慮，傾向于將光器件封裝代工環(huán)節(jié)逐漸外包，同時(shí)具備光器件自制和有源產(chǎn)品封裝代工能力的廠商優(yōu)先受益。u

新產(chǎn)品線爬坡上量，持續(xù)突破新客戶和現(xiàn)有客戶市場份額。公司多條新產(chǎn)品線（包括AWG、透鏡、FA/PM等）還在爬坡上量，定增項(xiàng)目高速光引擎目前已突破大客戶，并和多家客戶合作，按定增項(xiàng)目規(guī)劃，三年后有望達(dá)到產(chǎn)值10億元，相當(dāng)于現(xiàn)有收入規(guī)模。2020年收購的北極光電訂單飽和，整合擴(kuò)產(chǎn)后帶來新成長。同時(shí)，公司加大海外客戶拓展力度，發(fā)揮客戶資源協(xié)同效應(yīng)，海外客戶份額有望繼續(xù)提升。u

布局激光雷達(dá)和醫(yī)療檢測等非通信領(lǐng)域，打開成長空間。公司的無源光器件和有源封裝能力在醫(yī)療檢測設(shè)備和激光雷達(dá)產(chǎn)品制造上有較強(qiáng)的復(fù)用性，目前部分產(chǎn)品通過客戶認(rèn)證，有望分享行業(yè)增長紅利。u

根據(jù)公司業(yè)績預(yù)告，2022年預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入12.06億元，同比增長16.77%，實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤3.99億元，同比增長30.16%，實(shí)現(xiàn)扣非后歸母凈利潤3.63億元，同比增長30.78%。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容源杰科技—國內(nèi)少數(shù)實(shí)現(xiàn)25G以及上激光器芯片規(guī)模量產(chǎn)廠商u

公司聚焦于光芯片領(lǐng)域，主要產(chǎn)品包括2.5G、10G、25G及更高速率激光器芯片系列產(chǎn)品等，目前主要應(yīng)用于光纖接入、4G/5G移動通信網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域。公司已實(shí)現(xiàn)向國際前十大及國內(nèi)主流光模塊廠商批量供貨，10G、25G激光器芯片系列產(chǎn)品的出貨量在國內(nèi)同行業(yè)公司中均排名第一，2.5G激光器芯片系列產(chǎn)品的出貨量在國內(nèi)同行業(yè)公司中排名領(lǐng)先，2021年完成50GDFB的開發(fā)。u

公司亮點(diǎn)：1）技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢：公司在國內(nèi)廠商中率先實(shí)現(xiàn)25G激光器芯片的規(guī)模化生產(chǎn)和商業(yè)應(yīng)用，其中25GMWDM12波段DFB激光器芯片成為滿足中國移動相關(guān)5G建設(shè)方案唯一批量供貨的廠商。目前公司已著手50G、100G高速率激光器芯片產(chǎn)品以及硅光直流光源大功率激光器芯片產(chǎn)品的商用推進(jìn)。2）差異化競爭模式：公司憑借長期技術(shù)積累實(shí)現(xiàn)激光器光源發(fā)散角更小、抗反射光能力更強(qiáng)等差異化特性，為光模塊廠商提供全波段、多品類產(chǎn)品，同時(shí)提供更低成本的集成方案。3）IDM全流程業(yè)務(wù)體系：擁有多條覆蓋MOCVD外延生長、光柵工藝、光波導(dǎo)制造、金屬化工藝、端面鍍膜、自動化芯片測試、芯片高頻測試、可靠性測試驗(yàn)證等全流程自主可控的生產(chǎn)線。4）豐富的客戶資源優(yōu)勢：與現(xiàn)有國內(nèi)外知名客戶的良好合作，使得公司快速建立新品開發(fā)及量產(chǎn)的全套供應(yīng)體系，建立了較高的客戶資源壁壘。圖

47：2018-2022年公司營業(yè)收入（百萬元）及增長率圖

48：2018-2022年公司凈利潤（百萬元）及增長率圖49：2021年公司收入結(jié)構(gòu)120100806040200600%500%400%300%200%100%0%30025020015010050200%0%16%2.5G激光器芯片系列產(chǎn)品150%100%50%0%10G激光器芯片系列產(chǎn)品43%25G激光器芯片系列產(chǎn)品-100%201820192020202120220-50%其他產(chǎn)品2018201920202021202241%歸母凈利潤（百萬元）同比增速（右軸）營收（百萬元）同比增速（右軸）資料來源：Wind，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：Wind，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料來源：源杰科技招股說明書，國信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容光庫科技—優(yōu)質(zhì)光器件廠商，鈮酸鋰調(diào)制器打造新動能u

光庫科技主要產(chǎn)品包括光纖激光器元器件、光通訊器件、鈮酸鋰調(diào)制器等。u

光纖激光器應(yīng)用場景持續(xù)豐富，需求端維持較快增長。以光庫科技為代表的國內(nèi)廠商在連續(xù)光纖激光器的核心光纖元器件如高功率光纖光柵、高功率合束器和高功率輸出頭等產(chǎn)品方面，打破了國外廠商的市場壟斷，提升產(chǎn)品性能。隨著國內(nèi)高功率光纖激光器國產(chǎn)替代進(jìn)程加速，公司的市場占有率有望持續(xù)提升。u

光通信器件受益于運(yùn)營商基站光網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)據(jù)中心等投資建設(shè)需求拉動。u

鈮酸鋰調(diào)制器國產(chǎn)化率提升空間大，受益于鈮酸鋰調(diào)制器產(chǎn)能快速釋放。同時(shí)公司深耕薄膜鈮酸鋰調(diào)制器技術(shù)，薄膜鈮酸鋰調(diào)制器量產(chǎn)突破后應(yīng)用場景廣泛，有望在城域網(wǎng)高帶寬等場景替代現(xiàn)有磷化銦調(diào)制器方案，打開成長空間。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)聲明及其項(xiàng)下所有內(nèi)容重點(diǎn)推薦公司盈利預(yù)測及估值u以Chatgpt為代表的AI應(yīng)用正在得到快速發(fā)展，并不斷實(shí)現(xiàn)迭代，進(jìn)而有希望形成賦能多行業(yè)的多樣化新型應(yīng)用落地，提升行業(yè)效率，軟端的快速發(fā)展離不開硬件基礎(chǔ)設(shè)備的保障，因此AI數(shù)據(jù)