通信行業(yè)2025年投資策略：全球云廠商加大AI投入衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)迎規(guī)模部署-國信證券

請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容證券研究報告|2025年01月06日通信行業(yè)2025年投資策略優(yōu)于大市全球云廠商加大AI投入，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)迎規(guī)模部署指數(shù)上漲28.82%，滬深300指數(shù)上漲14.68%，板塊表現(xiàn)強于大市，相對收光器件光模塊、運營商表現(xiàn)較好。估值層面，2024年底通信（申萬）估值PE小幅回升至25.1X，低于過去十年歷史30分位數(shù)。全球互聯(lián)網(wǎng)云廠加大AI投入，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡配套均受益。全球互聯(lián)網(wǎng)云廠展開軍備競賽，均在投建數(shù)據(jù)中心和自研AI芯片，北美四大互聯(lián)網(wǎng)云廠和國內(nèi)BAT資本開支季度性均呈現(xiàn)明顯同環(huán)比提升，字節(jié)跳動成為新的AI應我國電信業(yè)務收入同比增長2.6%；新興業(yè)務收入同比增長7.9%。同時運營冷關注英維克等，數(shù)據(jù)中心服務關注潤澤科技等。端側(cè)AI關注移遠通信、重點公司盈利預測及投資評級公司公司投資昨收盤總市值EPSPE代碼名稱評級（元百萬元）2015E2016E2015E2016E600941中國移動優(yōu)于大市118.162,541,6916.937.6217.115.5300308中際旭創(chuàng)優(yōu)于大市123.51138,4750.370.4119.517.6000063中興通訊優(yōu)于大市40.40193,2550.290.3218.316.6資料來源：Wind、國信證券經(jīng)濟研究所預測通信證券分析師：袁文uanwenchong@S0980523110003資料來源：Wind、國信證券經(jīng)濟研究所整理《通信行業(yè)周報2024年第52周-小米正搭建GPU萬卡集群，展望英偉達下一代AI服務器》——2024-12-29《通信行業(yè)周報2024年第51周-OepnAI、字節(jié)持續(xù)迭代模型，LightCounting積極展望高速互聯(lián)市場》——2024-12-22《通信行業(yè)周報2024年第50期-新應用拉動端側(cè)AI發(fā)展，展望“國網(wǎng)”星座首發(fā)》——2024-12-16《通信行業(yè)2024年10月投資策略-先關注估值提升空間，后尋找盈利修復空間》——2024-10-07《通信行業(yè)2024年8月投資策略-堅守算力板塊，關注衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)板塊》——2024-08-05請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容2證券研究報告 7全球互聯(lián)網(wǎng)云廠加大資本投入：快速迭代模型、自研AI芯片及網(wǎng)絡 7數(shù)據(jù)中心技術變革-互聯(lián)：算力升級驅(qū)動銅連接、光通信、交換機不斷迭代 數(shù)據(jù)中心技術變革-散熱：單機柜密度提升，液冷加速落地 37數(shù)據(jù)中心服務業(yè)務逐步回暖，有望迎來新一輪增長 41AI應用拉動端側(cè)AI及物聯(lián)網(wǎng)IOT發(fā)展，AIOT進入2.0時代 46 49星鏈Starlink已發(fā)射超過7000顆衛(wèi)星，用戶數(shù)460萬 49我國“國網(wǎng)GW”與“千帆計劃G60”均實現(xiàn)多次發(fā)射，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)部署初具規(guī)模 51華為實現(xiàn)手機直連三網(wǎng)通信衛(wèi)星，“G60”星座出海成功，衛(wèi)星應用市場打開 53 板塊市場表現(xiàn)強于大盤 60全年通信板塊估值小幅回升 60各細分板塊漲跌幅及漲幅居前個股 61 請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容3證券研究報告圖1：全球AI模型發(fā)展歷程 圖2：大語言模型競爭加劇 圖3：海外三大云廠商及Meta資本開支（百萬美元） 圖4：海外三大云廠商及Meta資本開支yoy（%） 8圖5：國內(nèi)AI產(chǎn)品榜（國內(nèi)總榜截止2024年11月） 圖6：全球AI產(chǎn)品榜（全球總榜截止2024年11月） 圖7：META的Grandteton平臺（支持AMD）、Catalina機柜以及3.2萬卡網(wǎng)絡拓撲 9圖8：METAMTIA芯片規(guī)格 9圖9：Google全光數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡架構(gòu) 10圖10：Google第六代TPUTrillium 圖11：AWS基于自研芯片的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡架構(gòu) 11圖12：AWSTrainium系列性能 11圖13：全球各大云廠2024年購買英偉達hopper和AMDMI300量（單位：千片） 圖14：全球各大云廠2024年自研AI芯片量（單位：千片） 圖15：數(shù)據(jù)中心in-house加速芯片未來市場快速增長 圖16：英偉達數(shù)據(jù)中心/AI產(chǎn)品迭代路線圖 圖17：英偉達Spectrum-X以太網(wǎng)平臺 圖18：英偉達營收增長 圖19：英偉達利潤表詳述 圖20：博通積極展望未來XPU市場 圖21：博通光互聯(lián)技術行業(yè)領先 圖22：博通營收增長 圖23：博通利潤表詳述 圖24：海外三大云廠商及Meta資本開支（百萬美元） 圖25：海外三大云廠商及Meta資本開支yoy（%） 15圖26：國內(nèi)三大云廠資本開支（百萬美元） 圖27：字節(jié)跳動AI數(shù)據(jù)中心投入僅次于全球前四大云廠 圖28：數(shù)據(jù)中心內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)絡 圖29：數(shù)據(jù)中心算力/存儲scaleup對比scaleout 圖30：數(shù)據(jù)中心互聯(lián)網(wǎng)方案圖示 圖31：DAC和AOC傳輸距離對比 17圖32：英偉達nvlink路標 圖33：英偉達scaleup和scaleout實現(xiàn)圖示 圖34：英偉達GB200NVL72內(nèi)互聯(lián)圖示 18圖35：英偉達GB200NVL72內(nèi)的銅連接線 圖36：GoogleTPUv4機柜中使用銅互連 19圖37：AmazonEC2Trn2UltraServers示例 19請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容4證券研究報告圖38：DAC,ACC,AEC和AOC未來市場預測 19圖39：數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡速率升級演進 20圖40：AI光模塊銷售規(guī)模預測 21圖41：光模塊按應用場景分銷售預測 21圖42：2024國外云廠光模塊供應鏈格局 22圖43：不同場景下的數(shù)據(jù)中心交換機 23圖44：數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡架構(gòu)（銳捷網(wǎng)絡AI-Fabric方案為例） 23圖45：英偉達架構(gòu)路標 23圖46：博通TH5交換芯片方案 23圖47：數(shù)據(jù)中心交換機市場未來預測 24圖48：不同速率以太網(wǎng)交換機未來機會 24圖49：數(shù)據(jù)中心交換機市場預測 24圖50：數(shù)據(jù)中心交換機份額 24圖51：數(shù)據(jù)中心交換機市場預測 