光通信：AI算力中心的神经网络
光通信ÿAI算力中心的神经网络
证券V析师ÿ唐仁杰S0370524080002行业评ÿÿ增持ÿ首次Ā
摘要
•单一芯片算力无ý满足AI训ÿ需求ÿk型需算力P单芯片算力之间öýÿ距2Ï如GPT-3每次¯ÿïï需þ4.5 EFLOPS计ÿĀO单tGPU仅óß数STFLOPSÿÿ力Āÿ距Ú¿~O倍2~û|计ÿÙĀ用数SóP~GPUß行并行计ÿÿV_式¯ÿĀ2AIÿ力集ÿØvÎ<通ïÙ=ÿ通ÏV_式¯ÿøVëó了ÿ力ÙÜ`øÙ^Ā通ïÙ随Où~2k型并行需ß节点间通ïÿ如AllReduce梯þ\m1AlltoAll{ĀĀ通ï性能öçó定¯ÿm÷
•算力基xþ¿ý÷，jó2024，oÿ算力总规k~280EFLOPS，2020ó2024期间]\Þÿ率~20%2据_若ï特沙{ç测Āoÿÿ力Ík^Ð2024ö280EFLOPSÞ长ó2029ö648.3EFLOPSĀ2024-2029期间Ïþc18.3%ö]\Þ长÷2需ný÷ĀAI[ðo潮QĀß端~能Ā及数_基x¿ýëóý案^ÍkcÿÞ长ÿ预计2029，oÿß端智能Ā1数_基x¿ý规k^分{Þÿó1.8Oÿ11.3Oÿ元2
•从ÿÕ算力基x¿ý^规k来看，网络资源^规k占比Ï次Î算力资源2oÿÿ力基x¿ýÍkÐ2020ö3,397ÿSÞ长ó2024ö6,144ÿS22024Āÿ内计ÿ资源^Ík~3858ÿSĀ~基x¿ýs比gù2网þ资源^Ík~1516ÿSĀ仅次Î计ÿ资源Āþs基x¿ý^Ík比Ï~24%2
•铜à连or熟1r本较P，}Î服á~箱Õø1架Õ等短距离Ú带ÿ连ço2在þ工~能数据oßÿAIDCĀoĀGPU1CPU{à~O间ï及服á~PTop-of-Rack交换O间öÿ距离àßoÿPß采用铜质ßçĀw优势在Îå需]göZ电转换1_始投u成本P且安Íþ护þü简单2然Ā随着芯片通ï÷逼àçÖĀ铜Ï质ïøo输÷临þp瓶ĀÚQ电阻PÏ电损导ôïø完u性QßÜoÞöo输损ĀàO仅Öv了带ÿÜ距离Āß^þ当一øVïøß÷转化~ýß2Zàßo{用Zþ{Ï质o输Zïøöàßý式Ā通ÏZwÓk块^电ïø转换~Zïøß行Úà距离o2Zà连克服了铜à连在ÿÜ距离Pö物vÖv，Zï÷在Z纤o传输损耗çP1÷电磁~扰，能_在更Ú率Qß持ï÷完整，\à距离1带ÿ数据通ï
•AI集群_已经û|了单n数据oßö物v占}空间能实现öçÖ,è动了对[站点AI集群ÿScale-out)ö需求2Scale upÜScale out通ÏÞà更[öÿ力资源g实Ā更öÿ能力2|{在ÎScale upÐ软件Ûþgo一Ā计ÿĀàßß须ß常ÿ÷Ā且}ÿ能减_延à2O当数据÷Þàó200Gbps÷Ā¿r铜缆物vçÖ2Scale out通Ï[^交换Ā成Āwÿá被èV成[n计ÿ资源ĀöljU扩]实际Po一nÍk网þĀ且距离à2ïĀ随着Ú÷1P延à且距离Þö需n~ÞĀå»oScale-upßoScale-outĀZàßöß性幅óW2
•数据oßk经历Ú化1智能化1Pß耗PPr本öxßÙÿ，驱动Z通ï及硅Zor~Oÿö势2800GÍk化商用ø已启动Ā交换芯片吞Tß^Ð2023ö51.2Tb/s跃Wó2025ö102.4Tb/sĀ并àU800G/1.6TWÿĀPl\÷ĀZàßß贡次交换芯片ÿ400Gk块_期ß10-12WĀ目o8-10WĀĀï行业采用Pß调v~PZ_î-交换芯片q]Íý案
