【Nint任拓】AI时代算力需求激涌，高速率光模块伴潮而行.pdf

2024-02-24

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1. 光模块简介

1.1. 光模块的定义

光模块是一种用于光通信的设备，它包括发光器和接收器，可以将电信号转换为光信号并发送到远程设备，也可以将收到的光信号转换为电信号并传递给计算机、路由器或交换机等设备。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。

1.2. 光模块的成本架构

光模块中实现光电转换作用的核心部件是光电芯片，光芯片是光模块中完成光电信号转换的直接芯片，而电芯片是实现对光芯片工作的配套支撑，两者都是光模块的核心部件。成本占比来看，光芯片通常占光模块成本的 40%-60%，电芯片占 10%-30%之间。光模块的主要升级在速率，光通信芯片的成本随着光模块速率的不断升高而提高。作为最主要的成本构成，芯片的差异也成为了衡量光器件高低端的主要标准。越高速、越高端的光模块，光芯片和电芯片的成本占比就越高。

1.3. 光模块产业链上下游

上游主要包括光芯片、电芯片、光器件等供应商，其中光器件供应商较多，国产化率较高，但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。光模块身处中游，属于技术壁垒相对较低的封装环节。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。其中互联网及云计算企业、电信运营商为光模块最终用户。

光芯片国内厂商竞争领域集中于 25Gb/s 以下产品，25Gb/s 及以上产品国产化率尚有不足。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。

欧美日国家光芯片厂商具有技术经验先发优势，逐步实现产业闭环，并建立起较高的行业壁垒，拥有可量产 25Gb/s 速率以上光芯片的技术。国内厂商在芯片制造中对外延技术的掌握尚未成熟，因此高端外延片主要依赖进口，导致发展受限。分速率市场来看，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、硅光方案大部分厂商仍处于验证试产阶段。

电芯片国产化率偏低，核心供应厂商仍以海外企业为主。电芯片包括激光驱动芯片 LD Driver、跨阻放大器芯片 TIA、限幅放大芯片 LA、DSP 电信号处理芯片等，但国内只有少数供应商涉足 25Gb/s 及以下速率的电芯片产品，25Gb/s 以上基本依赖进口。

1.4. 光模块行业格局

近年来国内光模块厂商高速发展，行业内呈现“西退东进”趋势。2010 年至今以来国内光模块厂商飞速发展，全球排名逐步靠前，2010 年国内仅有一家武汉电信器件有限公司（WTD）入围全球 top10 榜单，LightCounting 公布的 2022 年全球 Top10 榜单中国内厂商强者愈强，共计 7 家入围，其中中际旭创与 Coherent 并列高居榜首。 2015-2023 年光模块月度出口规模震荡上行，2023 年 11 月、12 月连续创下新高。根据海关出口数据，2015-2023 年我国光模块出口年化复合增速为 12.26%，上升趋势明显。2023 年呈现前低后高的走势，主要原因为国内头部厂商高速率产品海外订单 Q2、Q3 逐步起量，拉动出口需求增长。

2. 光模块行业概况

2022-2028 年全球光模块市场规模 CAGR 将实现 12%，2028 年全球规模有望突破 200 亿美元。根据 Yole Intelligence 数据，2022 年全球光模块市场规模为 110 亿美元，在大型云服务运营商对 800G 高数据速率模块的高需求和国家电信对增加光纤网络容量的要求推动下，预计 2028 年将增至 223 亿美元，2022-2028 年化复合增速将达到 12%。光模块国内市场需求规模为 20-30 亿美元，占比全球约 1/4。根据 LightCounting 预测， 2018-2023 年中国光模块部署量占比全球 25%-35%，2024-2029 年占比 20%-25%，略有下降。北美云服务商在 AI 集群中部署 800G 的计划较为激进，这将成为未来 2-3 年中国份额下降的主要因素。

