1、800G 時(shí)代已來，高景氣周期開啟

1.1、光模塊：由產(chǎn)品升級(jí)驅(qū)動(dòng)的周期成長(zhǎng)性行業(yè)

光模塊是光纖通信中的核心組成部分，實(shí)現(xiàn)光信號(hào)傳輸過程中光電轉(zhuǎn)換和電光轉(zhuǎn) 換功能。光模塊工作在 OSI 模型的物理層，主要由光電子器件（光發(fā)射器、光接 收器）、功能電路和光接口等部分組成，主要作用是實(shí)現(xiàn)光纖通信中的光電轉(zhuǎn)換和 電光轉(zhuǎn)換功能。光芯片是光模塊的核心元件，基于激光的受激輻射原理完成光電 轉(zhuǎn)換功能：處于基態(tài)（穩(wěn)態(tài)）的原子在外來輻射光（由電/光泵浦源產(chǎn)生）作用下 先受激吸收躍遷到高能級(jí)（不穩(wěn)態(tài)），再通過合適的能級(jí)系統(tǒng)形成粒子數(shù)反轉(zhuǎn)，躍 遷到基態(tài)，實(shí)現(xiàn)受激輻射，發(fā)出光子和外來光子的頻率、傳播方向、偏振、相位 等均相同，從而產(chǎn)生窄譜寬、高功率、強(qiáng)定向性的激光。

光模塊處于產(chǎn)業(yè)鏈中游，上游是光芯片與光器件廠商，下游主要應(yīng)用于電信市場(chǎng) 和數(shù)通市場(chǎng)。目前光芯片與光器件國(guó)產(chǎn)化程度較低，國(guó)內(nèi)產(chǎn)品多為無源器件、低 速率光芯片，根據(jù) ICC 預(yù)測(cè)，2021 年我國(guó) 25G 光芯片國(guó)產(chǎn)化率約 20%，25G 以 上光芯片國(guó)產(chǎn)化率僅 5%。高速率產(chǎn)品多為國(guó)外頭部廠商如博通等壟斷，因此上游 光芯片成本占比較高。根據(jù)頭豹研究院數(shù)據(jù)，光器件在光模塊成本占比超過 70%， 主要來自 TOSA 與 ROSA 組件。下游主要客戶包括設(shè)備商、運(yùn)營(yíng)商以及互聯(lián)網(wǎng)云 廠商，市場(chǎng)份額集中，客戶議價(jià)能力較強(qiáng)。在上下游的擠壓下，光模塊行業(yè)競(jìng)爭(zhēng) 較為激烈，產(chǎn)品量?jī)r(jià)隨產(chǎn)品升級(jí)周期性變動(dòng)。出貨量方面，新產(chǎn)品導(dǎo)入階段出貨 量較少，升級(jí)中期出貨量開始爆發(fā)式增長(zhǎng)，后期成熟產(chǎn)品的需求逐漸下降。價(jià)格 方面，產(chǎn)品價(jià)格以每年 17%-18%的平均幅度下降，尤其是新產(chǎn)品出貨量達(dá)到高水 平后，標(biāo)準(zhǔn)化 ASP 通常迎來大幅下滑，根據(jù) Lightcounting 統(tǒng)計(jì)，2018 年標(biāo)準(zhǔn)化 產(chǎn)品的價(jià)格同比下跌 37%，打破了 2011 年創(chuàng)下的下跌 33%的紀(jì)錄。