•Zk块^à来稳mÞÿ，要得益Î对Ú数据传输以及þ工智能1ß计算及5G等数据密集型à}ö需求22020ó2024期间ĀywZk块售wuÐ112ÿÿSÞó178ÿÿSĀ]\Þ长÷~12.2%2数据oßÜß计ÿ快Ó]ö带动QĀÚZk块尤wo800G及ïPöZk块Ó]Ï猛2800GZk块作~gYßößïoĀ2020ó2024ö]\Þ长÷Ú¿188.1%Ā预计2024ó2029^ß持19.1%ö稳mÞÿ2Pl同时，代èQ一代预|oö1.6TZk块在更Ú带ÿ需求1更Pß耗要求及þ工智能驱动数据]vö需求è动Q^Ï来爆Ó式Þÿ，预计2024ó2029ö]\Þÿ率^达r180.0%
•þ关公øÿs们认~，随着AI算力oß集群扩，无»oScale upßoScale outý案均对Ú率1Pß耗连ç有更Ú要求，Ú率1短1oÿ距离Z连ç及硅Z1CPO]装需求随着数据oß基x¿ýþ¿à放量，有望带来更^2关注ÚZk块及配CPOý案öïZ~1调v~及无源~þxß~þ¿计1产厂商ÿ_工ùÿ000988.SZĀ1Ô特ùÿ301205.SZĀ1源杰ùÿ688498.SHĀ1Zßùÿ300620.SZĀ1õw盛ÿ300502.SZ)
•风ÿó示ÿÚZk块oÓ展路ÿ较[，T细分^Û调v~材料1Z源o路ÿO确定性较; AI算力oßþ¿周期较ÿ，`在n~周期性; AIo路ÿÙ化ÿô算力oßCapexO及预期;海_需求影响较，且ø分Āþß赖海_ý头,wóûÿô企业盈{Ø损ĀT公ø前期|Ór本较Ú，oý槛较Úÿô{润O及预期
目录
一1AI算力中心的挑战-<通信墙=
七1直接调制光模块vs相~光模块
{1发射端核心器þÿ激光器1调制器
二1AI催化Q，中国算力基础设施维持高增长
九1光通信中的无源器þÿ连接器1V路器1波V复用器
O1AI基础设施构成ÿ网络资源重要性仅次于算力资源
十1接收端核心器þÿ光探测器
四1AIDC的<神经网络=互连结构
十一1光电互连的结合体ÿCPO和OIO
五1铜互连vs光互连
}1高光模块ò渗透，ÿ值量持续提升
十二ÿ相关|司
风险提示ÿ高光模块术发展路线较多，各细V市场如调制器材料1光源术路线O确定性较大ĀAI算力中心建设周期较长，存在明显周期性ĀAI术路线变化导致算力中心CapexO及预期Ā海外需求影响较大，`部V组þ依赖海外巨头，贸易ó突影响企业利润Ā各|司前期研发成本较高，术门槛较高导致利润O及预期Ā政治1政策O确定性因素及w他宏Ê因素
AI算力oßösz-<通ïÙ=
•单一芯片算力无ý满足AI训ÿ需求ÿk型需ÿ力P单芯片ÿ力O间öýÿ距2Ï如GPT-3每次¯ÿïï需þ4.5 EFLOPS计ÿĀO单tGPU仅óß数STFLOPSÿÿ力Āÿ距Ú¿~O倍2~û|计ÿÙĀ用数SóP~GPUß行并行计ÿÿV_式¯ÿĀ2AI算力集群ØvÎ<通ïÙ=ÿ通ÏV_式¯ÿøVëó了ÿ力ÙÜ`øÙ^Ā通ïÙ随Où~2k型并行需ß节点间通ïÿ如AllReduce梯þ\m1AlltoAll{ĀĀ通ï性能öçó定¯ÿm÷
•`储Ùo芯片级带ÿ瓶，通ïÙ则oAIDC整体带ÿ瓶ÿ`øÙ则源Î内`ûßP带ÿO足Ā通ÏHBM1Yß]Í实Ā芯片ÿ带ÿ扩张2当通ÏV_式¯ÿ÷Ā通ïÙ随Où~2k型并行需ß节点间通ïÿ如AllReduce梯þ\m1AlltoAll{ĀĀ通ï性能öçó定m÷2ÿ力Ík>通ï能力随着k型¯ÿÐ几~张GPU扩]r数O张óí园|集ÿĀ梯þ\m1参数交换{通ïß呈g数ÿö涨2基ÎEpcho AI|究Ó现，当训ÿ规k逼à≈2 e 28 FLOP时，数据搬ß耗时_始压Ï算力本身，{}率急剧Q滑，被业界ù作
