人工智能帶動光模塊市場需求 2023年光模塊應用前景和發展機遇

• 黃江 2023年5月10日 來源：新浪 954 60
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人工智能需要大量的計算資源來進行模型訓練和預測，而光模塊可以提供高速率、高帶寬的數據傳輸和處理能力，從而加速人工智能應用的運行速度和精度。

光模塊是進行光電和電光轉換的光電子器件。光模塊的發送端把電信號轉換為光信號，接收端把光信號轉換為電信號。光模塊按照封裝形式分類，常見的有SFP，SFP+，SFF，千兆以太網路界面轉換器(GBIC)等。

以ChatGPT為代表的AIGC快速發展，對網絡端也催生了更大帶寬需求。無論是訓練側還是推理側，對光模塊的需求都較為強勁。疊加AIGC帶來的算力和模型競賽，預計北美各大云廠商和相關科技巨頭均有望在2024年大量采購800G光模塊，同時2023年也可能提前采購。

人工智能帶動光模塊市場需求 2023年光模塊應用前景和發展機遇

ChatGPT(全名：Chat Generative Pre-trained Transformer)，是美國人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術驅動的自然語言處理工具，ChatGPT上知天文下知地理，還能根據聊天的上下文進行互動的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進行交流。ChatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。人工智能的強大，超出我們的想象!

人工智能的應用場景廣泛，包括視頻識別、語音識別、圖像識別、自然語言處理等，若出現圖片或視頻相關的爆款AI應用，一方面用戶數量大幅提升，另一方面單個用戶產生的數據流量會顯著增長，從而數據總流量將暴增。人工智能需要大量的計算資源來進行模型訓練和預測，而光模塊可以提供高速率、高帶寬的數據傳輸和處理能力，從而加速人工智能應用的運行速度和精度。此外，光模塊還具有速率高、體積小、可重復性好等優點，在人工智能領域具有很大的潛力和應用前景。因此，人工智能的發展離不開光模塊的支持。

近年來，光模塊的升級和創新一直在不斷推進，從最初的百兆光模塊、千兆光模塊到目前使用比較廣泛的萬兆光模塊、40G光模塊、100G光模塊，還有目前已經有投入使用的200G、400G光模塊甚至小批量出貨的更高速率的800G光模塊不斷推動著各個行業的發展。這些高速率的光模塊擁有更高的數據處理能力和更強的穩定性，為大規模數據傳輸提供了更好的解決方案。光通訊市場開始向更高速傳輸和更智能化的方向發展，這也反映出了人工智能對光模塊的巨大需求。

時代的發展和科技進步，人工智能技術日益成熟，為各行業帶來了諸多便利和改變。40G光模塊、100G光模塊、200G光模塊、400G光模塊和800G光模塊都有各自的應用前景和市場價值，隨著數據規模的不斷擴大和全球通信需求的不斷增加，光模塊市場也將迎來更大的發展機遇。

根據中研普華研究院《2023-2028年中國光模塊行業深度調研與投資戰略規劃分析報告》顯示：

算力作為AIGC技術的重要支撐之一，是影響AI發展與應用的核心因素。傳統數據中心的網絡架構相比，AI數據中心的網絡架構可能存在一些變化。

在英偉達DGX A100 Super POD的AI數據中心系統中，三層交換機全部為Nvidia Quantum QM8790的40端口交換機。第一層交換機與1120張Mellanox HDR 200G Infiniband網卡連接;第二層交換機下傳端口與第一層相連，上傳端口與第三層互聯;第三層交換機只有下傳端口，與第二層相連。此外，存儲側獨立組網，與計算側網絡架構分開，也需要一定數量的交換機和光模塊。因此，相比較傳統數據中心，AI數據中心中的交換機及光模塊數量大幅提升。

英偉達的A100 GPU主要對應200G光模塊，H100 GPU可以對應400G或或800G光模塊。由于光模塊速率由網卡決定，網卡的速率受限于PCIe。通道速率。假設A100和和H100的的DGX服務器內部所用PCIe通道速率達到800G，那么也可以采用800G帶寬的網卡，即也可以采用800G光模塊，大大提升系統計算效率。

光模塊作為算力基礎設施的核心器件，需求增速或將迎來提升。截至2021年年底我國在用數據中心機架規模達520萬架，近五年年均復合增速超30%，數據中心機架規模持續穩步增長，且呈多樣化趨勢發展，智算中心、邊緣數據中心將保持高速增長，帶動數據中心產業鏈上游光芯片、光器件以及光模塊等產品的需求。預計到2025年國內數據中心光模塊市場有望達到525.3億元，2022-2023年復合增長36.9%。Light Counting則預計，2026年全球光模塊市場規模為176億美元，2021-2026年的復合年增長率為13.68%。其中2022-2024年全球光模塊市場規模分別為107.65/119.56/132.62億美元，同比增長16.09%/11.06%/10.92%。