2.1. 电信市场运营商资本开支稳中见长，开支比重向算力网络倾斜

电信市场方面，自 2019 年宣布商用 5G 服务以来，三大电信运营商资本开支呈稳中见长态势，2019年三家公司资本开支共计约 2999亿元，预计到 2023年资本开支合计约为 3591 亿元，年化复合增速 4.61%。 2019 年是 5G 网络建设元年，随后 2020-2022 年步入 5G 发展高峰期。2019 年 6 月 6 日工信部向三大运营商和中国广电发布 5G 商用牌照，同年第一批 15 万个 5G 基站建设落地， 2019-2023 年 5G 基站每年平均新增 67.54 万台。5G 领域中光模块的用处在前传、中传和回传，其中前传主要对应 25G/50G 光模块，中传主要对应 50G/100G 光模块，回传主要对应 100G/200G/400G 光模块。

三大电信运营商对产业互联网和算力网络的相关投资正逐步加大。2023 年中国移动预计资本开支将实现 1832 亿元，其中算力网络资本开支 452 亿元，同比增长近 35%，新增投产云服务器超过 24 万台、新增投产对外可用 IDC 机架超 4 万架。中国电信预计 2023 年资本开支将实现 990 亿元，产业数字化投资拟增长 40%，其中算力投资为 195 亿元，IDC 投资为 95 亿元。中国联通 2022 年算力网络占比资本开支 16.8%，公司预计 2023 年算力网络资本开支将达到 149 亿元，占总资本开支比例将达到 19.4%，同比增长超过 20%。

2.2. 资本开支高增、网络架构升级成为提升数通市场景气度的核心驱动力

北美 4 大云服务商资本开支占比全球约 85%份额，2019-2022 年 CAPEX 年化复合增速高达 30.77%。根据 Counterpoint Research 数据预测，2023 年北美 4 大云服务商 Microsoft、 Amazon、Google 和 Meta 将占全球总资本支出的 85%。其中 2022 年整体资本开支有所放缓，背后或可归结于疫情期间导致的全球经济下行，但自 23Q2 开始逐步回暖。

全球数据规模扩张使得对数据中心的建设投入加快，数据中心内部设备需要网络互联，从而对应产生光模块的大量需求。随着通信、互联网应用的不断发展，个人、企业对算力和数据储存的需求逐步往“云”上迁移。IDC 最新数据显示全球数据规模将从 2022 年的 103.66ZB，提升至 2027 年的 284.3ZB，2022-2027 年化复合增速将达到 22.36%，我们认为数据规模的增加需要更多的服务器、交换机，这些设备需要信息交换和网络互联，也就对应产生光模块的大量需求。 Statista 测算全球 hyperscale 数量已经从 2015 年的 259 个，提升至 2021 年的 700 个，且 Synergy Research Group 最新数据显示 2023 年该数量已接近 900 个，容量占比全球所有数据中心的 37%。按照 Precedence Research 数据来看，2022 年全球 hyperscale 市场规模为 801.6 亿美元，预计 2032 年将提升至 9353 亿美元，2023-2032 年年化复合增速将达 27.9%。

叶脊网络架构大幅增加对光模块数量的需求，助力光模块往更高速率方向迭代升级。数据中心的流量分为两种：1）南北流量：数据中心外的客户端与数据中心内的服务器之间通信的流量；2）东西流量：数据中心内不同服务器之间通信的流量。Cisco2021 年数据显示，数据中心流量中以东西流量为主，其占比高达 85%。

传统三层拓扑网络架构中的东西向流量必须经过汇聚层和核心层的设备转发，经过了许多非必要节点，导致最终用户获得的响应时间变慢。相比而言，叶脊架构（Spine-Leaf）的扁平化设计能将东西流量分布在多条路径上，更适于在东西流量较大的场景中使用。进一步讨论，脊交换机和叶交换机之间的互联需要合理带宽比例进行匹配，其上行链路应始终比下行链路运行更快，以免端口链路阻塞，因此叶脊架构在部署更多光模块数量的同时，也对光模块速率提出更高要求。