27圖52：CPO能夠顯著降低功耗 27圖53：CPO演進 27圖54：博通CPO交換機 27圖55：英偉達CPO交換機（144個MPO多芯接口，2*9個外置激光器） 27圖56：CPO端口數(shù)預測預測 28圖57：OIO用于芯片互聯(lián)的結(jié)構(gòu)圖示 29圖58：Intel對CPO對比OIO的能效評估 29圖59：CPO規(guī)模應用節(jié)奏預測 29圖60：OIO規(guī)模應用節(jié)奏預測 29圖61：Coherent數(shù)據(jù)中心光交叉連接（DLX?) 30圖62：光迅科技全光交換機 30圖63：光模塊向硅光模塊演進及硅光芯片組成 31圖64：博通硅光模塊器件相比傳統(tǒng)光模節(jié)省了30多個 31圖65：光模塊架構(gòu) 31圖66：硅光模塊實例 31圖67：硅光模塊市場預測（單位：美元） 32圖68：新一代HPC/AI技術平臺將通過先進封裝集成邏輯芯片、存儲器和硅光器件 33圖69：TSMC針對新一代網(wǎng)絡通信的3D光學引擎發(fā)展規(guī)劃 33圖70：Marvell數(shù)據(jù)中心內(nèi)互聯(lián)TAM市場預測 33圖71：Marvell未來6.4T硅光模塊結(jié)構(gòu) 33圖72：數(shù)據(jù)中心DCI場景 34圖73：華為DCI大帶寬解決方案可支持96T容量 34圖74：非相干Non-Coherent（IMDD）對比相干Coherent信號檢測 35圖75：Coherent相干在高速率遠距離傳輸站主導低位 35圖76：Lumentechnologies已與多家云廠深度合作 35圖77：全球相干光傳輸網(wǎng)絡帶寬增長 36圖78：DCI未來市場空間預測 36請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容5證券研究報告圖79：數(shù)據(jù)中心液冷新布局 37圖80：CPU/GPUTDP變化趨勢 37圖81：液冷同比風冷散熱能力（2MW機房） 37圖82：英偉達GB200機柜液冷方案 38圖83：鴻?？萍忌峤鉀Q方案 38圖84：Vertiv展望未來機柜密度增長 39圖85：運營商液冷技術規(guī)劃 39圖86：磐久服務器-高性能異構(gòu)計算機型發(fā)布現(xiàn)場 40圖87：浪潮信息液冷解決方案 40圖88：新型數(shù)據(jù)中心（智算中心）提供服務類型 41圖89：全球AI服務器市場規(guī)模（截止2024年H1） 41圖90：全球AI服務器市場份額（截止2024年H1） 41圖91：中國AI服務器市場預測 42圖92：中國人工智能芯片市場份額（截止2024年H1） 42圖93：我國算力中心總體在用機架規(guī)模（單位：萬架） 43圖94：我國傳統(tǒng)IDC業(yè)務市場規(guī)模及預測（單位：億元） 43圖95：我國算力中心服務商指數(shù)TPO15企業(yè) 43圖96：中國第三方數(shù)據(jù)中心服務商市場份額 43圖97：萬國數(shù)據(jù)IT用電量規(guī)劃 43圖98：萬國數(shù)據(jù)上架率（單位：%） 43圖99：世紀互聯(lián)2024第三季度財務亮點 44圖100：世紀互聯(lián)上架率（單位：%） 44 46圖102：高通驍龍8至尊版的性能大幅提升 46圖103：端側(cè)AI大模型定義 46圖104：端側(cè)AI應用場景 46圖105：科大訊飛AI會議助理 47圖106：AI陪伴玩具產(chǎn)品圖示 47圖107：我國物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況 47圖108：全球物聯(lián)網(wǎng)終端預測 47圖109：獵鷹發(fā)射次數(shù)（單位：次） 49圖110：Starlink用戶數(shù)（單位：千戶） 49圖111：Starlink全球服務網(wǎng)速明顯改善 50圖112：Starlink手機直連衛(wèi)星業(yè)務 50圖113：星艦部署星鏈V3衛(wèi)星演示 50圖114：海南文昌發(fā)射場已建成兩個工位 52圖115：MateX6三網(wǎng)衛(wèi)星手機發(fā)布 53圖116：G60星座與巴西運營商簽署合作 54圖117：垣信衛(wèi)星攜手中國移動，在香港郵輪首次完成應用測試 54圖118：2019-2024Q3三大運營商收入情況（億元） 55圖119：2019-2024Q3三大運營商歸母凈利潤情況（億元） 55請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容6證券研究報告圖120：電信業(yè)務收入和電信業(yè)務總量累計增速 56圖121：新興業(yè)務收入增長情況 56圖122：三大運營商資本開支情況（億元） 56圖123：2024H1三大運營商資本開支相較年初規(guī)劃完成比率 56圖124：全國風電歷年公開招標容量（單位：GW） 58圖125：2022-2024年底各省區(qū)市海上風電項目推進容量（單位：MW） 58圖126：全球海風建設投入情況（單位：MW） 59圖127：全球海風未來建設投入預測（單位：MW） 59圖128：2024年通信行業(yè)指數(shù)走勢（%） 60圖129：申萬各一級行業(yè)2024年漲跌幅（%） 60圖130：通信（申萬）行業(yè)近10年以來PE/PB 60圖131：通信（申萬）行業(yè)近1年PE/PB 60圖132：細分板塊2024年漲跌幅（%） 61圖133：細分個股2024年漲跌幅（%） 61表1：第一梯隊的大語言模型企業(yè) 表2：B端企業(yè)向大語言模型年付費的企業(yè) 8表3：北美云廠in-houseAI芯片性能對比 表4：國內(nèi)云廠in-houseAI芯片 表5：Scaleup與scaleout優(yōu)劣勢對比 17表6：AEC和ACC的傳輸距離更長，厚度更薄 17表7：隨著架構(gòu)升級和網(wǎng)絡協(xié)議帶寬提升，高速光模塊需求彈性有望加大 21表8：2010-2022年光模塊市場前十大廠商變 22表9：CPO主要器件功能描述 28表10：不同材料應用對比 31表11：硅光模塊核心器件介紹 32 38表13：全球2024年發(fā)射火箭次數(shù)統(tǒng)計（單位：次） 50表14：SpaceX發(fā)射頻次加速 51表15：我國“千帆星座”和“國網(wǎng)”星座2024年發(fā)射任務 51表16：我國三大衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)星座 52表17：2024年中國航天發(fā)射總結(jié) 52表18：三大運營商資本開支明細情況（億元） 57表19：三大運營商分紅及股息率情況（含預測，截至12月31日） 57表20：頭部海纜公司在手訂單充足（單位：億元） 59表21：重點公司盈利預測及估值 62請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容7證券研究報告AI網(wǎng)絡：云廠商加大AI投入，數(shù)據(jù)中心迎技術變革全球互聯(lián)網(wǎng)云廠加大資本投入：快速迭代模型、自研AI芯片及網(wǎng)大語言模型(LargeLanguageModels,LLMs)發(fā)展迅猛，全球互聯(lián)網(wǎng)各大云廠商紛紛布局。大語言模型的爆發(fā)源自于Google研究團隊在2017年發(fā)明的Transformer架構(gòu)，但其真正聲名鵲起，卻是在2022年隨著OpenAI發(fā)布ChatGPT走入大眾視野。根據(jù)AIport2024年7月的報告，全球35個國家在生成式AI方面都進行了布局。大語言模型的競爭加劇。根據(jù)MenloVentures報告顯示，ChatGPT的市場份額從2023年的50%下降到了2024年的34%。來自ArtificialAnalysis的調(diào)研數(shù)據(jù)清晰顯示，Anthropic和Google等廠商陸續(xù)開發(fā)出性能接近GPT-4、OpenAIo1等新模型。圖1：全球AI模型發(fā)展歷程資料來源：中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會，國信證券經(jīng)濟研究所整理資料來源：ArtificialAnalysiu云廠下游應用：B端市場付費意愿增強，C端用戶數(shù)不斷激增B端企業(yè)向大模型支付意愿增強。