800G光模塊量產窗口已至，2024年或成800G大年

光模塊每4年升級一次，實際出貨時間是晚于電口SerDes及交換機芯片新版發布的時間。2019年作為100G光模塊升級的時間點，市場分成了200G和400G兩條升級路徑。但是在2023年這向個時間點，市場下一代高速率光模塊均指向800G光模塊，疊加AIGC帶來的算力和模型競賽，預計北美各大云廠商和相關科技巨頭均有望在2024年大量采購800G光模塊，同時2023年也可能提前采購。

2022年底，800G光模塊已開始小批量出貨，2023年需求主要來自于谷歌和英偉達。2022年，谷歌資本開支為314.9億美元，同比增長28%。公司預計2023年的資本支出將與2022年基本持平，但資本開支的結構將有所改變，公司將增加對技術基礎設施的投資，包括對AI及云服務的建設投資，同時將縮減辦公設施的資本支出，進一步提高整體投資效率。谷歌今年是800G光模塊市場的主要需求廠商，明年需求量有望持續快速增長。

除此之外，AWS、微軟、Meta等北美云廠商也會加大對800G光模塊的采購。AWS已推出AIGC相關的重磅產品，包括生成式AI平臺Bedrock服務，支持用戶通過API訪問亞馬遜自己的Titan(泰坦)大模型，由兩個全新大語言模型組成;同時支持調用來自AI21Labs、Anthropic、StabilityAI等第三方的多樣化模型;此外還推出了兩款專門針對生成式AI優化的計算實例EC2Trn1n實例和EC2Inf2。其中，為了提升EC2實例的訓練效率，AWS采用了第二代ElasticFabricAdapter(EFA)，網絡帶寬為800Gbps。因此，亞馬遜有望在AI上增加資本開支，繼400G光模塊之后，公司有望在大規模采購800G光模塊。

微軟在AI大模型方面發展較為快速，作為OpenAI的重要投資方，微軟可以在Azure云上提供Open AI的產品，同時也有融合Chat GPT的New Bing搜索引擎以及智能Office工具Copilot產品。微軟在應用側借助Open AI的產品取得先發優勢，對于算力的需求也將保持強勁。微軟開源Deep Seed Chat，降低訓練門檻，有望帶動推理側更大的需求。因此，微軟對于800G光模塊這種高性能網絡設備的需求也有望大幅提升。

國產800G光模塊已開始量產，本土廠商望發揮產業優勢供應全球

在本次算力建設的大周期中，光模塊的增長彈性最為明顯，光模塊可以說是“AI時代的逆變器”。而光模塊作為我國的優勢產業，我國光通信企業生產的低/中/高速率數通、電信光模塊供應全球，因此本輪北美的算力升級周期，國內企業拿下海量訂單具有高度確定性。另外，算力芯片升級，推動超算中心內部的數據交換網絡帶寬升級，光模塊向800G、1.6T速率迭代中，本土光模塊廠商也有望率先受益。

縱觀全球光模塊市場，根據Yole統計數據，2020光模塊廠商市場份額前兩名依然由美企II-VI和Lumentum占據，分別為16%和11%，但是相比于2019年，二者的市場占比均下降了3%。在頭部廠商市場占比出現下降的背景下，國內廠商中際旭創以10%的市場份額位居第三名，相比于2019年增長了1%。同時海信寬帶、新易盛等國內廠家首次進入TOP10榜單，國內廠商市場份額從2019年的31%強勢增長到2020年的40%。

在2023年的OFC光博會上，各家光模塊公司均推出了自己的800G光模塊產品，涵蓋不同封裝方式、材料和傳輸距離等種類。中際旭創表示，公司去年下半年即取得800G訂單，目前訂單充足，一季度800G出貨量環比去年四季度有所增長，二季度訂單充足、產能準備充分，能夠保障交付。公司方面預計，今年800G出貨量每季度將出現環比增長。

新易盛在2023OFC現場演示基于薄膜鈮酸鋰(TFLN)調制器技術的800GOSFPDR8光模塊產品，搭配5nmDSP芯片，功耗11.2W。同時推出LPO光模塊，包含EML、TFLN和SiPh三種方案;華工科技的800GSR8已經在國內市場頭部廠商送樣測試，DR8和FR8產品在微軟和英偉達同樣，預計23年

下半年出貨量將快速增長;劍橋科技的800G光模塊基于傳統EML和硅光兩種方案，對于薄膜鈮酸鋰方案也在積極關注。公司也推出了線性驅動的800G光模塊產品;光迅科技在2023OFC上展示了800GQSFP-DD800的SR8光模塊產品，同時公司擁有800GQSFP-DD2x400GFR4和DR8光模塊。

《2023-2028年中國光模塊行業深度調研與投資戰略規劃分析報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析，重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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