一、光模块：数据传输核心器件，受益AI需求爆发
光模块：光传输网络中的核心器件
光模块是用于设备与光纤之间光电转换的接口模块，主要用于实现光电信号的转换，是现代光传输网络中的必要器件。光模块主要由光学器件和辅料（外壳、插针、PCB与控制芯片）构成。光学器件（包括光芯片和光学元件组件）约占光模块成本70% 以上，辅料（外壳、插针、PCB与电路芯片等）占光模块总成本近30%。 光发射组件TOSA一般包含激光二极管、背光监测二极管、耦合部件、TEC以及热敏电阻等元件。一定速率的电信号经驱动芯片处理 后驱动激光器（LD）发射出相应速率的调制光信号，通过光功率自动控制电路，输出功率稳定的光信号。光接收组件ROSA一般包含 光电探测器、跨阻放大器、耦合部件等元件。一定速率的光信号输入模块后由光探测器转（PD/APD）换为电信号，经前置放大器 （TIA)放到后输出相应速率的电信号。
光模块：百亿美元市场规模，流量增长是推动核心
光通信的应用与信息流量爆发式增长密切相关。随着信息爆炸式增长，对通信质量、信息质量要求越来越高，光通信成为必然出路。 在目前电光网络的架构中，光模块是承担光电转换功能的核心器件，所以光模块的需求核心来自于数据流量的爆发式增长。
而当数据流量的核心增量从电信网络向数据中心、再向AI集群转移时，光模块不同阶段的主要增长驱动力也发生变化。根据 LightCounting数据，光器件光模块市场规模总体超过百亿美元，其中数通市场占比已达半数， 数通市场在移动互联网、云计算和AI的不断发展推动下，成为光器件光模块产业的主要下游场景。
电信市场：整体市场有望企稳回升
电信光模块全球市场规模在50-60亿美元左右。电信市场中，光模块主要包括固网接入（FTTx）、无线接入（无线前传和回传）以及 无源波分系统使用的CWDM/DWDM模块（包括DCI/城域网/骨干网）等场景。整体来看，电信市场需求在经历2019年5G迭代升级驱动后 达到相对高点，近年来需求有所放缓，整体市场规模约50-60亿美元。其中CWDM和DWDM模块占比最高，目前市场规模在40亿美元左 右；无线前传和无线回传模块市场规模约6亿美元；FTTx所使用的PON模块市场规模约10亿美元左右。
电信市场出货结构上，用于光纤接入的PON模块占比较大（近年出货超9000万块）；波分复用（WDM）光模块的单价较高，近年出 货量在180万块左右。
数通市场：传统数据中心需求平稳，AI成为核心增长来源
数通光模块市场整体规模目前约50亿美元，AI成为后续核心增长来源。光模块是AI投资中网络端的重要环节，其与训练端GPU出货量 强相关，同时推理段流量需求爆发也有望带动需求增长。在算力投资持续背景下，AI成为光模块数通市场的核心增长力。据Coherent数 据，预计2023年以太网光模块整体市场规模接近45亿美元（考虑用于存储连接的FC光模块，数通市场规模接近50亿美元），其中800G、 1.6T及3.2T的高速数通光模块市场规模将从2023年的6亿美元以超过70%的CAGR增长至2028年的超过90亿美元，预计AI相关的800G以 上数通光模块市场规模将占所有数通光模块的近60%。
传统市场需求方面，根据LightConting数据，2023年整体市场有一定承压，有望于2024年修复，整体增长相对平缓。
价：长期下降趋势下，有阶段性上升
AI驱动下，光模块升级周期呈现加速特征，高速率光模块有望实现出货均价提升。光模块的价格在代际内产品价格年降，同时更高速 率升级驱动下，单位比特成本整体呈现下降趋势。但由于AI带动光模块速率升级的周期加速（详见第三章），高价值量的新产品加速 推出，短期内高速率光模块市场有望出现结构性的均价提升趋势。
驱动力：打破英伟达垄断，释放新需求