TheInformation梳理了50家企業(yè)如何使用生成式AI技術。這50家企業(yè)中，OpenAI和Gemini、Anthropic處于企業(yè)較為認可的企業(yè)模型第一梯隊，共有38家大公司采用了OpenAI模型，17家企業(yè)采用了Gemini模型，11家采用了Anthropic的模型。OpenAI（38家）Airtable、AT&T、Autodesk、Carmax、Coca-Colax、Duolingo、Elastic、Expedia、Fidelity、Freshworks、G42、GoldmanSachss、H&RBlock、Ikea、lntuit、IPG、Klarna、KPMG、MercedesBenz、MorganStanley、Notion、OscarInsurance、Perplexity、RadissonHotels、Salesforce、ServiceNow、Snap、Stripe、Suzuki、T-Mobile、ThomsonReuteVolvo、Walmart、Wix、ZoomGemini（17家）eBay、Genysys、GitLab、GoldmanSachs、IPG、KPMG、MercedesBenz、oneworld、Puma、RadissonHotels、Snap、ThomsonReuters、Volkswagen、Walmart、WarnerBros、Discovery、Wayfair、Wendy'sAnthropic（11家）Airtable、Cisco、Doordash、Freshworks、GoldmanSachs、Intuit、IPG、KPMG、Notion、Pfizer、ThomsonReuters有11家企業(yè)因調(diào)用模型服務為生成式AI技術付費，年支出費用約超過百萬美元。證券研究報告其中，Tiktok年支出費用最高，超過6000萬美元。移動運營商T-Mobile則計劃未來三年內(nèi)向OpenAI支付約1億美元，因此年支出費用大約在3400萬美元左右。CompanyAT&TTikTokT-MobileCoca-ColaFidelityFreshworksG42WalmartElasticServiceNowStripeModelsOpenAIOpenAI,othersOpenAI,Anthropic,LlamaOpenAIOpenAI;AnthropicOpenAI,GeminiOpenAIOpenAI,Nvidia,othersOpenAIVendorAzureAzureAzureAzure,AWSAzure,AWSAzureAzure,AWSAzure,GoogleCloudPlatformAzureAzureOpenAI(primary)andAzurePurposeCustomerservicechatbotCustomersupportchatbotGeneratingmarketingmaterials,buildingAlassistantsforcorporateemployeesInternaltoolsforgeneratingemailstocustomers,othermaterialsCustomerservicechatbot,employeeHRchatbot,documentsummariesCustomer-facingchatbotsforhealthcare,financialservices,energysectorsChatbotandcustomerservicefeaturesCuratingpersonalizedshoppinglists,generativeAl-poweredsearch,assistantappforcorporateemployeesYearlySpend>$60M*>$30M**>$2M>$2M>$2M>$24M*>$24M*>$24M*Internaltoolsforsales,marketing,informationretrieval>$1MGeneratingsalesemails,codegeneration>$1MFrauddetection,customerservicechatbot>$1M海外應用，ChatGPT、Genimi用戶月活過2億，領先行業(yè)。2024年2月8日，谷歌宣布將旗下人工智能聊天機器人Bard正式更名為Gemini，與其大模型的名稱保持一致，同時宣布推出新的訂閱計劃允許用戶訪問其“最強大模型”GeminiUltra1.0，受此推動，Gemini在2月突破一億月活，但在之后有所回落。下圖的統(tǒng)計中包含了Bard+Gemini的共同數(shù)據(jù)。國內(nèi)C端用戶快速增長。國內(nèi)AI產(chǎn)品榜數(shù)據(jù)，2024年1月到10月，中國AI原生應用（APP）累計下載量排名前5的應用豆包、文小言、Kimi、星野、天工AI累計下載量分別為1.08億、2260萬、2100萬、1790萬、1170萬。圖3：海外三大云廠商及Meta資本開支（AI產(chǎn)品榜11月數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT11月月訪問量達39.2億。360AI搜索11月訪問量達2.82億。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容8請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容9證券研究報告資料來源：AI產(chǎn)品榜，國信證券經(jīng)濟研究所整理資料來源：AI產(chǎn)品榜，國信證券經(jīng)濟研究所整理u云廠上游芯片：各大云廠均在自研AI芯片及數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡，英偉達、博通不斷創(chuàng)新META自研MTIA芯片，已部署多個萬卡集群：Meta在2024年4月宣布其訓練與推理加速器項目（MTIA）的最新版本。MTIA是Meta專門為AI工作負載設計的定制芯片系列。MTIA采用開源芯片架構(gòu)RISC-V，它的功耗僅有25瓦，遠低于英偉達等主流芯片廠商的產(chǎn)品功耗。2024年META推出了基于Grandteton平臺的Catalina機架，其Orv3高功率機架(HPR)設計，能夠支持高達140kW的功率需求，通過開放硬件設計，更多合作伙伴可以定制和部署AI解決方案。Grandteton平臺支持英偉達GPU的基礎上，新增了對AMDInstinctMI300X加速器的支持。META已部署兩個2.4萬卡的超大集群。META官網(wǎng)2024年4月公布了一對極其強大的GPU集群（分別包含2.4萬個GPU），并表示將使用這些集群來支持下一代生成式人工智能模型的訓練，包括即將推出的Llama3。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容10證券研究報告Google自研TPU芯片，設計了全光OCS網(wǎng)絡：Google在2015年就展示了Jupiter數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡支持超過30000臺服務器，在過去9年中，谷歌將opticalcircuitswitching（OCS）和波分復用（WDM）深度整合到Jupiter中，通過開發(fā)并在Jupiter架構(gòu)中引入光路交換機（OCS）來打破這一僵局。光路交換機通過兩組可在兩個維度上旋轉(zhuǎn)的微機電系統(tǒng)（MEMS）鏡面，動態(tài)地將光纖輸入端口映射到輸出端口，從而實現(xiàn)任意的端口對端口的映射。Google2024年5月發(fā)布的TPUv6（Trillium）芯片，v5e提高了4.7倍。Trillium可以在單個高帶寬、低延遲Pod中擴展到多達256個TPU。通過多切片技術和Titanium智能處理單元（IPUTrilliumTPU還可以擴展到數(shù)百個Pod，連接數(shù)萬個芯片，通過每秒數(shù)PB的速度互連數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容11證券研究報告AWS自研了推理和訓練芯片，新設計了基于自研芯片的UltraServer。