2.3. AIGC 推动算力需求，“木桶效应”加快高速率光模块迭代升级

2022 年 11 月 30 日 OpenAI 公司旗下模型 ChatGPT 的发布打响全球型军备竞赛。2022 年 11 月 30 日 OpenAI 公司发布大语言模型 ChatGPT，公司 CEO Sam Altman 宣布 ChatGPT 用户仅用时 5 天已经突破 100 万人，且在 2023 年 1 月末，ChatGPT 用户数量突破 1 亿，成为史上用户增长数最快的消费者应用。ChatGPT 的兴起引领了全球多家 AI 公司相继发布自家模型，海外 Google 推出 PaLM2 模型，Meta 发布 LLaMA-13B，Microsoft 基于 ChatGPT 打造 New Bing；国内百度率先发布文心一言。

以 ChatGPT 为例，模型升级迭代的背后是对海量数据的训练和推理，自 2012 年以来全球算力需求迎来快速增长。GPT-1 的模型参数量和预训练数据量分别为 1.17 亿个和 5GB，到 GPT-3 已激增至 1750 亿个和 45TB，且预计未来 GTP-5 的参数量将是 GTP-3 的 100 倍，需要的计算量则是 GTP-3 的 200～400 倍，随着模型不断升级迭代，所需要的数据量也在快速呈倍数增长。根据 OpenAI 发布的《AI and Compute》分析报告中指出，自 2012 年以来，AI 训练应用的算力需求每 3-4 个月就会翻倍，且从 2012 年至今，AI 算力增长超过了 30 万倍。

AI 的应用和发展存在“木桶效应”，算力集群需要网络互联同步匹配，促使光模块、光芯片向高速率方向发展的速度加快。算力的核心是 AI 芯片，其中 GPU 擅长并行大量重复计算，在 AI 领域中得到广泛应用。 AI 芯片提供算力，承载算法，是实现人工智能的物理载体，也是人工智能领域竞争的制高点，常见 AI 芯片包括通用类（GPU、DPU）、半定制（FPGA）和全定制（ASIC）三种类型，其中 GPU 商业化较为成熟；而以 FPGA 和 ASIC 架构研发出的 AI 芯片种类较多，目前尚处于发展探索阶段。根据 IDC 数据，2022 年 GPU 在中国 AI 芯片市场中使用率最高，占据 89%的市场份额，规模达到 60 亿美元。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。 2022 年 3 月 NVIDIA 推出 DGX H100，400G、800G 光模块配套需求应声而动。由于组网方式不同，GPU 与光模块用量配比关系较难精确测算，我们以 NVIDIA DGX H100 服务器集群举例测算：1）在计算网络中，每单片 H100 对应 1.5 个 800G 光模块和 0.9 个 400G 光模块；2）在存储网络中，每单片 H100 对应 1.25 个 400G 光模块。假设只考虑以上两种网络场景中对光模块的需求，则每单片 H100 对应 1.5 个 800G 光模块和 2.15 个 400G 光模块需求，每单片 H100 对应大约 20 个 100G 光芯片的需求。

2.4. 2024 年 800G 将步入规模化放量阶段，1.6T 时代逐步临近

光模块的更新迭代周期约为 3-5 年，海外厂商光模块部署时间领先。400G 的增量于 2019 年开始，海外云服务商部署时间比国内厂商更快，Amazon、Google、Microsoft 和 Meta 在 2019 年起在其超大型数据中心内部采用 100G/400G 架构，并商用部署 400G 光模块。国内互联网厂商中，短视频公司的流量增长和机房空间压力最大，2021 年字节跳动成为国内第一个批量采购 400G 光模块的客户。

