|
|
人类对于数据传输的需求无止境，通过光信号不断提高数据的传输速率，数据规模的增加、信息的交换需要更多的服务器、交换机来实现，在AI推升算力需求的背景下，算力基础设施建设将带动光模块市场需求放量。 在新一代高速宽带接入、数据中心及5G建设驱动下，宽带、高速、高密度收发及传输成为光通信及数据通信未来发展趋势。2028年全球光模块市场有望突破200亿美元，2022-2028年年均复合增长率约为12%。 大型云服务运营商对高速率数据模块的需求以及电信业扩充光纤网络容量的要求都将推动光模块市场规模增长，其中光模块国内市场需求规模为20亿-30亿美元。云服务商预计2024年全年资本支出将明显高于2023年，北美云服务商正在对AI系统开展高速率光模块布署计划。 据预测，2018-2023年中国光模块部署量占全球的25%-35%，2024-2029年占比略降至20%-25%。中国智能算力规模年复合增长率达33.9%，通用算力规模年复合增长率为16.6%。进入到AI时代后，光通信与交换机作为大模型训练架构的组成部分，重要性和地位得以突显，价值也伴随高端服务器需求放量而持续提高。 光模块通常用于数据中心、企业网络、电信运营商网络等领域，用于实现高速、远距离、高可靠性的通信。光模块中实现光电转换作用的核心部件是光电芯片，光芯片通常占光模块成本的40%-60%，电芯片占10%-30%。光通信芯片的成本随着光模块速率的不断升高而提高，速率越快的光模块，其光芯片和电芯片的成本占比就越高。 芯片工艺技术壁垒高，研发成本大，国外大厂占据高端光芯片、电芯片领域市场大部分份额，而光模块身处中游，属于技术壁垒相对较低的封装环节，国产化率较高。光模块广泛应用于服务器网卡、交换机、路由器和无线基站设备等各种网络架构和应用中，覆盖的距离从不到50米至800多公里不等。光收发模块不仅产值占据光通信器件的最大份额65%，其性能也主导着光通信网络的升级换代，在接入端、输出端等不同细分市场上均发挥着至关重要的作用。 下游包括互联网及云计算企业、电信运营商、数据通信和光通信设备商等，系光模块最终用户。下游客户话语权较高，经过多年的市场大浪淘沙，海外厂商逐渐被国内光模块厂商超越，全球核心供应商被国内光模块厂商占据。2023年，中国光模块行业产量预计为6.2亿只，市场规模预计为554.5亿元。2015-2023年，中国光模块出口上升趋势明显，年均复合增速超过10%。2023年下半年，国内头部厂商高速率产品海外订单逐步起量，营收及利润双增。据统计，2023年12月，全国移动通信基站设备产量为76.7万射频模块，光缆产量为2658.7万芯公里，服务器产量为167.5万台，环比及同比均上扬。 2023年11月和12月的出口数据亦印证光模块回暖，出口额分别为28.61亿元和35.14亿元，环比分别增长12.6%和22.8%，同比分别增长9.53%和6.08%。光模块未来需求和市场空间与人工智能的兴衰高度绑定，随着ChatGPT及Sora的问世，AI步入加速期，针对以太网交换机的800G光模块需求预计最快在2024年下半年开始逐步起量，1.6T预计自2025年开始规模上量。 按速率划分，光芯片一般分为2.5Gb/s、10Gb/s、25Gb/s及以上各种调制速率。按功能划分，光芯片可分为激光器芯片和探测器芯片，激光器芯片用于发射信号，将电信号转化为光信号，按出光结构进一步分为面发射芯片和边发射芯片，主要包括 VCSEL、FP、DFB、EML；探测器芯片用于接收信号，将光信号转化为电信号，主要包括PIN和APD。2022年EML大规模商用的最高速率已达到100Gb/s，DFB和VCSEL激光器芯片大规模商用的最高速率已达到50Gb/s。国内厂商目前能够规模量产2.5Gb/s、10Gb/s 激光器芯片，25Gb/s激光器芯片仅少部分厂商实现批量发货，50Gb/s、硅光方案激光器芯片大部分厂商仍处于验证试产阶段。 