亞馬遜AWS在2024年12月初的reinvent大會上宣布推出ProjectRainier，這是一款由其Trainium芯片驅(qū)動的突破性“超級集群”超級計算機。這個龐大的集群將包含數(shù)十萬個Trainium2芯片，提供的計算性能Exaflops是用于訓練Anthropic當前一代人工智能模型的五倍多。基于Trn2芯片的UltraServer是一種全新的計算產(chǎn)品，采用64xTrainium2芯片，與高帶寬、低延遲的NeuronLink互連連接，可在前沿基礎模型上實現(xiàn)峰值推理和訓練性能。此外，微軟、特斯拉等企業(yè)也在積極部署AI集群。微軟和OpenAI正在討論一個名為“星際之門”（Stargate）的項目，微軟將斥資1000億美元建造一個超級計算機數(shù)據(jù)中心，以支持OpenAI的先進人工智能模型。該項目將以美國為基地，最早可能于2028年啟動。同時微軟將推出自己的定制人工智能芯片。AzureMaia100和Cobalt100芯片是微軟為其云基礎設施設計的首批兩款定制硅芯片。馬斯克于2024年5月發(fā)布10萬塊H100芯片集群，或成為全球最強智算中心。MicrosoftGoogleAmazonMetaChipMaia100TPUv5eMTIAv1LaunchDateNovember,2023August,2023Early,20232025IPARMARMARMRISC-VProcessTechnologyTSMC5nmTSMC5nmTSMC7nmTSMC7nmTransistorCount105bilion---INT8-393TOPS-102.4TOPSFP16--51.2TFLOPSBF16-197TFLOPS--Memory---LPDDR5TDP---25WMainPackagingTechnologyCoWoSCoWoSCoWoS-S2DCollaboratingPartnersGlobalUnichipCorp.BroadcomAlchipTochnologiesAndesTechnologyAppicatonTraining/InferenceInferenceInferenceTranng/lnferenceLLMGPT-3.5?GPT-4BERT、PaLM、LaMDATitanFM請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容12證券研究報告國內(nèi)各大云廠也已布局自研AI芯片多年。百度于2020年初開發(fā)了其首款自主研發(fā)的ASICAI芯片昆侖芯，第二代計劃于2021年量產(chǎn)，第三代于2024年推出。在阿里巴巴于2018年4月收購CPUIP供應商中天微系統(tǒng)并于同年9月成立天頭哥半導體后，該公司開始開發(fā)自己的ASICAI芯片，包括含光800。2021年11月，騰訊推出AI推理芯片紫蕭，利用2.5D封裝進行圖像和視頻處理、自然語言處理和搜索推薦。BaiduAlibabaTencentHuaweiSubsidiaryKunlunxinT-headCSIGHisiliconChipName2ndGenKunlunHanguang800ZixiaoAscend910BReleaseDate201920192021-ProcessTSMC7nmTSMC12nm12nmSMICN+2256TOPS825TOPS--FP16128TFLOPS-120TFLOPS376TFLOPSFP32---94TFLOPSDRAMGDDR6-HBM2e64GBHBM2eDRAM512G8/S---Consumption150~160W276W-400WUsageTrainingInferenceInferenceTraining/lnferenceLLMYiyanTongyiHunyuanPangu全球云廠采購GPU的同時，自研芯片也在起量。Meta定制MTIA加速器的出貨量（我們在2024年早些時候?qū)ζ溥M行了更詳細的研究）將在2024年達到150萬臺，而亞馬遜則訂購了90萬臺Inferentia芯片。谷歌2024年也訂購了約一百萬個TPUv5e和48萬個TPUv5p加速器。圖13：全球各大云廠2024年購買英偉達hopper和AMDMI300量（單NewStreetResearch預測2027年數(shù)據(jù)中心AI芯片市場空間有望超過4000億美元，其中in-house芯片設計廠商是主要增量市場。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容13證券研究報告AI芯片龍頭英偉達不斷迭代技術，GPU架構(gòu)已經(jīng)演進到Blackwell，并推出支持以太網(wǎng)的Spectrum-X平臺：英偉達在2024年推出新一代架構(gòu)Blackwell，其新GPU架構(gòu)有望每年一更：2025年推出BlackwellUltraGPU（8SHBM3e12H2026年推出RubinGPU（8SHBM4）；2027年推出RubinUltraGPU（12SHBM4），新一代基于Arm的VeraCPU，以及NVLink6Switch（3600GB/s）。NVIDIA今年推出了全新的Spectrum-X以太網(wǎng)平臺，為用戶提供了更高的帶寬、更多的端口，及更為強大的軟件功能集與可編程能力，構(gòu)建領先的AI以太網(wǎng)網(wǎng)絡性能。在最新的GB300機柜里還配置了CXL-8網(wǎng)卡，有望將端口速率提升1.6T。英偉達近些年業(yè)績持續(xù)高增。其2024年三季度營業(yè)收入350.8億美元，同比增長94%，分析師預期中值為332.5億美元，英偉達自身指引318.5億至331.5億美元，前一季度同比增長122%。三季度非GAAP口徑下調(diào)整后的每股收益（EPS）為081美元，同比增長103%，分析師預期0.74美元，前一季度同比增長152%。其中，數(shù)據(jù)中心：三季度數(shù)據(jù)中心營收308億美元，同比增長112%。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容14證券研究報告資料來源：appeconomyinsights，國信證券經(jīng)濟研究所整理資料來源：appeconomyi博通積極發(fā)展AI定制芯片（XPU），預計2027年AI相關業(yè)務收入達600-900億美元。博通是數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡領先廠商，在最新一季度財報交流會上表示，到2027年，公司三家重要合作伙伴都計劃在單個架構(gòu)上部署100萬個XPU集群。我們預計，僅在2027財年，這將代表XPU和網(wǎng)絡AI收入的潛在市場規(guī)模（SAM達到600億至900億美元。目前在XPU（一個涵蓋多種計算架構(gòu)的統(tǒng)稱，可以是CPU、GPU、FPGA，以及其他類型的加速器）市場，占據(jù)主導地位，并為谷歌、Meta等公司構(gòu)建定制芯片。英偉達業(yè)績持續(xù)高增。博通2024年12月發(fā)布了截至11月3日的公司第四財季財報，AI收入同比增長220%達到122億美元。公司2024財年營收同比增長44%至創(chuàng)紀錄新高的516億美元。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容15證券研究報告資料來源：appeconomyinsights，國信證券經(jīng)濟研究所整理資料來源：appeconomyiu海外云廠商資本開支呈現(xiàn)季度性明顯提升2024年三季度最新數(shù)據(jù)顯示，海外三大云廠商及Meta資本開支（非凈額口徑）合計584.6億美元（同比+62%，環(huán)比+12.6%）。其中：亞馬遜（Amazon）2024Q3資本開支212.8億美元（同比+88%，環(huán)比+29.8%微軟（Microsoft）2024Q3資本開支149.2億美元（同比+50%，環(huán)比+7.6%谷歌（Google）2024Q3資本開支130.6億美元（同比+62%，環(huán)比-0.9%Meta（Facebook）2024Q3資本開支92億美元（同比+36%，環(huán)比+8.6%）。微軟副董事長兼總裁布拉德?史密斯表示，預計在2025財年投資800億美元，用于建設能夠支持人工智能運算需求的數(shù)據(jù)中心。2024年三季度國內(nèi)三大云廠商資本開支同環(huán)比持續(xù)加大。