受海外 AI 算力需求驱动，旭创 23 年 3 月 800G 需求起量，23 年下半年 400G 订单出货增加。根据 C114 通信网消息，2023 年初由于数据中心需求和资本开支收缩等因素影响，市场原本预期较为悲观，但自 2023 年 3 月以来，公司海外大客户 800G 需求开始起量，并不断增加和补充订单，其背后主要驱动力来自于 AI 算力相配套的交换机网络需求；2023 年下半年，部分海外大客户开始提高 400G 光模块的需求用于以太网 400G 交换机网络，公司 400G 订单和出货量也开始显著增加。

800G 光模块的技术升级包括三代：1）第一代为 8 光 8 电，光接口 8*100Gb/s，电接口 *100Gb/s，也是最早的一代，于 2021 年投入商用；2）第二代为 4 光 8 电，光接口 4*200Gb/s，电接口 8*100Gb/s，商用时间预计为 2024 年；3）第三代为 4 光 4 电，光接口 4*200Gb/s，电接口 4*200Gb/s，商用时间预计为 2026 年。8*100Gb/s 是 800G 光模块前期应用市场的主流方案，当单通道电接口速率与光接口速率相同时，光模块的架构将达到最佳，并具有低功耗、低成本等优势，所以 4*200Gb/s 是 800G 光模块的理想架构，未来也将成为 1.6 Tb/s 的实现基础。

FiberMall 预计 1.6T 光模块需求有望于 2025 年实现。根据 FiberMall 数据预测，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，假设按此速率线性推演，预计 2025 年当交换机速率达到 102.4Tb/s 时，1.6T 光模块的需求也将有望实现。国内龙头厂商预计最早 2024 年下半年海外客户将开始采购和部署 1.6T 光模块。旭创透露 800G 从 2023 年 Q2 开始起量以来，每个季度保持了订单和出货量的环比增长，800G 产品 23 年 Q4 相较 Q3 的出货增速度仍非常明显。且 DSP 和 EML 等核心原材料在 Q3 和 Q4 都已得到不同程度的缓解。旭创预计 AI 大客户最快在今年下半年开始采购和部署 1.6T 光模块。

3. 封装与材料的革新成为光模块的未来发展方向

算力时代背景下，数据中心成为能耗大户，光模块技术的升级不仅仅是简单的速率翻倍，更需要解决高速率带来的的功耗、成本问题。2021 年我国数据中心耗电量为 2166 亿千瓦时，约为三峡电站同期年发电量 1036.49 亿千瓦时的 2 倍；2022 年，我国数据中心耗电量达到 2700 亿千瓦时，占全社会用电量约 3%；根据中国能源报统计，预计 2025 年该比重将接近 5%。光模块能耗占据数据中心交换网络能耗比重的 40%-50%。根据 FibalMall 数据显示，数据中心应用中 400G 光模块能耗为 10-12W，800G 能耗为 15-18W，未来 1.6T 能耗将是 400G 的 2 倍，预计高达 20-24W；同时 Cisco 的数据显示 2010-2022 光引擎能耗提升约 26 倍。显而易见，光模块能耗的激增给数据中心的成本端带来巨大压力，解决其能耗问题成为当下光模块技术更新的关键。

3.1. LPO

LPO（Linear-drive Pluggable Optics，线性驱动可插拔光模块），采用线性驱动技术代替传统 DSP（数字信号处理）/CDR（时钟数据回复）芯片，可实现降功耗、压成本的作用，但代价在于拿掉 DSP 后会导致系统误码率提升，通信距离缩短，因此 LPO 技术只适合用于短距离的应用场景，例如数据中心机柜到交换机的连接等。传统 DSP 可对高速信号在光-电、电-光之间转换后出现的失真问题进行修复，从而降低失真对系统误码率的影响，但功耗大成本高：1）400G 光模块中，7nm DSP 的功耗约为 4W，占整个模块功耗的 50%；2）400G 光模块中，DSP BOM 成本约占 20%-40%。LPO 技术去除了 DSP，将其相关功能集成到设备侧的交换芯片中，只留下具有高线性度的 Driver（驱动芯片）和 TIA（Trans-Impedance Amplifier，跨阻放大器），用于对高速信号进行一定程度的补偿。

