通信行业2023年半年度展望：紧抓AI之光

——通信行业2023年半年度展望 分析师李美贤电话：13718969817邮箱limx_yjs@dxzq.net.cn 执业证书编号：S1480521080004 投资摘要： 2023年上半年，通信板块一路领跑。2月以来，随着chatGPT的火爆，景气度从光模块传导到服务器、交换机等设备，市场对数据中心的算力网络的增长预期大幅提升。今年上半年，通信板块大幅跑赢科创50、沪深300等指数。 展望下半年，我们认为AI依然是今年主线，长期来看，建议关注中国光模块产业链崛起机遇。 大模型是一种新的生产力工具，来帮助我们更准确地认知世界和预测世界。大模型的出现是一系列的变革，我们看到不仅是800G光模块、HBM需求旺盛的现象，其背后是深度学习对于链上所有参与环节的突破，包括解决存储墙出现的HBM、解决算力墙出现的集群和分布式训练、解决通信墙而出现的网络架构革新、解决功率墙出现的液冷等等，是通信和电子一系列技术新一轮的变革。 本轮光模块800G周期有何不同？网络架构变革是800G超预期的原因。光模块行业是一个周期成长的行业，本身遵循光摩尔定律，即每2-3年网络带宽翻倍，因此光模块公司的业绩往往跟随速率升级的周期节奏。而本轮800G周期和以往100G、400G的不同之处在于，不仅仅是速率升级，还有网络架构的变革。我们看到AI数据中心网络架构有两个变革：一个是从Spine-Leaf架构→Fat-tree架构；二是GPU All-to-all直连，这两种变革都额外地、大幅地增加了光模块需求。我们测算，由于使用Fat-tree的架构，DGX A100中GPU:光模块的比重将达到1:6，而GPU All-to-all直连是光模块增量最大的部分，使得GPU:光模块从1:2.5大幅提升至1:7。 网络架构的变革的驱动力？传统适用于HPC的网络，无法满足大模型集群训练的带宽和时延需求。大模型训练的本质是将权重参数网络多次迭代，海量的数据因此需要不停地从存储和计算单元反复转移，需要至少数百万次的迭代，直到输出可接受的结果。而分布式训练需要GPU之间通信，使得AI/ML数据中心东西流量大增，流量模式也异于传统云计算。分布式训练的两种方式——数据并行（Data parallelism）和模型并行（Model parallelism），都涉及频繁的GPU间通信。无阻塞（Non-blocking）的网络，由于其不收敛的特点，可以提高网络效率，加快训练速度，这是专用于AI/ML训练的数据中心，其网络架构从Spin-leaf转到Fat-tree的原因。GPU本身为了解决存储墙而对HBM的采用，虽然使得存储带宽的大幅提升，但也进一步拉大了存储带宽和网络带宽的差距，使得网络带宽成为算力瓶颈，这是推动GPU进行all-to-all直连的原因。 未来，模型大型化的演进，会持续提升的算力需求。AI对算力增长的推动主要来自两个方面：1）更大规模的模型；2）多模态模型。HBM迭代加快，更高带宽的HBM3E有望今年底量产，将进一步推动网络带宽的提升。算力、存储、网络是绑定关系，更高的算力、更大带宽的存储，必然需要升级网络。第二代800G产品将采用200GPAM4，可以进一步提升带宽、降低功耗。在今年的3月举办的OFC上，包括II-VI等在内的头部光模块厂商都展出了基于200G PAM4方案的800G和1.6T光模块样品，产业落地逐步加快。 事实上，光模块已成为我国优势产业，有望尽享800G红利。近5年来，中国光模块厂商凭借强大的工程师红利，在与海外光模块厂商竞争中不断占据上风。2022年，合计七家光模块厂商进入全球前十，中际旭创更是凭借在数通领域的强大优势，与II-VI并列第一，连续两年成为全球光模块龙头。我们认为，未来中国光模块厂商优势稳固，在全球光模块产业链中的比重将继续提升。上游器件&芯片国产化将有望加速。依托光模块的地位，上游器件&芯片的国产替代有望加速，国内主要光模块厂商扶持上游元器件的意愿明显。 我们认为，光模块产业链下一步可关注两个国产替代方向：1）中高端激光芯片。10G DFB国产化相当成熟，25G DFB国产化加速，50G DFB和100GEML仍有非常大的空间。2）TEC器件，光器件中价值量占比约13%，目前国产化程度低于光芯片以及陶瓷外壳，未来有望受益于国产替代+数据中心/激光雷达不断增长的激光芯片温控需求。 风险提示：AI技术发展不及预期，中美贸易冲突加剧。 目录 1.上半年行情回顾：通信板块领涨全市场，光模块表现最为耀眼......................................................................................................42.紧握AI算力主线——新生产力工具背后的技术变革，这一轮800G周期有何不同？................................................................62.1本轮光模块超预期的直接原因：网络架构的变革导致光模块用量大幅增长........................................................................62.2网络架构的变革的驱动力：传统适用于HPC的网络，无法满足大模型集群训练的带宽和时延需求..............................72.3下一步是什么？200G PAM4和持续提升的带宽需求............................................................................................................122.4光模块：我国目前竞争优势最突出的AI产业链环节.............................................................................................................132.5中际旭创：光模块龙头，尽享800G红利...............................................................................................................................133.关注中国光模块产业崛起机遇............................................................................................................................................................143.1光模块厂商扶持上游意愿明显，光模块芯片&器件替代加速................................................................................................143.2光模块上游国产替代方向1：高端光芯片...............................................................................................................................153.3源杰科技：国内光芯片优秀厂商..............................................................................................................................................163.4光模块上游国产替代方向2：TEC...........................................................................................................................................163.5富信科技：国内稀缺的光模块TEC厂商................................................................................................................................18风险提示......................................................................................................................................................................................................19相关报告汇总..............................................................................................................................................................................................19 插 图 目 录 图1：通信板块年上半年涨幅（23.1.3-23.6.30）.................................................................................................................................4图2：申万各行业板块上半年涨幅...........................................................................................................................................................4图3：AI产业链上新技术的底层逻辑——是通信、电子领域等一系列技术变革.............................................................................6图4：模型训练的本质是大量的参数在不同的计算和存储单元之间来回流动..................................................................................8图5：分布式训练是AI数据中心东西流量的来源................................................................................................................................8图6：分布式训练中，每个GPU负责计算一部分样本，直接通信，提高计算效率........................................................................9图7：AI流量和传统云计算流量的不同之处.................................................................................................................