阿里巴巴、騰訊同比大增。根據(jù)BAT三大云廠商數(shù)據(jù)，整體來看，24Q3BAT資本開支合計362.3億元（同比+117%，環(huán)比+58%）。其中：阿里巴巴24Q3資本開支174.9億元（同比+240%騰訊24Q3資本開支170.9億元（同比+114%百度24Q3資本開支16.5億元（同比-53%）。字節(jié)跳動資本開支投入大于國內(nèi)傳統(tǒng)三大云廠。根據(jù)Omdia數(shù)據(jù)顯示，字節(jié)跳動2024年采購了約23萬片英偉達（Nvidia）芯片，僅次于微軟（Microsoft），超越Meta、亞馬遜和谷歌等傳統(tǒng)科技巨頭。字節(jié)跳動2024年的資本開支將達到800億人民幣，遠超傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭。圖27：字節(jié)跳動AI數(shù)據(jù)中心投入僅次于全球前四大云廠請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容16證券研究報告資料來源：各公司財報，國信證券經(jīng)濟研究所整數(shù)據(jù)中心技術變革-互聯(lián)：算力升級驅(qū)動銅連接、光通信、交換機不斷迭代大模型能力的持續(xù)進化,算法規(guī)模和復雜性不斷增加、數(shù)據(jù)量越來越大，算力需求也在不斷攀升,數(shù)據(jù)中心算力升級需要同時應對的三個核心問題：性能問題（scale-up）、規(guī)模問題（scale-out）、能耗問題（power）：Scale-up（單節(jié)點系統(tǒng)擴展指系統(tǒng)中只包括一個有效節(jié)點/服務器，當需要擴展算力時，通過在節(jié)點上增加更多GPU。Scaleout（集群系統(tǒng)擴展），指由多個節(jié)點組成的系統(tǒng)，通過將多個低性能的機器組成一個分布式集群來共同抵御高并發(fā)流量的沖擊。資料來源：enterprisestorageforuScaleUp相對于ScaleOut和業(yè)務網(wǎng)絡對于帶寬的需要高一個數(shù)量級(10倍以上)，同時需要更低延遲，這就意味著需要采用GPU芯片直出互連的設計，且協(xié)議設計足夠輕量化，這樣才能將寶貴的芯片面積節(jié)省給GPU的計算資源、更高的IO集成能力、更低的功耗。當訓練規(guī)模達到10w卡以上，每張卡直接都通過TB/s的帶寬達到全互連是災難性的，這意味著ScaleUp結(jié)合ScaleOut進行GPU集群擴展是最合理的選擇。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容17證券研究報告ScaleUpScaleOut典型協(xié)議域NVLinks、UALinkInfiniBandx、UEC芯片連接方案GPU直出GPU外置網(wǎng)卡流量類型如集合通信TP、EP如集合通信DP、PP數(shù)據(jù)流特點極度延遲敏感、帶寬需求極大單次通信數(shù)據(jù)塊較大典型通信語義內(nèi)存load/store、內(nèi)存DMARDMA單節(jié)點典型帶寬TB/s級百GB/s級互連區(qū)域機柜級集群級u服務器/機柜內(nèi)Scale-up驅(qū)動銅連接由無源走向有源服務器/機柜的互聯(lián)方案包括光模塊+光纖、有源光纜AOC和直連電纜DAC（DAC可以進一步分為有源ACC、AEC和無源DAC）?；ヂ?lián)方案技術的選擇需要綜合考慮距離、功耗、密度、串擾、成本。電通信通過銅纜連接（AEC、DAC）在短距離傳輸相比光通信（AOC）有性價比優(yōu)勢。類型400G傳輸距離800G傳輸距離功耗費用AOC<300m<300m高高DAC(Passive)<3m<2m低低AEC<7m<2.5m低中等請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容18證券研究報告重量DAC重量的25%帶寬越高，導線直徑越大，重量越重800GAEC質(zhì)量僅為DAC的25%NVLINK是英偉達GPU實現(xiàn)Scaleup的主要通信方式，其通過NVLINKSwitch實現(xiàn)節(jié)點內(nèi)高速交換，而NVLINK在GB200機柜的極致的性能下的短距離傳輸主要選擇了銅連接技術。NVLINKSwitch3最高連接8片GPU，而NVLINKSwitch4最多可擴展到576個，GB200NVL72、NVL36*2的Scaleup域為72個GPU。在8顆GPU互聯(lián)時，NVLINK主要通過PCB進行intra-board通信，距離通常在1米內(nèi)；72顆GPU互聯(lián)達到了機架內(nèi)部、相鄰機架間通信，距離通常在1米至5米，因此距離成為GB200選擇銅纜互聯(lián)的最主要因素。Google、亞馬遜等廠商紛紛采用高速銅連接實現(xiàn)短距離互聯(lián)。英偉達的GB200NVL72中采用超過5000根銅纜連接GPU，合計長度超2英里。亞馬遜在今年12月初發(fā)布了Trainium2推理芯片，其單機柜可以放置兩臺Trainium2服務器，兩個機柜間通過AEC線纜構(gòu)建4機并行的Trainium2Ultraservers。亞馬遜的AEC請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容19證券研究報告線纜相比英偉達GB200機柜的DAC線纜傳輸距離更長。LightCounting發(fā)布2024年12月《High-SpeedCables,LPOandCPOReport》，預計未來五年高速線纜的銷售額將增長兩倍多，到2029年將達到67億美元。資料來源：LightCounting，國銅連接產(chǎn)業(yè)相關核心公司包括：沃爾核材：國內(nèi)熱縮材料行業(yè)龍頭企業(yè)之一，也是銅連接線材國內(nèi)頭部廠商，在高速銅連接領域處于領先地位。公司主營熱縮管等高分子核輻射改性新材料及系列電子、電力、電線產(chǎn)品，分為電子、電力、電線及新能源四個業(yè)務板塊。沃爾核材客戶覆蓋電子、電線、新能源、電力等領域。主要客戶包括美國安費諾集團、英國豪利士、美國莫仕、愛爾蘭泰科等國際線纜連接器龍頭。公司堅持自主創(chuàng)新，完成了PCIe6.0產(chǎn)品的開發(fā)，并完成多款單通道224G高速通信線樣品開發(fā)，是唯一能大批量生產(chǎn)并供應最先進、需求最大的單通道224G產(chǎn)品的公司。其中電線板塊高速通信線產(chǎn)品隨下游高速銅互連行業(yè)需求爆發(fā)，公司作為224G高速通信線核心供應商之一有望打開增長新空間。公請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容20證券研究報告司2024年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入48.20億元，同比增長20.13%；歸母凈利潤6.55億元，同比增長36.45%。神宇股份：主要從事射頻同軸電纜的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售。產(chǎn)品應用范圍主要包括消費類電子、移動通信、微波通信等民用領域，以及航天、電子等軍用領域。神宇股份的客戶覆蓋消費電子、通信、數(shù)據(jù)中心、汽車、醫(yī)療、軍工等領域。公司掌握著核心技術，擁有高屏蔽技術、低損耗技術、穩(wěn)相技術、超細線纜制造技術等，公司目前在高速銅纜連接器領域的主要產(chǎn)品是400G、800G的高速通信線，分別由單通道56G、112G組成，還完成了多款單通道224G高速通信線樣品的開發(fā)，部分樣品已通過客戶的測試。公司2024年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入6.43億元，同比增長18.77%；歸母凈利潤0.67億元，同比增長67.85%。博創(chuàng)科技：從事光通信領域集成光電子器件的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售于一體的企業(yè)。博創(chuàng)科技的客戶覆蓋國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，以及電信、數(shù)據(jù)通信、消費及工業(yè)互聯(lián)領域的眾多企業(yè)。