關鍵要點
2010年代，在移動網際網絡興起和企業上雲的背景下，雲廠商逐漸超越電信和企業客戶，成為全球光模組市場最重要的需求者，給光模組行業帶來了許多深遠的變化。 在本報告中，我們梳理了近十年來雲計算的快速發展給光模組行業帶來的變化，分析了其背後的原因，並對AI時代光模組行業的發展進行了展望（除非另有說明，本報告中提到的“光模組”是指乙太網光模組， 這與長距離傳輸中使用的相干光模組不同）。我們認為：
雲廠商對光模組的需求特徵指向其資料中心的流量特性。 由於分布式計算、虛擬化等技術的引入，雲資料中心的東西向流量高於傳統資料中心。 在移動網際網絡快速發展和企業雲化遷移的驅動下，全球資料中心東西向流量經歷了快速增長。 與傳統資料中心相比，雲廠商正在以更快的速度推動資料中心內部頻寬的提公升，具體做法是：1）引入更高速率的伺服器網絡卡、交換機、光模組等，這是雲資料中心在2015年和2016年開始部署100G乙太網的標誌性事件;2）資料中心內部網路架構已從傳統的三層架構轉向葉脊架構，這進一步增加了對光模組的需求。2022年，谷歌、亞馬遜、Meta將佔全球200G及以上光模組需求的85%以上。 另一方面，國內光模組廠商憑藉自身的成本優勢、研發能力、交付能力和快速響應能力，逐步進入全球領先雲廠商的一流鏈繫，滿足客戶需求，大幅提公升了全球光模組市場優質客戶的地位。
展望AI時代光模組產業的發展，我們認為與雲計算時代會有以下異同： 相似之處：更大的東西向流量將釋放對高速光模組的需求。 在擴容律的指導下，大型AI模型的引數數量持續上公升，導致AI訓練網路中GPU（如ALL Reduce）之間的通訊流量顯著增加。 同時，基於對GPU利用率的追求，卡對卡通訊的延遲要求也得到了進一步提高。 雲廠商通過以下方式提公升GPU集群節點之間的通訊頻寬：1）提高埠吞吐量，例如NVIDIA在DGX H100伺服器中使用CX-7網絡卡，速率為400G，與主流雲廠商通用伺服器使用的50G和100G網絡卡相比，這是乙個重大公升級， 並推出800G端**置換、800G光模組等;2）優化組網架構，例如，NVIDIA的AI訓練網路採用胖樹架構，其阻塞率比葉脊架構小，根據我們文中的計算，該架構下對800G光模組的需求與H100的規模呈線性相關。
區別在於：1）高速光模組迭代週期和爬坡節奏背後的驅動力發生變化。在雲計算時代，光模組主要部署在資料中心的前端網路中，前端網路所需的頻寬很大程度上取決於使用者的需求。 在AI時代，訓練網路中部署了大量的高速光模組，因為訓練網路是後端網路，與使用者側沒有直接連線，頻寬由裝置側的工作負載和時延要求等因素決定，因此光模組的爬坡節奏更快。 在迭代週期方面，隨著英偉達GPU產品的增長（2024年B100; X100 in 2025）有望提高光模組的速度公升級週期，例如從800G到16T只持續了2年，扭轉了此前雲計算時代公升級週期較慢的趨勢。
2）在競爭格局方面，預計領先廠商的市場地位將保持穩定。我們認為，在AI資料中心，隨著可靠性要求的提高和光模組迭代週期的縮短，行業技術門檻有望大幅提公升，領先的光模組廠商的高可靠性、領先的研發實力、交付能力等優勢有望在AI時代得到進一步凸顯， 我們預計領先製造商的市場地位將保持穩定。
與市場不同的觀點
1）市場擔心AI網路對光模組的需求可能在2024年見頂。我們認為，AI大模型的迭代仍在快速推進，如多模態大模型仍處於早期發展階段，在縮放規律的指導下，各廠商在大型模型訓練方面的投入強度仍有望增加。 此外，隨著大型AI模型的不斷發展，“對齊”等領域也有望產生額外的算力需求。 AI的商業化程序在不斷推進，逐漸形成AI產業的閉環。 我們認為，未來AI推理需求的釋放，特別是隨著多模態大模型的推進，生成和生成等應用的不斷發展，或者AI推理網路吞吐量和通訊頻寬的進一步提公升，有望帶來高速光模組需求的全面釋放。 隨著AI應用的不斷湧現，雲計算基礎設施有望釋放持續公升級的需求，以支援更大規模、更高效能的計算場景。 目前，800G光模組主要應用於AI訓練網路，我們相信，隨著AI應用的發展，雲計算側對800G光模組的需求也會增加。
2）市場擔心光模組市場競爭格局惡化。我們認為，在AI時代，高速光模組產業的門檻可能會進一步提高，預計龍頭廠商的市場地位將保持穩固。 AI大模型訓練中最大的挑戰之一，是如何減少由於訓練周期長、中斷多而導致的平均故障間隔時間。 從網路裝置硬體的角度來看，光模組的可靠性尤為關鍵，因為光模組在AI訓練網路中最容易出現故障，這在很大程度上決定了大模型的訓練效率。 我們認為，在AI資料中心，隨著光模組可靠性要求的提高和迭代週期的縮短，高可靠性、領先的研發實力、領先的光模組廠商的交付能力等優勢有望進一步凸顯，我們預計龍頭廠商的市場地位將保持穩定。
強烈推薦公司
近10年來，移動網際網絡的興起和雲計算的快速發展，為光模組行業注入了長期的發展動力。 展望未來，我們相信人工智慧將為光模組行業開啟新的增長週期，從長遠來看，有望為行業帶來積極的變化。 我們看好切入海外頭雲廠商**鏈的光通訊廠商發展機遇，建議關注：【光模組】中際旭創、華工科技; 【光引擎與光器件】天府通訊，[MPO]泰成光。
本報告目錄：
這是報告的節選，是報告的原始PDF
資訊科技專題研究-科學與技術：光收發器：時代的飛躍，從雲計算到人工智慧-華泰**[王星，高明耀，王克，陳月喜]-20240219[第29頁]”。
報告**：價值目錄