因此，我們判斷光模塊是典型的由產(chǎn)品升級(jí)驅(qū)動(dòng)的周期成長(zhǎng)性行業(yè)，判斷行業(yè)景 氣度的關(guān)鍵是產(chǎn)品升級(jí)階段。光模塊種類多、升級(jí)快，不同應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)傳輸距離、 帶寬等性能有不同要求，流量高速增長(zhǎng)帶來的帶寬壓力驅(qū)動(dòng)高速率光模塊率先在 數(shù)據(jù)中心部署，電信市場(chǎng)產(chǎn)品升級(jí)壓力相對(duì)較小。技術(shù)成熟周期推動(dòng)數(shù)通市場(chǎng)光 模塊以 5 年左右的升級(jí)周期迭代：2015 年以前，數(shù)據(jù)中心光模塊以 10G、40G 為 主；2016 年，25G、100G 光模塊開始部署，2019 年開始大規(guī)模放量；2019 年光 模塊進(jìn)入后 100G 時(shí)代，上層交換機(jī)光模塊速率開始向 200G/400G 升級(jí)。2022 年， 200G、400G 產(chǎn)品大規(guī)模放量，800G 光模塊進(jìn)入導(dǎo)入階段。

1.2、800G 新產(chǎn)品周期開啟，迎來行業(yè)新一輪高景氣

上游交換機(jī)芯片已突破：交換機(jī)芯片升級(jí)是光模塊升級(jí)的基礎(chǔ)條件，800G 交換機(jī) 及芯片市場(chǎng)技術(shù)逐漸成熟，51.2Tbps 芯片已突破，800G 光模塊升級(jí)確定性強(qiáng)。 回顧交換機(jī)芯片及光模塊部署歷程，交換機(jī)芯片升級(jí)是光模塊升級(jí)部署的先行條 件：2014 年首款 100G 交換芯片（Tomahawk）送樣，2016 年 100G 交換機(jī)開始規(guī)模部署；2017 年 12 月首款 400G 芯片（Tomahawk3）送樣，2019 年 12 月推出 Tomahawk4（支持雙倍端口和容量），2020 年起 200G 和 400G 光模塊開始上量。 目前多款 800G 交換機(jī)芯片已發(fā)布，800G 光模塊有望開始規(guī)模部署。交換機(jī)芯片 分為自研與商用兩種，自研芯片中思科的 Silicon One G100 交換機(jī)芯片支持 25.6T 交換能力，提供 32 個(gè) 800G 端口，總交換能力達(dá) 25.6T，每個(gè)端口也可以拆成 8 × 100G 或者 2×400G 應(yīng)用。商用交換芯片廠商主要包括博通、Mellanox、Barefoot 和 Innovium，均可提供 25.6T 交換芯片，其中博通的 Tomahawk5 和 Mellanox 的 Spectrum-4 速率高達(dá) 51.2Tbps。從交換機(jī)來看，思科、新華三與 Mellanox 均于 2022 年發(fā)布 800G 交換機(jī)，800G 光模塊部署勢(shì)在必行。

行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)逐漸落地，主要供應(yīng)商已發(fā)布樣品并具備大規(guī)模量產(chǎn)能力。國(guó)內(nèi)外多個(gè) 標(biāo)準(zhǔn)化組織競(jìng)相開展 800 Gbit/s 的標(biāo)準(zhǔn)化工作，IEEE802.3 工作組、OIF、IPEC（國(guó) 際光電委員會(huì)）等組織已對(duì) 800Gb/s 直調(diào)直檢和相干方案進(jìn)行立項(xiàng)，啟動(dòng) 800 Gbit/s 相關(guān)規(guī)范的制訂工作，對(duì) 800 Gbit/s 光模塊的應(yīng)用場(chǎng)景、接口規(guī)格等進(jìn)行了定義； 800G Pluggable MSA 已先后發(fā)布面向低成本、100 m 傳輸距離需求的 8×100 Gbit/s PSM8 以及面向2 km傳輸距離需求的4×200 Gbit/s FR4規(guī)范；由Cisco、Broadcom、 Juniper、Intel 等組成的光模塊 MSA 工作組制定了第一個(gè) 800G QDFP 雙重密度可 插拔光模塊的標(biāo)準(zhǔn)，定義了 800G 光模塊的尺寸 QSFP-DD800。主要供應(yīng)商已具備 800G 量產(chǎn)能力：2020 年，華為即發(fā)布業(yè)界首個(gè) 800G 可調(diào)超高速光模塊；中際旭 創(chuàng)保持行業(yè)領(lǐng)先，推出 800G OSFP 和 QSFP-DD800 光模塊產(chǎn)品線，可實(shí)現(xiàn) 100m – 2km 的傳輸距離，2023 年批量出貨；新易盛等廠商也具備 800G 規(guī)模量產(chǎn)能力。