公司擁有專業(yè)的研發(fā)團隊，在光通信領域長期的技術積累為其銅纜高速連接業(yè)務奠定了堅實基礎。公司主要研究800G高速有源銅纜，該產(chǎn)品已完成研發(fā)并實現(xiàn)客戶送樣，處于客戶樣品測試認證和銷售階段。此外，公司還具備200G互聯(lián)全系列產(chǎn)品，包括DAC、ACC、AOC、SR4、FR4等。公司2024年前三季度實現(xiàn)營收12.33億元，同比增長51.47%；歸母凈利潤0.37億元。兆龍互聯(lián)：一家專業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)電纜、微電子線纜、通信電纜及其配置系統(tǒng)的省級高新技術企業(yè)。公司目前積極推進智慧物流和高速電纜及連接產(chǎn)品智能制造項目的建設，裝備投入正在穩(wěn)步進行中，高速產(chǎn)品生產(chǎn)線已符合生產(chǎn)傳輸速率到達800G及以下的高速電纜及連接產(chǎn)品的要求，計劃將進一步擴充高速率產(chǎn)品的生產(chǎn)線，以增強生產(chǎn)能力和市場響應速度。公司2024年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入13.40億元，同比增長17.11%；歸母凈利潤8985萬元，同比增長28.05%。瑞可達：一家以研發(fā)、生產(chǎn)和銷售連接系統(tǒng)、微波組件等產(chǎn)品的國家高新技術企業(yè)。公司目前在豐富連接器產(chǎn)品條線，積極探索新興領域產(chǎn)品。公司已逐步開發(fā)了應用于AI與數(shù)據(jù)中心領域的SFP+、CAGE系列，高速板對板連接器、高速I/O連接器，AEC系列產(chǎn)品，目前相關項目正在推進中。公司2024年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入15.89億元，同比增長52.75%；歸母凈利潤1.06億元，同比增長10.60%。u機柜/集群互聯(lián)Scale-out驅(qū)動光模塊、交換機向高速率1.6T升級機柜集群互聯(lián)方案（Scaleout集群系統(tǒng)擴展機架間互聯(lián)主要是光模塊和交換機。光模塊的優(yōu)勢相比銅互聯(lián)主要是傳輸距離遠，適合機架之間。AI數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的快速發(fā)展推動機架間傳輸速率快速升級，光模塊速率隨之快速升級。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容21證券研究報告(InfiniBand)的組合解決方案，通過不斷升級迭代算力芯片帶寬和通信協(xié)議，高速光模塊需求大幅提升：其A100GPU支持PCIe4.0，最大支持單向帶寬為252Gb/s，即PCIe網(wǎng)卡速率需小于252Gb/s，因此搭配搭配MellanoxHDR200Gb/sInfiniband網(wǎng)卡；H100GPU支持PCIe5.0，最大支持單向帶寬為504Gb/s，因此搭配MellanoxNDR400Gb/sInfiniband網(wǎng)卡。所以，A100向H100升級，其對應的光模塊需求從200G提升到800G（2個400G端口合成1個800G而GH200采用NVLink實現(xiàn)卡間互聯(lián)，單向帶寬提升到450GB/s，對應800G需求彈性進一步提升。若H100集群從PCIe5.0提升到PCIe6.0，最大支持單向帶寬提升到1024Gb/s，則接入層網(wǎng)卡速率可提升到800G，即接入層可使用800G光模塊，集群中單卡對應800G光模塊需求彈性對應翻倍。網(wǎng)絡協(xié)議單向帶寬卡:光模塊A100PCIe4.0（16GT/s）252Gb/s=32GB/s（16通道）A100:200G光模塊=H100PCIe5.0（32GT/s）504Gb/s=63GB/s（16通道）H100:400G光模塊:800G光模塊=GH200（多個集群互聯(lián)）NVLink4.0PCIe5.0（32GT/s）450GB/s504Gb/s=63GB/s（16通道）GH200:800G光模塊=GH200:800G光模塊=1:2.5（3層網(wǎng)絡架構(gòu)）H100假設采用PCIe6.0（64GT/s）1024Gb/s=128GB/s（16通道）H100:800G光模塊=GH200（多個集群互聯(lián)）假設采用NVLink5.0（假設帶寬翻倍）假設采用PCIe6.0（64GT/s）900GB/s1024Gb/s=128GB/s（16通道）GH200:800G光模塊=GH200:800G光模塊=1:6（3層網(wǎng)絡架構(gòu)）Lightcounting預測2024年用于AI集群的以太網(wǎng)光模塊在2024年將翻一番以上，并一直延續(xù)到2025年-2026年；預計2024-2028年的5年，用于人工智能集群的光模塊市場空間將超過176億美元。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容22證券研究報告資料來源：Lightcounting，國信證券經(jīng)濟研究所整理資料來源：Lightcounting，國信證券經(jīng)濟研究所整理國內(nèi)廠商已占據(jù)領先位置。10G時代以北美光模塊廠商為主，40G時代，中際旭創(chuàng)和AOI崛起；100G時代，北美傳統(tǒng)光模塊廠商份額下滑，國內(nèi)光模塊企業(yè)崛起。根據(jù)LightCounting數(shù)據(jù)，2021年，在全球前十名的光器件和模塊供應商中，中國供應商的營收超過了西方競爭對手的營收，2022年-2023年，這一差距進一步擴大，國內(nèi)廠商已占據(jù)全球領先位置。表8：2010-2022年光模塊市場前十大廠商變序號201020162018202212FinisarOpnextFinisar海信寬帶Finisar中際旭創(chuàng)中際旭創(chuàng)&Coherent3Sumitomo光迅科技海信寬帶Cisco(Acacia)4AvagoAcacia光迅科技華為(海思)5SourcePhotonics光迅科技6FujitsuOclaroLumentum/Oclaro海信寬帶7JDSU中際旭創(chuàng)Acacia新易盛8EmcoreSumitomo華工科技9WTDLumentumAOiNeoPhotonicsSourcePhotonicsSumitomo索爾思光電資料來源：LightCounting，國信證券經(jīng)濟研究所整理海外云廠投入AI基礎設施，頭部光模塊廠商受益。對400G和800G數(shù)通光模塊的公司和旭創(chuàng)科技分別在多模和單模應用領域處于領先地位。業(yè)界正在將800G鏈路的單通道速率從100Gb/s提高到200Gb/s，以降低功耗和成本。EML和CW-DFB器件已為200G/lane應用做好準備，而200G/lambdaVCSEL預計將于2026年投入量產(chǎn)。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容23證券研究報告交換機是連接數(shù)據(jù)中心各種設備的核心網(wǎng)絡設備，包括服務器、存儲設備、網(wǎng)絡設備等。數(shù)據(jù)中心交換機具有高性能、高可靠性、高擴展性、高安全性等特點，可以實現(xiàn)快速、可靠和安全的數(shù)據(jù)交換和傳輸。英偉達和博通快速升級交換芯片，支持交換機向1.6T速率升級:英偉達在交換芯片方面，堅持InfiniBand和Ethernet兩條開放路線，前者瞄準AIFactory，后者瞄準AIGCCloud。但其并未給出NVLink和NVSwitch自有生態(tài)的明確計劃。224G代際的速度提升，可能率先NVLink和NVSwitchSpectrum-X系列持續(xù)升級。2024年已商用基于100GSerDes的800G接口的交換芯片；而到2025年，將迎來基于200GSerDes的1.6T接口的交換芯片。其中800G對應51.2T交換容量的Spectrum-4芯片，而1.6T則對應下一代Spectrum-5，其交換容量可能高達102.4T。