大多数以太网和InfiniBand互连的首选解决方案是提高每通道的数据传输率，如英伟达GPU的NVLink或GoogleTPU的ICI直接I/O到加速器，也需要尽可能高的通道速率。据报道，英伟达基于第七代InfiniBand的Quantum-2固定配置交换机的部署带来了800G光模块的规模部署需求，首款采用224G通道的产品将于2024年年底前推出样品。 研究机构指出，2022年全球硅光芯片市场价值为6800万美元，预计到2028年将超过6亿美元，2022年至2028年的复合年均增长率为44%。推动这一增长的主要因素是用于高速数据中心互联和对更高吞吐量及更低延迟需求的机器学习的800G可插拔光模块。 天风证券指出，2021-2025年交换机密度预计大约每2年翻1倍，相对应光模块速率也将同步匹配。例如2021年25.6Tb/s交换机所对应400G光模块，2023年51.2Tb/s交换机对应800G光模块，假设按此速率线T光模块的需求也将有望实现。 目前光调制的技术主要基于硅光、磷化铟和铌酸锂三种材料平台的电光调制器。硅光并不局限于单一的衬底或材料，用于光子集成的各种材料平台，如薄膜LiNbO3（TFLN）、Sin、BTO、GaAs 等都已显示出其潜力。传统的800G可插拔光模块功耗为14W，而基于CPO的800G光通信技术只需要5.5W，能耗下降的同时提升了效率，CPO渗透率将从2024年开始快速提升。东方证券认为，CPO的进度本质上是对光模块、光引擎厂商综合实力的长期考验，包括在光模块零部件、封装等方面的技术积累与研发实力，以及下游客户的关系。 英伟达H100芯片支撑起AI大模型的算力需求，谷歌TPU自2017年起已经历多轮迭代；2020年，亚马逊训练与推理芯片投入使用，微软和Meta的自研AI芯片都有望在2024年批量应用。 据估计，2023年问世的GPT-4模型参数数量扩大到1.8万亿个，训练算力需求上升到GPT-3的68倍，在2.5万个A100上需要训练90-100天，OpenAI近期发布的Sora则需要更高的算力支撑。 无论是AI模型的训练还是推理均离不开算力资源的支持，天风证券指出，算力服务器集群之间的数据交换需要数据中心内部的网络互联做配套，从而激发出对高速率光模块的大量需求。模型庞大的训练任务需要大量GPU服务器组成的算力集群来提供算力，而这些服务器之间需要通过网络连接进行海量数据交换，也就需要更高速率的光模块做匹配。 2023年四季度，谷歌的母公司Alphabet云业务继续保持强劲增长，实现收入91.9亿美元，同比增长26%；四季度资本支出110亿美元，同比增长45%，绝大多数开支系针对AI基础设施的投入，服务器居首位，其次为数据中心。 Meta 2024年计划资本支出为300亿-370亿美元，高于预期，预计2024年资本支出将逐季增加。2024年一季度微软资本支出112亿美元，同比增长69.7%，主要系数据中心、GPU等AI相关的前期部署成本增加。2024年世界移动通信大会期间，SK电讯、德国电信、新加坡电信和软银宣布计划成立一家专注于打造特定于电信行业的大语言模型的合资企业。 巨头们争先恐后的资本投入显示出大力布局人工智能的决心，预计2023年三大运营商的资本开支合计为3591亿元，同比上涨2.0%，算网方面相关投资均保持20%以上的增速。2022年，中国智能算力规模达259.9每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS），预计到2027年将达到1117.4 EFLOPS。2022-2027年期间，中国智能算力规模年复合增长率达33.9%，同期通用算力规模年复合增长率为16.6%。 国盛证券认为，随着云计算的发展，超大型数据中心的兴起，高速光模块需求迎来持续放量迭代，而进入到 AI时代后，光通信与交换机作为大模型训练架构的组成部分，将直接影响计算芯片性能的发挥和整体集群的效率，其重要性和地位进一步提高，价值也伴随高端服务器需求放量而持续提高，且迭代速度正在向芯片迭代周期缩短看齐。 竞技宝官网app |