800G 新產(chǎn)品周期增長(zhǎng)彈性大（升級(jí)路徑統(tǒng)一）、確定性強(qiáng)（已批量出貨）。后 100G 時(shí)代，全球云廠商光模塊 200G/400G 升級(jí)路徑顯著分化，驅(qū)動(dòng)數(shù)通市場(chǎng)產(chǎn)品周期 熨平；800G 產(chǎn)品升級(jí)路徑統(tǒng)一，部署速度有望超過 400G，光模塊市場(chǎng)未來具有 更強(qiáng)的升級(jí)彈性與更大的增長(zhǎng)空間。根據(jù) MSA 發(fā)布的 800G 光模塊白皮書，TORServer 層采用 200G AOC 時(shí)，上層需要部署 800G 光模塊。可用性、系統(tǒng)成本方 面， 800G 產(chǎn)品同樣優(yōu)于 400G，可以在 1U 的外形尺寸中使用 25.6Tbps 的芯片， 對(duì)外 32 個(gè) 800Gbps 端口，每比特成本將優(yōu)于同等的 400Gbps。根據(jù) Dell'Oro 預(yù) 測(cè)，800G 光模塊滲透速率有望高于 400G，到 2025 年在數(shù)據(jù)中心交換機(jī)端口中將 超過 25%。AI 需求爆發(fā)加速 800G 光模塊布局，北美大客戶已開始批量采購(gòu)，新 增 AI 大客戶英偉達(dá)帶來業(yè)績(jī)新驅(qū)動(dòng)，800G 升級(jí)確定性強(qiáng)；且行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定， 頭部廠商繼續(xù)引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，光模塊龍頭中際旭創(chuàng)已率先拿到英偉達(dá)、谷歌等海 外客戶 800G 批量訂單，開啟量產(chǎn)第一年。

2、AI 算力底座，迎云需求共振

2.1、AI 浪潮催化算力需求爆發(fā)，800G 光模塊顯著受益

ChatGPT 掀起 AI 浪潮催化算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，數(shù)通光模塊市場(chǎng)迎來新一輪行業(yè) 高景氣。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 發(fā)布 ChatGPT，5 天內(nèi)用戶突破百萬大關(guān)， 月訪問量達(dá) 2100 萬人次，截至 2023 年 1 月末，其月活用戶已經(jīng)突破 1 億，遠(yuǎn)遠(yuǎn) 快于其他消費(fèi)級(jí)應(yīng)用程序。根據(jù) Sensor Tower 的數(shù)據(jù)，TikTok 達(dá)到 1 億用戶用時(shí) 9個(gè)月，Instagram 用時(shí)30個(gè)月。World of Engineering的報(bào)告顯示，Meta（Facebook）、 Twitter、iTunes 達(dá)到 1 億用戶的時(shí)間分別為 54 個(gè)月、60 個(gè)月、78 個(gè)月。目前 AIGC 仍然以文字為主，隨著圖片、音視頻等形式的加入，將帶來流量的爆發(fā)式增長(zhǎng)。 AI 需要數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施提供算力支持進(jìn)行訓(xùn)練與模型優(yōu)化，大模型及其應(yīng)用的發(fā)展 與推廣進(jìn)一步提升流量帶寬需求，雙輪驅(qū)動(dòng)數(shù)通光模塊市場(chǎng)迎來行業(yè)高景氣。