從演進速度上看，224G代際略有提速，但從長時間周期上看，其仍然遵循著SerDes速率大約3到4年翻倍、交換芯片容量大約2年翻倍的規(guī)律。博通早在2022年8月就推出了51.2Tbps的Tomahawk5交換機芯片，采用5nm制程，支持64端口800Gbps或128端口400Gbps或256端口200Gbps的交換機。如果單通道由100G升級到200G，Tomahawk5將支持1.6T光模塊請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容24證券研究報告資料來源：英偉達官網(wǎng)，國信證券經(jīng)濟研究所全球交換機頭部廠商AristaNetworks看好以太網(wǎng)交換機未來在數(shù)據(jù)中心發(fā)展及高速率端口發(fā)展。公司認為未來以太網(wǎng)正在成為前端和后端AI數(shù)據(jù)中心的關鍵基礎設施。相比IB網(wǎng)絡，當將一個完整的GPU集群與光學器件和所有組件放在一起時，查看作業(yè)完成時間的一致性；在現(xiàn)實世界環(huán)境中以太網(wǎng)的作業(yè)完成時間與InfininBand相比，大約快了10%。資料來源：650Group，Arista資料來源：Dell’Oro，AristaIDC預測，生成式AI數(shù)據(jù)中心以太網(wǎng)交換機市場將以70%的年復合增長率呈指數(shù)級增長，將從2023年的6.4億美元增長到2028年的90.7億美元。2024年第三季度數(shù)據(jù)中心（DC）部分的市場收入同比增長18.0%，環(huán)比增長6.2%。思科的以太網(wǎng)交換機收入在第三季度同比下降24.0%，環(huán)比增長13.7%。AristaNetworks的以太網(wǎng)交換機收入（其中90.4%來自DC部分）在第三季度同比增長18.0%，環(huán)比增長7.0%，使公司的市場份額達到13.6%。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容25證券研究報告光模塊產(chǎn)業(yè)相關核心公司包括：中際旭創(chuàng)：全球規(guī)模第一的光模塊供應商，國內(nèi)高速光模塊解決方案提供商。公司積極投入研發(fā)布局硅光、CPO等產(chǎn)業(yè)趨勢方向，在研發(fā)實力、供應鏈管理方面具有龍頭優(yōu)勢。中際旭創(chuàng)的客戶覆蓋云計算數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)通信、5G無線網(wǎng)絡、電信傳輸和固網(wǎng)接入等領域。公司目前不斷加深硅光技術研究，其1.6T-LPO-DR8OSFP模塊，產(chǎn)品采用自研硅光芯片和線性Driver/TIA，可實現(xiàn)低功耗和低延遲。公司在傳統(tǒng)EML領域與長期合作的廠商保持緊密聯(lián)系，并且在CW光源方面既有穩(wěn)定的長期合作廠商的供應來源。2024年前三季度公司實現(xiàn)營利收入173.13億元，同比增長146.26%；歸母凈利潤37.53億元，同比增長189.59%。新易盛：主要從事高性能光模塊的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售。公司的主要產(chǎn)品包含QSFP-DD800G單波200G、OSFP800G單波200G等。新易盛的客戶包括云數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)通信、5G無線網(wǎng)絡、電信傳輸、固網(wǎng)接入等領域的國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)廠商和通信設備商。目前公司光模塊迭代加速，前瞻布局新技術方案，公司在OFC2024展示了面向當前和未來數(shù)據(jù)中心與AI/ML集群內(nèi)部互聯(lián)需求的100G至1.6T系列高速光模塊，以及面向DCI應用的400GZR/ZR+和800GZR/ZR+系列相干光模塊；在LPO方面，公司100G/lane的400G和800GLPO光模塊已經(jīng)具備規(guī)模量產(chǎn)的能力，200G/lane的LPO光模塊也在年初實現(xiàn)樣品演示。公司2024年前三季度實現(xiàn)營利收入51.30億元，同比增長145.82%；歸母凈利潤16.46億元，同增長283.20%。光迅科技：一家光電器件、模塊研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化公司，中國最大的光通信器件供貨商，擁有光電子芯片、器件、模塊及子系統(tǒng)產(chǎn)品的戰(zhàn)略研發(fā)和規(guī)模量產(chǎn)能力，產(chǎn)品客戶全面覆蓋全球頂級通信設備商。公司目前是國內(nèi)少數(shù)對光芯片具備戰(zhàn)略研發(fā)能力的廠商，年產(chǎn)能非?？捎^。同時公司掌握了硅光方案可兼容成熟CMOS工藝、集成度高、封裝工藝簡化、易于大批量規(guī)模生產(chǎn)，速率可支持至單波200G。并聯(lián)合思科成功推出1.6TOSFP-XD硅光模塊。公司2024年前三季度實現(xiàn)營利收入53.78億元，同比增長24.29%，歸母凈利潤4.64億元，同比增長12.26%。華工科技：華中地區(qū)第一批由高校產(chǎn)業(yè)重組上市的高科技公司，在多個領域都有顯著影響力，是中國激光行業(yè)的領軍企業(yè)，在光通信業(yè)務方面，與多家請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容26證券研究報告頭部客戶進行400G、800G及1.6T產(chǎn)品測試。公司連接產(chǎn)品進展迅速，在Net5.5G領域，公司400G及以下光模塊規(guī)模化交付，800G小批量，躋身頭部互聯(lián)網(wǎng)廠商資源池助力全球算力提升，推出1.6T光模塊相關自研硅光芯片與多種產(chǎn)品。其高速光模塊含VCSEL等多種技術方案，實現(xiàn)高端光芯片自主可控與硅光芯片到模塊全自研設計。在5G-A業(yè)務，光模塊產(chǎn)品保持全球前、中、回傳市場優(yōu)勢，覆蓋25G至200G系列。公司2024年前三季度公司實現(xiàn)營收90.02億元，同比增長23.42%；歸母凈利潤9.38億元，同比增長15.19%。交換機產(chǎn)業(yè)相關核心公司包括：紫光股份（新華三紫光股份極其子公司新華三是國內(nèi)ICT龍頭企業(yè)，定位“云網(wǎng)邊端芯”全棧式產(chǎn)品及服務提供商，旗下新華三作為數(shù)字基座拓展業(yè)務，提供一體化服務。公司自產(chǎn)多類設備，多個產(chǎn)品市占率居行業(yè)前兩名。同時受益于數(shù)字經(jīng)濟和AI發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟政策利好，算力網(wǎng)絡建設及政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求旺，運營商資本開支傾向云網(wǎng)側(cè)，且AI催化下交換機、服務器需求增長。公司2024年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入588.39億元，同比增長6.56%；歸母凈利潤15.82億元，同比增長2.65%。銳捷網(wǎng)絡：主營業(yè)務涵蓋交換機、路由器、無線等產(chǎn)品，面向各類企業(yè)、政府及教育機構(gòu)等客戶。公司對于通信設備研制復雜度高、綜合性強，是少有能提供萬兆以上交換機的公司，且基于對行業(yè)應用場景的理解開展定制化開發(fā)，解決中小企業(yè)網(wǎng)絡管理難痛點，不斷擴大客戶資源，政企客戶數(shù)超20000家，同時銷售渠道不斷下沉，經(jīng)銷商數(shù)量快速增長，能觸達中小城市和中小客戶，客戶分布均衡，大客戶依賴性低。公司2024年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入83.77億元，同比增長5.36%，歸母凈利潤4.12億元，同比增長47.73%。菲菱科思：主要從事網(wǎng)絡設備的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的公司，主營業(yè)務為網(wǎng)絡通信設備產(chǎn)品的制造，主要面對網(wǎng)絡設備品牌商、系統(tǒng)集成商等客戶。