AI+算力+光通信更新 1、...

产业链光模块及ASIC专家对26E 1.6T出货预期乐观，同时维持前序800G高增指引；26E NV 1.6T出货有望超预期。

同时，黄仁勋本周将访问欧洲，欧盟目前已启动一项200亿欧元，新计划建设AI 。

Gigafactories，每座工厂预计将配备10万颗以上的AI芯片。德国已表明将在境内新建至少一座AI超级工厂。

产业链相关：天孚通信、新易盛、中际旭创、德科立、剑桥科技、联特科技等。

在Meta部署的24K集群中，计算部分成本占比约68.2%，而网络互联部分占比达23.9%。持续关注DCI、铜链接、交换机及液冷等环节。

-铜链接：meta集群scaleup及scaleout1层采用铜链接方案，同时GPU：光模块=1:8；同步利好光模块及铜链接厂商，产业链相关：沃尔核材、瑞可达、鼎通科技、盛洋科技等。 -集群加速扩张推动DCI需求，产业链相关：德科立等。

-网络设备占比提升，产业链相关：CLS、AVGO、coolermaster及asic光模块配套供应商，英维克中石科技等。

国内链，上游供应链出货5-6月持续修复+火山引擎大会+B30供货预期+csp采购订单，有望持续带动自主可控及国产算力，产业链相关：华丰科技、菲菱科思、锐捷网络、科华数据、奥飞数据、润建股份等。

国产算力目前的行业基本面情况，2季度业绩应该是糟糕的，但现在科技进入成交量冰点后，有资金开始博弈科技的“利空出尽”，毕竟英伟达也有可能给我们重新设计一款B30供货。

在国产算力业绩不好的情况下，市场的逻辑是如何选择的呢，有几条：

1）英伟达产业链和海外链：英伟达产业链走海外路线，所以业绩更有保障，PCB方向有两个：胜宏科技、生益电子的脱颖而出，都是因为他们走海外线。

2）国内的算力就比较迷，市场选择不太好选。

5日是跟风普涨，6日才开始逻辑线逐渐浮现，即算力租赁，因为既然国内缺芯片，那么很难再建算力中心，那么以前有算力的算力租赁企业就好，因此市场选择了并行科技/青云科技/优刻得，还有算力租赁的就是科华数据/奥飞数据/润建股份。

deepseek R1之前出来的时候也是算力租赁表现，因为DS跟算力之间没有直接关系，也是就是租用算力。

3）存储：存储的原因不是需求，而是涨价，现在DDR4在涨价；实际上也这波科技的回暖也没有很多很具象化的逻辑和线索。

近期英伟达股价反弹至前高附近，英伟达产业链股价似乎有卷土重来之势，但当前时点我们想重点提示的是，AI的投资特征面临变化。

新兴技术发展绕不开其特征的规律，这是我们对PC互联网、移动互联网、乃至电动车等新兴技术发展规律，以及不同阶段的股价走势规律，详细研究后得出的结论。

换言之，新兴产业的演绎规律，从萌芽期到成长期再到成熟期，都有很多值得研究的层面，事实上也确实存在固有规律。针对AI发展阶段，在众多规律中，我们想提示的是，上游景气到达峰值后，其一，在应用有重大突破前，适当降低AI的投资预期；其二，过渡期期间，上游或已经不是投资重心。

这点在PC互联网和移动互联网的类似发展阶段，都是客观存在。

具体来看，2000年附近互联网渗透率接近40%附近，意味着电脑硬件端景气增速面临放缓，但此时，应用端多数尚未成功迈过鸿沟期。2011年附近智能手机渗透率接近40%附近，意味着智能手机硬件端景气增速面临放缓，但此时，应用端多数尚未成果迈过鸿沟期。这种上游增速放缓而应用尚未有景气的【过渡期存在】才符合发展常识。原因在于，上游走向成熟之后，下游应用需要一定的时间酝酿和试错，才能有所突破。

这个规律对现阶段的AI意味着什么？

随着大模型训练日益成熟，上游算力景气到达峰值，从上游产业属性看，到达峰值后面临放缓是可预期的。然后，上游发展成熟，意味着应用端具备了突破的条件，但是需要时间去酝酿和试错，才能迎来基本面的支撑。换言之，【过渡期存在】是AI当前的发展阶段。

分析的意义在于，在短期波动的噪音中识别出不变的规律。通过对新兴技术案例的深度复盘以及对AI新阶段的发展特征，我们认为不变的规律是存在的。因此建议，其一，在应用有重大突破前，适当降低AI的投资预期；其二，过渡期期间，上游或已经不是投资重心。

复盘deepseek春节后至今，应用落地的底层逻辑，需要算力基建支撑：1）复盘1月中下旬至今，主流云、算力租赁、IDC板块共振，算力租赁板块持续高企，云与IDC板块行情有望重启；2）头部互联网大厂加码规模集群建设；3）“以训练反哺调度优化”成为技术演进的新方向。

云计算市场存在投资周期性和成长性并存的典型特征，大规模的资本开支或将会撬动新一轮云计算的扩张周期。

近半年，阿里云营收增速、市场份额均在反弹。这背后的重要因素是AI落地取得了实际进展。云是AI的基础设施，它为AI提供算力、存储、网络等资源。

之所以认为云计算产业价值有望重估，原因在于2020年云计算行业需求放缓外加价格战，云市场增长进入收缩，随着22年末23年初AIGC兴起，头部互联网大厂云业务增速开始有了相对明显变化，同时经营效率在继续提升，我们认为未来也会慢慢传导到其他国内云计算厂商，云计算行业有望有迎来价值重估。

