本报告导读：

本轮光模块爆发持续时间将较长，历史级别的增长可期；AI 芯片的快速迭代成为新时代光模块升级的主力军

摘要：

训练和推理辩证统一，不存在算力投入断点。本轮AI 训练和推理需求，分别对应云计算时代B 端企业上云，和C 端爆款app 应用，最终都将面向广阔的B端、C 端用户，本质上是辩证统一，不存在需求断点。此外，巨头从IT 设备自用到云基础设施能力外溢提供云服务摸索了5-10 年，然而AI 爆发下巨头们基本是在很短的时间内同时决定做两方面的部署，投入的规模预判强度将比云计算时代更大。此外，我们认为未来实现超越历史的高增长具备可能性。AI 爆发以前，数通光模块全球市场仅50 亿美金，而北美四大厂2022 年度资本开支就达到1500 亿美金的，光模块金额仅占3%。因此，只要云厂商未来几年在资本开支结构上往光模块有所倾斜，增量都是巨大的。

AI芯片取代交换机芯片，成为加速光模块升级的主力军。云计算时代，传统我们认为随着全球仅有的博通交换机芯片升级，数通光模块稳定的经历3 年一代升级路径。但AI 浪潮刺激下，具有产业号召力的AI 芯片供应商比交换机芯片厂商更多，不同代的产品迭代间隔明显缩短到2 年以内，芯片互联速率动辄上百GB，需要匹配最高速的光模块。当前时点，我们认为当前1.6T 产业链雏形已现，有望在AI迭代的加速下在2024H2 或2025 年看到规模需求。

推理爆发初见端倪，云需求颓势将得到扭转。我们分析了Meta 推理芯片MTIAv1 的性能指标，以及其使用的网络结构。可以看到，Meta数据中心推理服务器的需求成数十倍的增长，在此背景下，Meta 自研的MTIAv1 芯片采用100G 的网卡，同时在具备中低复杂度的模型中表现要比H100 更优，而在高复杂度的情况下仍有不足。我们认为短期看推理服务器需求爆发，相当于传统意义上100G/200G/400G 模块端口云需求的补充，中期看，推理芯片也将快速迭代，进一步将带动光模块、网络设备更快升级。

投资建议：重点关注数通产业链和算力网络链：1）数通光模块核心标的：新易盛、天孚通信、光迅科技；2）稀缺的光芯片突破企业：

光库科技，仕佳光子；3）有望突破的模块企业，受益标的：剑桥科技、博创科技、华工科技。

风险提示： AI 训练需求不及预期；北美资本开支不及预期