超以太网联盟成立，推动在AI领域与IB展开竞争。超以太网联盟（Ultra Ethernet Consortium，UEC）集结了AMD、Intel、博通、思科、 Arista、HPE、Meta、微软等云厂商，为AI领域提供基于以太网的开放、可互操作、高性能的全通信堆栈架构。UEC将推出新传输协议， 提供更灵活的传输，不需要无损网络，允许many-to-many人工智能工作负载所需的多路径和无序数据包传输等功能。 谷歌也自研了Falcon传输协议，支持RDMA和NVMe以及扩展的上层协议ULP，通过映射层它还兼任传统 IB 的Verbs。 当前AI网络主要采用IB协议，以太网协议的完善有望推动相关交换机厂商加速AI领域产品迭代，释放高速光模块新需求。
二、AI集群网络架构升级，光模块需求弹性大
数据中心网络架构和光模块数量息息相关
数据流量增长推动着网络架构升级。传统数据中心经历了从三层架构到叶脊架构的改变，主要是为了适配数据中心东西向流量的增长。 随着数据上云的进程持续加速，云计算数据中心规模持续扩大，而其中所采用的的虚拟化、超融合系统等应用推动数据中心东西向流 量大幅增长——根据思科此前的数据，2021年数据中心相关的流量中，数据中心内部的流量占比超过70%。 网络架构的变化导致光模块需求的变化。以传统三层架构到叶脊架构的转变为例，叶脊网络架构下，光模块数量提升最高可达到数十 倍。
GH200：网络结构及光模块需求测算
针对单个GH200集群：256张超级芯片GPU互联，采用2层fat-tree网络结构，其中两层网络均采用NVLink switch来完成搭建，第一 层（服务器和Level 1交换机）之间使用了96台交换机，Level 2使用了36个交换机。 NVLink switch的配置参数为：每台交换机拥有 32个端口，每个端口速率为800G。由于NVLink 4.0对应互联带宽双向聚合是900GB/s，单向为450GB/s，则256卡的集群中，接入 层总上行带宽为115200GB/s，考虑胖树架构以及800G光模块传输速率（100GB/s），800G光模块总需求为2304块。因此，GH200 集群内，GPU:光模块=1:9。 若考虑多个GH200互联，参考H100架构，3层网络架构下，GPU:800G光模块需求=1:2.5；2层网络架构下，GPU:800G光模块 =1:1.5。即多个GH200互联情况下，GPU:800G光模块上限=1:（9+2.5）=1:11.5。
Meta算力集群架构及应用
Meta此前发布“Research SuperCluster”项目用于训练LLaMA模型。RSC项目第二阶段，Meta总计部署2000台A100服务器， 包含16000张A100 GPU，集群共包含2000台交换机、48000条链路，对应三层CLOS网络架构，若采用全光网络，对应9.6万个 200G光模块，即A100:光模块=1:6，与前文测算的A100架构相同。
针对LLaMA3的训练，Meta使用了H100 GPU，包含IB和以太网集群，最大均可支持3.2万张GPU。针对以太网方案，根据Meta披 露的信息，其算力集群仍采用了有收敛的叶脊网络架构——每个机架2台服务器，接入1个TOR交换机（采用Wedge 400），一个 集群中有252台服务器；Cluster交换机采用Minipack2 OCP机架交换机，一个集群中共使用18个Cluster交换机，推算收敛比为 3.5:1；汇聚层交换机共18台（采用Arista 7800R3），收敛比为7:1。集群主要采用400G光模块，从集群架构来看，以太网方案仍 有待在协议层面进一步突破，推动无阻塞网络的构建，关注超以太网联盟等进展。
三、光摩尔定律加速，关注新材料、新封装
光摩尔定律：传输速率提升，单位bit的成本、功耗下降
数据流量爆发带来流量洪水压力下，带宽瓶颈不仅带来传输效率的问题，采用多个相对低速率链路捆绑的方式也会引入负载不均衡的 问题。因此数据流量增长要求光模块速率提升，同时也降低单位数据传输成本。更高的网络带宽能够在单位时间传输更多的数据量， 事实上能够降低单位bit的传输成本，即“光摩尔定律”——短距光模块每4年左右演进一代，比特成本下降一半、功耗下降一半。