公司具備數(shù)據(jù)中心交換機ODM能力，能滿足客戶定制化需求，與國內(nèi)主流網(wǎng)絡設備品牌建立良好合作，加工工藝精良、生產(chǎn)經(jīng)營高效并推進自動化生產(chǎn)，具備覆蓋全產(chǎn)品線的產(chǎn)品及全方位解決方案能力。公司2024年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入12.57億元，同比下滑15.61%，實現(xiàn)歸母凈利潤1.04億元，同比下降14.08%。盛科通信：專注于以太網(wǎng)交換芯片及配套產(chǎn)品的研發(fā)、設計和銷售的高科技公司，主營業(yè)務為以太網(wǎng)交換芯片及設備的研發(fā)與銷售，主要面向網(wǎng)絡設備制造商、數(shù)據(jù)中心運營商、通信設備集成商等客戶。盛科通信在研Arctic高端系列性能媲美海外，已量產(chǎn)的TsingMa.MX系列具競爭優(yōu)勢。高端產(chǎn)品面向大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和云服務需求，800G端口速率、交換容量12.8Tbps及25.6Tbps的高端芯片已送樣，量產(chǎn)產(chǎn)品支持FlexE切片網(wǎng)絡技術等。公司重視研發(fā)創(chuàng)新，已運用4核與8核技術，預研更高交換容量芯片，推進路由交換融合芯片研發(fā)，與頭部客戶合作，自主研發(fā)芯片進入國內(nèi)主流網(wǎng)絡設備商供應鏈。公司2024年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入8.08億元，同比下滑7.95%，實現(xiàn)歸母凈利潤-0.76億元，同比下降275.21%。u降能耗、降本催生CPO/OIO、硅光等技術加速落地傳統(tǒng)的光模塊是獨立于交換芯片之外，通過銅纜或光纖與其他電子組件相連，這請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容27證券研究報告種方式在高速信號傳輸過程中容易產(chǎn)生較大的功耗和信號損耗。CPO（Co-PackagedOptics）主要用在交換機端口，通過將光模塊和交換芯片緊鄰封裝在一起，可以極大地減少了信號在電光轉(zhuǎn)換和傳輸過程中的距離，從而顯著降低功耗、提高信號完整性、減少延遲，并且縮小了其體積。博通于2024年3月向客戶交付業(yè)界首款51.2Tbps共封裝光學(CPO)以太網(wǎng)交換機。該產(chǎn)品將八個基于硅光子的6.4-Tbps光學引擎與博通同類最佳的StrataXGSTomahawk5交換芯片集成在一起。與可插拔收發(fā)器解決方案相比，Bailly使光互連的功耗降低了70%，硅面積效率提高了8倍。英偉達將于2025年Q3推出CPO版本的Quantum3400X800IB交換機，2026年推出CPO版本的Spectrum4UltraX800以太網(wǎng)交換機。IB交換機有144個MPO光接口，支持36個3.2TCPO，內(nèi)部有4個28.8T的交換芯片(總共115.2T的交換能力)。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容28證券研究報告資料來源：博通官網(wǎng)，國信證券經(jīng)濟研究所CPO部分組成架構(gòu)包括：光引擎、柔性光背板Shufflebox、高密度連接器MPO、保偏光纖PO、激勵光源ELS等器件功能ShuffleBoxMPO激勵光源保偏光纖高速率CPO交換機內(nèi)部預計需要數(shù)千根光纖，這些光纖需要在交換機內(nèi)部狹小空間中進行排布，還需要解決板中每個光引擎到前面面板的距離(每個OE位于ASIC芯片周圍，到前面面板的距離都會有所不同)不一產(chǎn)生的光纖長度不一致帶來的制造可靠性問題，除了需要采用更多高密度連接頭和適配器，光引擎到端面的連接方式采用光纖柔性光背板shuffle的方式可以有效解決上述問題。Shufflebox依賴高密度連接器(如MPO/MMC連接器等)來實現(xiàn)高速、高密度的信號連接和傳輸，以滿足數(shù)據(jù)中心等應用場景對網(wǎng)絡性能和設備集成度的要求。CPO交換機內(nèi)部需要大量光纖部署，采用高芯數(shù)的MPO可以有效縮減前面板所需端口數(shù)量。例如，51.2TCPO內(nèi)部或需要1152根光纖，普通光纖1024F(和保偏光纖128F)，若采用16芯MPO，則需要64個MPO連接器(16×64=1024)，對應CPO前面板上需要64個適配器端口。激光光源有兩種，集成激光源(ILS,IntegratedLaserSource)和外部激光源(ELS，ExternalLaserSource)。集成激光源(ILS)：是指將激光源與PIC集成在同一封裝上，形成單一封裝解決方案。外部激光源(ELS)：將激光源與PIC分離成一個獨立模塊。雖然這種配置占用的空間更大，但其優(yōu)點是制造工藝更簡單、成本更低，降低ASIC芯片散熱對激光器穩(wěn)定性影響。CPO光引擎的性能對于入射ELS光的偏振狀態(tài)非常敏感，需要外部光源發(fā)射信號時保持激光偏振態(tài)，因此需要保偏光纖(PolarizationMaintainingFiber,PMF)連接光源和交換芯片。保偏光纖的使用使得光在光纖中僅沿著一個偏振方向傳播，保證了光信號傳輸?shù)姆€(wěn)定性。由于保偏光纖成本較高，通常用于光信號的引入，而從光芯片到外部端面的光信號導出還是采用非保偏光纖。LightCounting預測，CPO可能是在4-8機架系統(tǒng)中提供數(shù)萬個高速互連器件的唯一選擇。CPO的有限部署應很快開始。到2028-2029年，CPO極有可能成為1.6T及更高速互聯(lián)的可行選擇。LightCounting還預測3.2TCPO端口到2029年將超過1,000萬個。LightCounting的模型配置假設有1,024個GPU行大小的擴展集群使用CPO互聯(lián)。如果每個GPU有8個3.2TNVLink端口，這樣的集群將消耗16,384個3.2TCPO端口（或3.2T等效光模塊）。如果將一百萬個這樣的GPU互連到這樣的集群中，將需要超過1,500萬個CPO端口。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容29證券研究報告OIO（OpticalIO）主要用于芯片互聯(lián)。為了解決計算芯片CPU,GPU,XPU等之間的互聯(lián)問題(chiptochipinterconnect)，OIO利用光互連低功耗、高帶寬、低延遲的優(yōu)勢，取代傳統(tǒng)的electricalIO方案，芯片輸入輸出的IO變?yōu)楣庑盘?，進而構(gòu)建分布式計算網(wǎng)絡。為了實現(xiàn)計算資源的池化技術，OpticalIO對延遲latency的要求比較高。從封裝形式上看，OpticalIO也是將光芯片與電芯片封裝在同一基板上。Intel對比過CPO與OpticalIO在性能上的差異，單個CPO模塊的帶寬為1.6-3.2Tbps,帶寬密度為50-200Gbps/mm,能效為15pJ/bit,而OpticalIO的總帶寬為40Tbps,帶寬密度為5Tbps/mm,能效為3pJ/bit。OIO真正放量時間或是2026年中。OIO技術與小芯片和硅光子學等創(chuàng)新封裝技術相結(jié)合，可提供高達1000倍的帶寬，而功率僅為EIO（傳統(tǒng)電I/0）替代方案的1/10。其帶寬擴展路線圖始于AyarLabs開發(fā)的每個方向承載2Tbps帶寬的能力，每條線帶寬為200Gbps/mm。Yole認為，到本世紀末，每條線帶寬將達1–10Tbps/mm。一些用戶對＞20Tbps和＞50Tbps線帶寬的可用性更為樂觀。OIO對應GPU、HBM的Fabric，采用并行接口，屬于芯片內(nèi)部總線的延伸，跟芯片的設計方案密切相關，如果芯片沒有提供支持，則必須等下一代芯片配套，正是因為這種配套關系制約了OIO的商用節(jié)奏，這個時間點在2026年中~2027年初。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容30證券研究報告此外，全光