英偉達(dá)、谷歌、微軟、亞馬遜等海外巨頭紛紛加碼 AI 建設(shè)，帶動(dòng)配套高速光模塊 需求提升。隨著 ChatGPT 在全球掀起新一輪 AI 大模型浪潮，以微軟、Google、 亞馬遜為代表的科技巨頭紛紛加碼 AI 建設(shè)。①微軟：2023 年 2 月初，微軟宣布 旗下所有產(chǎn)品將全線整合 ChatGPT，包括 Bing 搜索引擎、Office 全家桶、Azure 云服務(wù)、Teams聊天程序等，并于3月16日發(fā)布AI辦公助手Microsoft 365 Copilot， 搭載了目前功能最強(qiáng)大的 AI 大模型 GPT-4 的 AI 助手將接入微軟全家桶產(chǎn)品。② 谷歌：由谷歌和柏林工業(yè)大學(xué)共同打造的多模態(tài)大模型 PaLM-E 目前擁有 5620 億 參數(shù)，是全球最大的視覺語言模型；谷歌旗下兩大頂級(jí) AI 團(tuán)隊(duì)谷歌大腦與 DeepMind 合二為一設(shè)立 Google DeepMind，專攻 AI 相關(guān)的戰(zhàn)略級(jí)技術(shù)。③亞馬 遜：推出 Bedrock 生成式人工智能服務(wù)以及自有大型語言模型泰坦。④英偉達(dá)： AI 計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，A100 芯片仍然是唯一能夠在云端實(shí)際執(zhí)行任務(wù)的 GPU 芯 片；H100 已經(jīng)全面投產(chǎn)，并部署在多家客戶的云計(jì)算服務(wù)中，包括微軟 Azure、 谷歌、甲骨文等客戶的數(shù)據(jù)中心，H100 配有 Transformer 引擎，可以專門用作處 理類似 ChatGPT 的 AI 大模型，由其構(gòu)建的服務(wù)器效率是 A100 的十倍。

產(chǎn)業(yè)鏈上下游公司上調(diào)收入指引彰顯信心，800G 景氣周期再印證。由于大型云計(jì) 算公司采用 ChatGPT 等 AI 需要相關(guān)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)備，博通預(yù)計(jì)將受益于 AI 聊天機(jī) 器人熱潮，公司用于 AI 應(yīng)用的以太網(wǎng)設(shè)備銷售額有望從去年的 2 億美元上升到 今年的超過 8 億美元，并預(yù)測(cè)這一趨勢(shì)將繼續(xù)加速。Marvell 公布 2024 財(cái)年 Q1 財(cái) 報(bào)，一季度凈營(yíng)收 13.2 億美元，高于此前市場(chǎng)預(yù)期的 13.0 億元；預(yù)計(jì)二季度凈營(yíng) 收 13.30 億美元（±5%），再超市場(chǎng)預(yù)期，其中 AI 成為公司關(guān)鍵增長(zhǎng)動(dòng)力，2024 財(cái)年 AI 收入預(yù)計(jì)翻番，并認(rèn)為未來幾年 AI 產(chǎn)業(yè)仍將帶動(dòng)公司繼續(xù)快速增長(zhǎng)。英 偉達(dá)發(fā)布 2024 財(cái)年 Q2 財(cái)務(wù)指引，營(yíng)收預(yù)期達(dá) 110 億美元，較市場(chǎng)預(yù)期（71.8 億 美元）增加 53%，主要系生成式 AI 大語言模型驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)相關(guān)產(chǎn)品需求 激增，公司“顯著”增加相關(guān)產(chǎn)品供應(yīng)并為下半年進(jìn)行大量采購(gòu)，數(shù)據(jù)中心需求 可見度較高，預(yù)計(jì)下半年業(yè)績(jī)維持高速增長(zhǎng)。光模塊上下游公司持續(xù)高增長(zhǎng)，再 次強(qiáng)化印證 AI 推動(dòng)下的 800G 高景氣周期。

