作者： |
发布时间：Fri, 27 Jun 2025 00:00:00 GMT
金元证券：光通信行业深度报告 - AI算力中心的神经网络
摘要
本研报深入分析了AI算力中心对光通信需求的驱动作用
。随着AI模型对算力需求的爆炸式增长
，以及单芯片算力无法满足训练需求，光互连技术在解决算力集群的通信瓶颈方面发挥着关键作用。报告重点关注了光模块市场的发展趋势，并对相关公司进行了分析。
正文
1. AI算力需求与单芯片算力的巨大差距
- GPT-3每次训练迭代需约 4.5EFLOPS 计算，但单卡GPU仅提供数十 TFLOPS 级算力，差距高达百万倍。
- 为突破计算墙，使用数十甚至上百GPU进行并行计算（分布式训练）。
2. AI算力集群受制于“通信墙”
- 大模型并行需要大量节点间通信（如AllReduce梯度同步、AlltoAll等），通信性能直接决定训练效率。
3. 中国算力基础设施市场分析
- 截至 2024年，中国算力总规模为 280EFLOPS，2020年至2024年期间年复合增长率为 20%。
- 预计 2029年 中国算力规模将增长至 648.3EFLOPS，2024-2029年期间年复合增长率将保持 18.3%。
- 预计 2029年，中国云端智能平台、数字基础设施规模将分别增长至 1.8万亿、1.3万亿元。
4. 国内算力基础设施市场规模
- 中国算力基础设施规模从 2020年 的 3,397亿元 增长至 2024年 的 6,144亿元。
- 2024年，国内计算资源市场规模为 3858亿元，为基础设施占比最大项。
- 网络资源市场规模为 1516亿元，仅次于计算资源，约占基础设施市场规模比例为 24%。
5. 铜互连 vs. 光互连
- 铜互连技术成熟、成本较低，用于服务器机箱内部、机架内等短距离高带宽连接场景。
- 光互连克服了铜互连在频宽和距离上的物理限制，适合远距离、大带宽数据通信
。 - 随着数据速率增加至 200Gbps 时，达到铜缆物理极限。
6. AI集群规模与光互连的需求
- AI集群大小已经突破了单个数据中心的物理占用空间所能实现的极限,推动了对多站点AI集群（Scale-out)的需求。随着高速率、低延迟且距离增大的需求逐渐增大，无论是Scale-up还是Scale-out，光互连的必要性大幅提升。
7. 数据中心核心变革与光通信趋势
- 数据中心正经历高速化、智能化、低功耗与低成本的核心变革，驱动光通信及硅光技术成为不可逆的大趋势。
- 800G规模化商用部署已启动，交换机芯片吞吐量将从 2023年 的 51.2Tb/s 跃升至 2025年 的 102.4Tb/s，并加速向800G/1.6T升级。
- 光互连功耗贡献首次超越交换机芯片
。
8. 光模块市场增长分析
- 2020年至2024年期间，全球光模块销售收入从 112亿美元 增至 178亿美元，复合年增长率为 12.2%。
- 800G光模块 2020年至2024年 的复合年增长率高达 188.1%，预计 2024年至2029年 将保持 19.1% 的稳步增长。
- 预计1.6T光模块在 2024年至2029年 的复合年增长率将达到 **180.0%**。
9. 相关公司
- 关注高速光模块及适配CPO方案的激光器、调制器及无源器件核心器件设计、生产厂商：
- 华工科技（000988.SZ）
- 联特科技（301205.SZ）
- 源杰科技（688498.SH）
- 光库科技（300620.SZ）
- 新易盛（300502.SZ)
结论
随着AI算力中心集群扩张，无论是Scaleup还是Scaleout方案均对高速率、低功耗连接有更高要求，高速率、短、中长距离光连接及硅光、CPO封装需求随着数据中心基础设施建设加速放量，有望带来更大市场。关注高速光模块及适配CPO方案的激光器、调制器及无源器件核心器件设计、生产厂商。
风险提示
- 高速光模块技术发展路线较多，各细分市场如调制器材料、光源技术路线不确定性较大
。 - AI算力中心建设周期较长，存在明显周期性。
- AI技术路线变化导致算力中心Capex不及预期
。 - 海外需求影响较大，且部分组件依赖海外巨头,地缘冲突导致企业盈利受损
。 - 各公司前期研发成本较高，技术门槛较高导致利润不及预期。
延伸阅读
研报PDF原文链接