产业链相关：云基建：优刻得、青云科技、品高股份、首都在线、金山云。应用云：金山办公、微盟集团、迈富时等。

上周重点提示AI运力（通信）的新方向和新思路。

催化事件：1.博通业绩提及以太网交换芯片、网卡等贡献业绩40%，超出市场预期。以太网方案目前主用Scale-out，未来逐步切入Scale-up领域；2. 博通此前发布新一代TH6交换芯片，基于此芯片有以太网和CPO两种交换机。数据吞吐高达102.4TB以应对十万卡以上级别的超大规模集群趋势如Xai已明确百万台集群，甲骨文40W台。预计北美至少三家客户将在2027年部署百万卡集群；3. NV下半年CPO出货在即，通过产业交叉验证，博通和NV的CPO交换机26年很大可能超出花旗预期的1.1万台 。

超大规模集群的距离分布带来DCI新需求，高功率带来降耗需求。看好CPO、DCI等新技术发展前景。

德科立：北美DCI的Ciena财报大超预期，德科立作为其深度绑定合作厂商也将受益。重点跟踪Xai的DCI招标情况。

罗博特科：CPO/LPO设备厂商。博通惟一供应商，同时合作nv，台积电，华为，菲尼萨，spaceX等。关注三季报及订单情况。

太辰光：全球领先的MPO厂商，深度绑定康宁。MPO目前全球供不应求，高速率CPO将提升MPO单机价值（NV的CPO中价值量6.5K美金）。

天孚通信：全球领先的光引擎厂商，深度绑定NV，此外CPO绑定亦NV，目前提供FAU，ELSFP等器件，价值量约8K美金。

市场首家提醒: 谨防CPO对传统可插拔光模块的冲击，以NV的quantum-X为例，硅光引擎封装到交换机内，外部用MPO线缆连接，每台交换机减少144支光模块，收发共288个。假设明年1万台交换机出货，硅光引擎将替代1.6T传统可插拔光模块约288万支。由于ww排斥➕北美回流，国内头部光模块厂家目前均无法参与！不过CPO三年内仍然无法完全取代传统光模块，双方各有适用场景，CPO渗透率也可能低于预期。

订单及物料：订单多数覆盖半年周期，部分可到年底，整体周期比以前更长，大客户看重交付速度。Q2预计物料情况改善，产能输出改观，业绩环比同比都有良好表现。

需求判断：MPO需求持续增长，预计从今年到明年持续向好。

产能：1）越南一期产能为24年国内产能20%，25年初已投产，但由于需要人员培训、人员素质等，预计4Q25才能完全达产，在做二期规划。2）租用的坪山新增场地已达产且满产，预计还会在同一地点继续扩充产能，预计二季度及以后会有更大提升，相比24年产能提升20%以上。 关税：大客户康宁订单没有关税负面影响，其他客户略有负面影响。

我们在花旗年度硅谷巴士考察之旅中，与NVIDIA网络业务高级副总裁Kevin Deierling进行了投资者会议。总体来看，我们对NVIDIA在计算、网络与存储三方面构建的AI“全栈护城河”印象深刻。以下为要点回顾：

一切围绕AI：公司聚焦于AI所需的网络功能。NVIDIA拥有一个统一的网络操作系统，专注于优化计算和存储，目标是以用户每秒令牌成本（TCO）最低为核心。Dynamo是AI工厂的操作系统。自Mellanox被NVIDIA收购后，该团队停止研发园区交换机，转而专注于AI交换机，因为电信/大规模Web的响应逻辑与AI代理流不同。

Spectrum-X销售：在最近公布的第一季度财报中，网络业务实现了强劲的环比64%的增长，达到50亿美元。这一增长看起来来源广泛，涵盖从“scale out”（横向扩展）到“scale up”（纵向扩展）的产品。在“scale up”方面，公司凭借NVLink解决方案实现了超过10亿美元的销售；在“scale out”方面，公司在Spectrum-X（以太网）产品组合上持续取得进展，新增了两个客户。Spectrum-X季度营收运行率为20亿美元，包含了NIC（网络接口卡）和交换机两部分。

Infiniband与以太网：以太网仍在不断演化，但Infiniband依然是金标准。超大规模客户出于熟悉度的考虑要求使用以太网，NVIDIA在Spectrum X方面具有强大能力。

尽管像Arista的EOS系统这类通用供应商试图从传统数据中心交换业务转向AI应用，NVIDIA的优势在于其具备完整的技术栈。

博通（Broadcom）在市场中的主要产品为Tomahawk，而非Jericho平台，后者具有可编程性但会增加延迟。

NVLink：NVLink是一个机架内的scale-up平台，为AI量身定制。它通过缓存一致性接口连接多个GPU（最多72个）。

更大型的LLM模型受益于GPU的大规模纵向扩展，有时开发者会根据硬件GPU栈构建模型。客户无需从NVIDIA购买整个技术栈，他们可以按需采购，如超级NIC、交换机，以及用于半定制AI基础设施的NVLink Fusion。

铜线功耗低且成本便宜。但进行横向扩展时使用CPO的原因在于，PCB上的10到15英寸铜线会产生大量噪音，需要额外的DSP和重定时器（retimers）来处理。为避免这一问题，可将光学组件直接封装在ASIC旁边，将信号转化为光信号，从而省去DSP和重定时器。

*公开资料整理，仅作为行业分析参考，不构成任何投资建议！