英伟达致力于持续提升算力集群网络带宽
以英伟达为例，从A100、H100到B100，对应网卡接口速率从200G提升到800G；H100的卡间互联采用NVLink 4.0，双向带宽提升到 900GB/s。反面案例而言，英伟达面向中国市场推出的H800，由于卡间互联带宽降为400GB/s，大模型训练效率有明显降低。 展望后续，算力集群通信带宽持续迭代提升。IB网络层面，英伟达有望在B100、X100分别引入XDR 800G网卡和GDR 1.6T网卡。并且， 由于NVLink对比PCIe的大带宽优势，英伟达进一步探讨了NVLink从GPU互联拓展至服务器间互联的可能性——以H100和A100对比为例， 根据英伟达官网，若完全采用NVLink网络下（即将IB网络替换为NVLink），H100集群训练效率最大有9x的提升。 从光模块层面，算力集群中，光模块的带宽与网卡带宽密切相关，因此算力集群网络带宽的提升，要求光模块持续 向更高速率升级。
1.6T芯片：单通道200G芯片方案逐步成熟
从上游光电芯片维度来看，Lumentum预计200G EML方案将在2024年下半年开始出货；三菱于OFC 2023推出单波200G PAM4 CWDM4 EML芯片。2023年3月，Marvell发布了新一代Nova系列PAM4 DSP 芯片，采用 5nm 先进制程，可应用于1.6T的DR8/DR4.2/2xFR4/LR8 光模 块中；Semetch和博通于ECOC 2023展示200G单通道方案，采用博通112Gbd PAM4 DSP芯片。 从适配交换芯片情况来看，博通、思科、Nvidia都已经推出51.2T的交换芯片产品；Marvell Terlynx 10有望于2024年投产。
硅光：CPO光引擎最佳产品形态
如前文所述，CPO旨在将光学器件和ASIC芯片直接封装成片上系统，实现更高密度的光电集成和更高性能的光通信系统。硅光是 CPO 交换机中光引擎的最佳产品形态，也是未来硅光在数通最具潜力的应用场景——CPO技术是通过硅光子实现光学I/O，而采用硅光 技术可以轻松突破现有带宽的瓶颈。
四、竞争格局：国内厂商领先，龙头厂商核心受益AI
竞争壁垒：研发优势
光模块厂商需要持续研发投入从而抓住代际升级新品机遇，实现扩大并巩固市场份额。对下一代际产品的前瞻布局和研发、新技术的 储备和预研，都需要光模块厂商持续投入研发。头部厂商具备雄厚的研发实力和再投入意愿，在代际升级时往往取得最大的行业红利， 进一步巩固优势。
竞争壁垒：规模效应
由于光模块价格存在年降，先进入者具备规模效应优势。光模块价格受摩尔定律影响，光模块进入量产后，芯片价格和光模块价格快 速下降。例如100G光模块自2016年开始规模化出货，2017/2018/2019/2020年的价格年降幅分别为25%/39%/37%/23%；400G光模块 2020-2021年平均出货价格的年降幅度分别为31%/24%。 因此先进入者由于在规模上具备优势，能够更快降低供应链成本、提高生产良率。
竞争壁垒：客户黏性
应用不同厂商的光模块需要后期调试，单一客户仅会选择有限的供应商且不会频繁更换，形成较高的客户认证壁垒和客户黏性。光模 块的标准虽然很统一，但即便同款规格的光模块产品，不同的厂商在同样的设备中使用都会有不一样的性能表现，存在兼容性问题。因 此新供应商导入往往需要经历送样-验厂等多个环节、较长时间的审核（认证周期通常需要1年左右时间），终端客户相对来说会控制光 模块供应商数量（一般控制在3-4家），更换频次较低，形成客户黏性。
报告节选：
（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。）
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