東西向流量增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)向葉脊結(jié)構(gòu)升級(jí)，大幅提升光模塊需求量及傳輸速 率。根據(jù)思科公司預(yù)測(cè)，2021 年東西向流量將占 85%，其中數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的流量 占 71.5%，數(shù)據(jù)中心之間的流量占 13.6%。葉脊架構(gòu)以更低成本支持大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)部 署，在數(shù)據(jù)中心中得到廣泛應(yīng)用。從光模塊需求量來看，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)所需光模塊對(duì)機(jī)柜數(shù)倍數(shù)僅 8.8 倍，葉脊架構(gòu)下該倍數(shù)增長(zhǎng)至 44/48 倍，光模塊配置需 求爆發(fā)式增長(zhǎng)。從光模塊速率來看，扁平化的結(jié)構(gòu)利于數(shù)據(jù)中心增加機(jī)柜和服務(wù) 器數(shù)量，大型化、復(fù)雜化的發(fā)展趨勢(shì)催化交換機(jī)和光模塊提升傳輸速率滿足內(nèi)部 海量流量的互通。

AI 高性能計(jì)算帶來算力缺口，高速率、低延時(shí)的要求推動(dòng)胖樹（Fat-tree）架構(gòu) 在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中部署，800G 光模塊作為高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)核心部件，率先引領(lǐng)算 力需求爆發(fā)。AI 服務(wù)器普遍采用 CPU+GPU 的形式， GPU 的單卡核心數(shù)能達(dá)到 近千個(gè)，如配置 16 顆 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs 的核心數(shù)可過 10240 個(gè)，計(jì)算性能高達(dá)每秒 2 千萬億次，因此對(duì)底層數(shù)據(jù)的傳輸速率和時(shí)延有較高要求。胖樹架構(gòu)上下行端口一致，每個(gè)節(jié)點(diǎn)上行帶寬與下行帶寬相等， 帶寬 收斂比為 1:1，從而有效降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延并提高計(jì)算穩(wěn)定性，在超算中心大規(guī)模 部署，驅(qū)動(dòng)光模塊向更高速率升級(jí)。

以英偉達(dá) 16K GPU 訓(xùn)練集群為例，測(cè)算單個(gè)模型對(duì) 800G 光模塊需求彈性：服務(wù) 器到 TOR 層分 200G（A100）和 400G（H100）AOC/DAC 兩種情況，葉交換機(jī)下 行和上行均為 800G 光模塊，脊交換機(jī)下行和上行均為 800G 光模塊；且 AI 服務(wù) 器整體算力負(fù)荷高于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，帶寬需求高，我們以收斂比 1：1 進(jìn)行測(cè)算。 根據(jù)我們的詳細(xì)測(cè)算，800G 光模塊：A100 GPU 約為 1.25：1，800G 光模塊： H100 GPU 約為 2.5：1?；谙掠螒?yīng)用角度，谷歌搜索一天訪問次數(shù) 35 億次，考 慮谷歌訪問量分布，假設(shè) 35%集中在歐洲地區(qū)晚上 8-9 點(diǎn)，峰值訪問量為每秒 340278 次訪問量，平均找 1000 字/次，需要約 17 萬臺(tái)服務(wù)器。假設(shè)全球范圍內(nèi)有 2 個(gè)谷歌測(cè)算體量相當(dāng)?shù)拇竽Ｐ?，使?A100 芯片的系統(tǒng)對(duì)應(yīng)光模塊（含 DAC） 用量約 613 萬個(gè)，傳輸距離為 500m 的 DR8 光模塊和 2km 的 FR8 光模塊（用于Leaf-Spine）用量為 340 萬；使用 H100 芯片的系統(tǒng)對(duì)應(yīng)光模塊（含 DAC）用量約 953 萬個(gè)，傳輸距離為 500m 的 DR8 光模塊和 2km 的 FR8 光模塊（用于 LeafSpine）用量為 681 萬。伴隨視頻類交互模式出現(xiàn)，AI 服務(wù)器需求量較文字類交互 大幅提升，驅(qū)動(dòng)配套高速光模塊需求爆發(fā)增長(zhǎng)，800G 光模塊產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)有望顯著 受益。