LPO 技术的优势包括：1）低功耗：OFC 2023 Macom 展示出的单通道 100G 单模 800G DR8、多模 800G SR8 Linear-drive 方案中多模功耗节省 70%，单模功耗节省 50%。根据 Macom 的数据，具有 DSP 功能的 800G 多模光模块的功耗可以超过 13W，而采用 Macom Pure drive 技术的 800G 多模光模块的功耗不到 4W。2）低延迟：没有 DSP 后处理步骤减少，数据传输延迟减少，Macom 的 Linear-drive 方案中延时可降低 75%。3）低成本：800G 光模块中去除 DSP 后系统总成本可降低约 8%。4）可热拔插：LPO 封装沿用传统热拔插技术，便于后期维护。

LPO 产业发展来看，目前国内布局 LPO 的厂商包括新易盛、剑桥科技、中际旭创、海信宽带等。高线性度的 Driver、TIA 芯片主要供应商包括 Macom、Semtech、Maxim 以及 Broadcom。1）新易盛于 OFC 2023 上展出了 800G LPO 光模块，包括多模和单模应用。2）剑桥科技先后两次收购分别获得了Macom和Lumentum日本公司的部分资产和研发团队，预计 23 年 7-10 月首批 LPO 400G/800G 光模块产品可实现小批量供货。3）中际旭创有 LPO 相关技术储备和产品开发，且已向海外重点客户推出解决方案和送测。

3.2. CPO

CPO（Co-packaged optics，共封装光学），是指将网络交换芯片和光模块共同装配在同一个插槽上，形成芯片和模组的共封装。与传统可热拔插式技术相比，CPO 技术的优势包括：1）低延迟，低功耗：由于光模块和交换芯片在同一个封装内，信号传输路径更短，可以实现更低的延迟。另外光电共封装技术可以减少信号传输的功耗，并提高整体系统的能效。2）高带宽：光电共封装技术支持高速光通信，可以提供更大的数据传输带宽。3）小尺寸：相比传统的光模块和电子芯片分离封装的方式，光电共封装技术可以实现更紧凑的尺寸，有利于在高密度集成电路中的应用。

CPO 发展进程处于起步阶段，算力时代背景下 AI 对网络速率需求提升，市场空间未来有望突破。LightCounting 在 2022 年 12 月报告中称，AI 对网络速率的需求是目前的 10 倍以上，在这一背景下，CPO 有望将现有可插拔光模块架构的功耗降低 50%，将有效解决高速高密度互联传输场景。Yole 报告数据显示，2022 年，CPO 市场产生的收入达到约 3800 万美元，预计 2033 年将达到 26 亿美元，2022-2033 年复合年增长率为 46%。

3.3. 硅光子技术

硅光子技术是基于硅和硅基衬底材料，利用现有 CMOS 工艺进行光器件开发和集成的新技术。硅光子技术的核心理念是“以光代电”，即采用激光束代替电子信号传输数据，将光学器件与电子元件整合至一个独立的微芯片中，提升芯片之间的连接速度。相较传统分立器件方案，硅光子技术的优势包括：1）高集成度：其采用半导体制造工艺将硅光材料和器件集成在同一硅基衬底上，形成由光调制器、探测器、无源波导器件等组成的集成光子器件。相较磷化铟（InP）等有源材料制作的传统分立器件，硅光光模块无需 ROSA（光接收组件）、TOSA（光发射组件）封装，因而硅光器件体积与数量更小、集成度更高。2）低成本：相较于传统的分立式器件，硅光模块的集成度更高，封装与人工成本降低；此外硅基材料成本较低且可以大尺寸制造，意味着硅基芯片成本得以大幅降低。3）兼容成熟 CMOS 工艺：硅光子技术能利用半导体在超大规模、微小制造和集成化上的成熟工艺积累优势。