2.2、北美云需求與 AI 共振，驅(qū)動(dòng)數(shù)通需求高增長(zhǎng)

從資本開支來看，北美云需求仍處于下滑期，但 800G 升級(jí)疊加 AI 算力投入帶動(dòng) 云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)鏈景氣度持續(xù)提升。2022Q4，海外三大云廠商、Meta 資本開 支合計(jì) 396.84 億美元，同比增長(zhǎng) 15.83%，環(huán)比增長(zhǎng) 4.11%，維持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)但增速 有所放緩。2023 年，宏觀經(jīng)濟(jì)壓力疊加前期云計(jì)算投入的提前釋放，北美云廠商 資本開支短期承壓，AI 算力缺口為云計(jì)算注入新動(dòng)力，全年資本開支存在超預(yù)期 可能：Meta 全年資本開支指引下調(diào)至 300-330 億美元；谷歌預(yù)計(jì)全年資本開支和 2022 年相比略有增長(zhǎng)；微軟預(yù)計(jì)加大支出力度，加強(qiáng)云數(shù)據(jù)中心建設(shè)，以滿足客 戶對(duì)新型人工智能工具的需求；亞馬遜大力投資大型語言模型和生成式人工智能， 預(yù)計(jì)將長(zhǎng)期投資從建設(shè)新倉(cāng)庫(kù)和配送中心，轉(zhuǎn)向?qū)⒏噘Y金投入云計(jì)算業(yè)務(wù)的基 礎(chǔ)設(shè)施。整體看來，光模塊增速短期內(nèi)承壓，隨著 800G 產(chǎn)品逐漸上量，有望開啟 新一輪景氣周期。

云需求與 AI 共振，算力底層基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)受益。根據(jù) 800G Pluggable MSA 組織 發(fā)布的 800G 光模塊白皮書，2017 年-2021 年，全球互聯(lián)網(wǎng)帶寬容量以 48%的年 復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。思科的全球云指數(shù)預(yù)測(cè)，全球數(shù)據(jù)中心到 2021 年達(dá)到 628 個(gè)， 其中亞太地區(qū)占比最高，從 2016 年的 30%升至 39%，北美地區(qū)從 2016 年的 48% 降至 35%，位居第二。云計(jì)算是流量增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力，2016-2021 年，全球數(shù)據(jù) 中心 IP 流量 CAGR 為 25%，云數(shù)據(jù)中心流量 CAGR 為 27%，增速高于整體增速。

3、LPO vs CPO：更低功耗

AI 高算力背景催生低功耗、低延時(shí)光模塊需求，LPO(Linear-drive Pluggable Optics)與 CPO（Co-packaged Optics）是目前主要探討的降低功耗方案。Meta 認(rèn) 為，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量高速增長(zhǎng)，尤其是數(shù)據(jù)中心內(nèi)部流量顯著的增加，導(dǎo)致網(wǎng) 絡(luò)耗能占比不斷提升，并提出隨著帶寬需求擴(kuò)大單帶寬耗能不斷下降的要求；微 軟數(shù)據(jù)顯示，服務(wù)器帶寬增至 800G 時(shí)數(shù)據(jù)傳輸功耗占比可達(dá) 20%。AI 高性能計(jì) 算對(duì)數(shù)據(jù)中心光模塊速率和數(shù)量提出更高要求，催化網(wǎng)絡(luò)功耗高速增長(zhǎng)，“功耗墻” 挑戰(zhàn)凸顯，保證性能的同時(shí)降低功耗成為光模塊技術(shù)發(fā)展的重點(diǎn)，LPO 和 CPO 作 為降低光模塊功耗的兩種主流技術(shù)路徑受到廣泛關(guān)注。

3.1、LPO：深度契合 AI 短距互聯(lián)訴求，延續(xù)傳統(tǒng)可插拔光模塊優(yōu)勢(shì)

LPO 深度契合 AI 短距互聯(lián)低功耗、低延時(shí)需求，且技術(shù)更新迭代相對(duì)較小，有 望成為 800G 時(shí)代重要補(bǔ)充方案。傳統(tǒng)光模塊通過 DSP 芯片對(duì)高速信號(hào)進(jìn)行信號(hào) 處理達(dá)到低誤碼率，但功耗較大，以 400G 光模塊為例，用到的 7nm DSP 功耗約 為 4W，占整個(gè)模塊功耗的 50%。LPO 將 DSP 功能集成到交換芯片中, 只留下 driver 和 TIA，并分別集成 CTLE 和 Equalization 功能，用于對(duì)高速信號(hào)進(jìn)行一定 程度的補(bǔ)償。相較 DSP 方案，LPO 可大幅度減少系統(tǒng)功耗和時(shí)延，保證一定傳輸 性能的同時(shí)降低成本，并保持可插拔特性便于后續(xù)維護(hù)。

① 低功耗：Arista 針對(duì)不同光學(xué)方案進(jìn)行功耗對(duì)比，采用 Linear-drive 方案后， 硅光、VCSEL、TFLN 薄膜鈮酸鋰光模塊的功耗均下降 50%左右。2023 OFC 上 MACOM 展示單通道 100G 的單模 800G DR8、多模 800G SR8 線性直驅(qū)方案，在功耗方面多模省 70%，單模省 50%；Arista 展出 800G-DR8 線性直驅(qū)方案，較 5nm DSP 方案可節(jié)省 30%功耗至 7W。②低延時(shí)：不采用 DSP 進(jìn)行信號(hào)復(fù)原后系統(tǒng)時(shí) 延大幅降低，根據(jù) MACOM 的方案可降低 75%。③低成本：DSP 芯片價(jià)格在光模 塊成本中占比較大，LPO 采用更復(fù)雜 Driver 和 TIA 芯片增加的成本低于 DSP 成 本，光模塊整體成本下降。④可插拔：LPO 技術(shù)沿用可插拔形式，具有便于后續(xù) 維護(hù)的優(yōu)勢(shì)，催化可插拔光模塊新一輪升級(jí)周期迎來行業(yè)高景氣。

頭部光模塊廠商在 LPO 產(chǎn)品研發(fā)方面有望步入快車道，云廠商、設(shè)備商積極布 局線性直驅(qū)方案。從上游芯片、交換機(jī)到下游終端用戶均重視 LPO 技術(shù)發(fā)展與應(yīng) 用，實(shí)現(xiàn)商用確定性較強(qiáng)：在 OFC 2023 上，Macom、Broadcom 等多家廠商展示 了 Linear-drive 方案；Arista 重點(diǎn)展示的 Linear 方案得到博創(chuàng)、NVIDIA 等多家交 換機(jī)廠家的認(rèn)可；頭部光模塊公司加速 LPO 方案布局，新易盛、劍橋等公司陸續(xù) 發(fā)布相關(guān)產(chǎn)品。

3.2、CPO：降低功耗優(yōu)勢(shì)顯著，技術(shù)尚未成熟仍待改進(jìn)

CPO 是一種全新的高速率產(chǎn)品形態(tài)，可有效降低系統(tǒng)功耗。區(qū)別于傳統(tǒng)可插拔光 模塊，CPO 技術(shù)將光學(xué)組件與芯片封裝在一個(gè)模塊中，將光引擎移至交換芯片附 近，降低傳輸距離、提高高速電信號(hào)傳輸質(zhì)量的同時(shí)極大降低系統(tǒng)功耗，且集成 度高大大縮小體積，在高性能計(jì)算集群中優(yōu)勢(shì)顯著，在 AI 集群和 HPC 滲透率有 望逐步提升。根據(jù) Meta 數(shù)據(jù)，交換機(jī)芯片速率達(dá)到 51.2T 時(shí) CPO 方案可減低 20% 功耗。