2022-2028 年硅基光电子芯片年化复合增速有望实现 44%。根据 Yole 数据，2022 年硅基光电子芯片规模约 6800 万美元，预计 2028 年市场规模将增长至 6 亿美元以上，2022-2028 年化复合增长率将实现 44%，其主要增长动力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。

硅光子技术产业链的上游包括光芯片设计、SOI 衬底、外延片和代工厂，中游为光模块厂商，下游分为数通领域和电信领域。Intel、中际旭创、Coherent、Cisco 和 Marvell 等厂商同时具备 PIC 设计和模块集成能力，且与下游云厂商和 AI 等巨头客户保持紧密合作，优势显著，在供应链中的引领作用较为明显。海外头部厂商市场份额优势明显，国内厂商处于追赶阶段。竞争格局来看，数通市场中 Intel 占比处于领先地位，份额高达 61%，随后的 Cisco、Broadcom 分别占比 20%和 7%。电信市场中，Cisco 占据 49%的市场份额，紧随其后的 Lumentum 和 Marvell 分别占比 30%、18%，电信市场增长主要来自用于长途网络的相干可插拔模块。

国内光模块厂商相继布局硅光技术领域，未来有望打开市场空间。随着 AIGC 领域对算力和高速率光模块需求的提升，国内多家厂商如中际旭创、新易盛等企业相继布局硅光技术领域，未来有望进一步打开市场空间。

3.4. 薄膜铌酸锂

电光调制器可以将电信号转换为光信号，从而实现光信号的调制。通常来说，电光调制器有三类，基底分别采用：硅光、磷化铟和铌酸锂材料。其中硅光调制器适用于短程数据通信光模块，磷化铟调制器适用于中长距离光通信网络光模块，铌酸锂适用于 100Gbps 及以上的长距骨干网和单波 100／200Gbps 的超高速数据中心。三种材料比较对比来看，磷化铟材料成本较高。硅材料在光通信波段具有透明性和高折射率，制备工艺与 CMOS 兼容，可以制备大规模的硅集成光路，但硅材料不具备电光效应，硅基调制器只能采用热调制或载流子效应调制，从而限制了其速率。铌酸锂具有显著的电光效应，非常适合制作高速电光调制器，但早期并没有合适的工艺可以制备薄膜铌酸锂晶圆，因此铌酸锂调制器只能使用体材料做分立元件，分立的铌酸锂体材料光学器件体积大，工艺与 CMOS 不兼容，不便于集成。传统铌酸锂调制器行业竞争格局较为稳定，全球仅有富士通、住友和光库科技三家公司可以批量供货。

薄膜铌酸锂通过“离子切片”方式，从块状的铌酸锂晶体上剥离出铌酸锂薄膜，并键合到附有二氧化硅缓冲层的 Si 晶片上。相较于其他光电子材料，如磷化铟（成本受限）、硅光（性能功耗受限）、铌酸锂晶体（尺寸受限），薄膜铌酸锂可实现超快电光效应和高集成度光波导，具有大带宽、低功耗、低损耗、小尺寸等优异特性，并可实现大尺寸晶圆规模制造。薄膜铌酸锂调制器是一种基于铌酸锂材料制作的光学调制器，与传统铌酸锂调制器相比，薄膜铌酸锂调制器在器件尺寸、电光带宽和集成度方面具有明显优势。

薄膜铌酸锂调制器主要在骨干网通信的相干通信端口应用，根据 Research Dive 数据预测， 2023 年全球铌酸锂调制器市场规模将达 40.76 亿美元，预计 2030 年将达到 65.43 亿美元， 2022-2030 年 CAGR 将实现 6.09%。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）