龍頭云廠商、芯片公司推進(jìn) CPO 技術(shù)不斷演進(jìn)，但正式商用時(shí)間尚未明確。2020 年底，COBO 和 OIF 成立相關(guān)工作組開始制定標(biāo)準(zhǔn)；CPO 的發(fā)起者 Facebook 和 微軟在 2021 年 2 月發(fā)布其 3.2T CPO 產(chǎn)品需求方案；博通在 2021 年年初發(fā)布將 ASIC 電芯片和光器件合封的產(chǎn)品；2021 OFC， Intel 與 Ayar Labs 合作實(shí)現(xiàn) 8Tbps 的共封裝 FPGA，II-VI 展示了 3.2T 速率的 ROSA；2023 OFC，博通的最新交換機(jī) 產(chǎn)品 Tomahawk StrataXGS 5 中的 Tomahawk 5 采用光電共封技術(shù)，該交換機(jī)僅需 5.5W 的功率為 800Gbps 的流量供電；思科也演示了 CPO 技術(shù)實(shí)現(xiàn)的可行性具體 步驟，預(yù)計(jì)試驗(yàn)部署與 51.2Tb 交換機(jī)周期同時(shí)進(jìn)行，在 101.2Tb 交換機(jī)周期內(nèi)更 大規(guī)模地采用；國(guó)內(nèi)光模塊廠商也在 CPO 領(lǐng)域布局，但正式商用時(shí)間尚未明確。

CPO 技術(shù)路徑仍待成熟且需求尚未迫切，傳統(tǒng)可插拔方案憑借頑強(qiáng)生命力有望繼 續(xù)主導(dǎo)。①可維護(hù)性：CPO 技術(shù)非可插拔，后續(xù)可維護(hù)性較差；LPO 延續(xù)可插拔 技術(shù)方案優(yōu)勢(shì)。②可靠性：因交換機(jī)尺寸受限，CPO 時(shí)代光引擎基于芯片級(jí)的硅光集成，即使是過渡方案 NPO 技術(shù)同樣基于硅光，但目前沒有硅光集成的樣機(jī)， 硅光長(zhǎng)距傳輸問題仍未解決；交換芯片散熱影響激光器性能，光源模組外置方案 或成為主流。LPO 因去除 DSP 芯片影響信號(hào)恢復(fù)性能，但在 AI 短距互聯(lián)應(yīng)用場(chǎng) 景下得以彌補(bǔ)。③商業(yè)模式挑戰(zhàn)：CPO 對(duì)硅光技術(shù)儲(chǔ)備有較高要求，且由于工藝 無法分離大概率由交換機(jī)芯片廠商主導(dǎo)，產(chǎn)業(yè)鏈變動(dòng)或影響 CPO 技術(shù)應(yīng)用進(jìn)程推 進(jìn)。LPO 依賴交換機(jī)芯片性能，但對(duì)產(chǎn)業(yè)格局影響較低。④緊迫性：3.2T 光模塊 時(shí)代對(duì) CPO 產(chǎn)品形態(tài)訴求相對(duì)較高，1.6T 時(shí)代可插拔光模塊已有較為成熟的 8*200G 主流方案滿足行業(yè)需求。⑤確定性：2023 OFC 中際旭創(chuàng)、新易盛、光迅 科技等光模塊頭部廠商都已推出 1.6T 光模塊，量產(chǎn)時(shí)間較為確定，預(yù)計(jì)在 800G、 1.6T 時(shí)代傳統(tǒng)可插拔光模塊方案仍為主流，CPO 技術(shù)仍待成熟。

4、龍頭地位穩(wěn)固，800G 全產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)芤?/p>

4.1、800G 競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定，AI 催化全產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)芤?/strong>