半導體行業(yè)深度報告（十）：AI大模型風起云涌半導體與光模塊長期受益

證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明1AI大模型風起云涌，半導體與光模塊長期受益半導體行業(yè)深度報告（十）20242024年證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明2摘要全球AI大模型高速發(fā)展，算力需求高增驅動AI服務器三年CAGR約為29%的增長，帶動算力芯片與光模塊產業(yè)鏈受益。2023年以來，以ChatGPT、Sora為代特爾分別占據(jù)全球GPU市場份額是80%、19%、1%。中國AI算力在文心一言、訊飛星火、通義千問等大模型支持下，長期需求規(guī)衡的發(fā)展速度造成了當前內存的存取速度嚴重滯后于處理器的計算速度，內存瓶頸導致高性能處理器難以發(fā)揮出應有的功效。HighBandwidthMemory，即高國內企業(yè)在2.5G和10G光芯片領域基本實現(xiàn)了核心技術的掌握，國產化率分別為90%和60%，但是25G光芯片國產化率為20%，25G以上光芯片國產化率僅為題催化行情，長期關注受益于AI持續(xù)高速發(fā)展業(yè)績或將逐步兌現(xiàn)優(yōu)質企業(yè)。建議關注海光信息、寒武紀、瀾起科技、中際旭創(chuàng)、光迅科技、天孚通信、新易盛、源杰科技等優(yōu)質算力芯片與光器件相關企業(yè)。第一部分第二部分第三部分第一部分第二部分第三部分第四部分第五部分算力芯片與光模塊長期受益A股上市公司代表投資建議風險提示證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明3人工勞動機械化器代替了人工，紡織機械的改進加速紡織工業(yè)機械化，鐵路運輸興起改善了交人工勞動機械化器代替了人工，紡織機械的改進加速紡織工業(yè)機械化，鐵路運輸興起改善了交電氣化數(shù)字化大地提升了生產效率，移動通信和智能手機使通信和信息傳播速度大幅提高，自動化生產線和機器人技術在制數(shù)字化智能化熟促進數(shù)據(jù)驅動的決策模式，自動駕駛、工業(yè)機器人乃至通用人工智能的發(fā)展有望重塑人類生產生活的方式。機械化電氣化車的發(fā)明，交通運輸效率大幅提高，化的發(fā)明極大加快了信息傳播速度。有望引領人類第四次工業(yè)革命復盤歷史上三次工業(yè)革命，每一輪都伴隨著核心技術的突破和生產方式的重大變革。第一次工業(yè)革命以蒸汽機的發(fā)明為代表，機器解放了人類的雙手，第二次則由電力和內燃機驅動，改變了人類交通和通信的方式，第三次是計算機和互聯(lián)網技術的發(fā)明，使自動化產線和工業(yè)機器人得以大規(guī)模應用，移動通訊技術發(fā)展使信息傳播速度前所未有，極大促進了生產力的發(fā)展。2023年以來，以ChatGPT、Sora為代表的多模態(tài)AI大模型橫空出世，標志著人工智能技術已經進入一個新的紀元。未來，通用人工智能（AGI）有望集多模態(tài)感知、大數(shù)據(jù)分析、機器學習、自動化決策于一體，重塑人類工作和生產生活的方式，引領人類步入第四次工業(yè)革命。第一次工業(yè)革命1760-1840第二次工業(yè)革命1870-1914第三次工業(yè)革命1960年至今第四次工業(yè)革命？2023-？ 資料來源：公開資料整理，東海證券研究所證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明4 弱人工智能（ANI）超級人工智能（ASI）通用人工智能 弱人工智能（ANI）超級人工智能（ASI）通用人工智能（AGI）AI的發(fā)展高度依賴海量的數(shù)據(jù)，由于大數(shù)據(jù)產業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長態(tài)勢，積累了海量、多維度數(shù)據(jù)，為深度學習提供了外部素材。 某特定領域智能多領域綜合智能超越人類的智能解決的難題從傳統(tǒng)邏輯到機器學習再到深度學習，算法的演變極大的提高了AI的應用維度和效率。算法的實現(xiàn)、海量數(shù)據(jù)的獲取和存儲以及計算能力的體現(xiàn)都離不開AI算力基礎——芯片。具有超高運算能力、符合市場需求的AI芯片，是人工智能領域可持續(xù)發(fā)展的重要因素。1.1、通用AI概念：人工智能的分類和三大要素人工智能（ArtificialIntelligence）是通過計算機和算法來模擬、擴展人類智能的一門技術科學。其本質是使計算機和人一樣具備學習、推理、感知和決策的能力，代替人類解決和處理各類復雜的工作，從而提升效率和解放生產力。常見的AI研究包括機器學識別、語音識別等，目前已廣泛應用。通用人工智能是指具備人類級別智能的AI，目前還尚未實現(xiàn)，但Sora的問世無疑使我們離AGI更進了一步。超級人工智能人工智能具有算力、算法、數(shù)據(jù)三大要素，其中基礎層提供算力支持，通用技術平臺解決算法數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)AI算力算法 資料來源：行行查，公開資料整理，東海證券研究所證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明5下游：應用層中游：模型層AI算力AI芯片AI服務器云計算存儲芯片HBCC端通用生成式AI文本生成圖像生成音頻生成視頻生成文案創(chuàng)作、辦公輔助、代碼生成音樂創(chuàng)作、語音合成、聊天機器人影視創(chuàng)作、數(shù)字分身、娛樂游戲AI算法框架xnetB端垂直大模型解決方案無人駕駛財務法律教育學習無人工廠科學研究醫(yī)療診斷下游：應用層中游：模型層AI算力AI芯片AI服務器云計算存儲芯片HBCC端通用生成式AI文本生成圖像生成音頻生成視頻生成文案創(chuàng)作、辦公輔助、代碼生成音樂創(chuàng)作、語音合成、聊天機器人影視創(chuàng)作、數(shù)字分身、娛樂游戲AI算法框架xnetB端垂直大模型解決方案無人駕駛財務法律教育學習無人工廠科學研究醫(yī)療診斷影視創(chuàng)作投資分析大數(shù)據(jù)解決方案數(shù)據(jù)集提供商數(shù)據(jù)服務商IMGENET1.2、AIGC產業(yè)鏈：基礎設施是AI算力之源，下游應用前景廣闊AIGC產業(yè)可分為基礎設施層、模型層和應用層，每一層都是AIGC產業(yè)鏈不可或缺的組成部分，共同構成了一個完整的生態(tài)系統(tǒng)，以支持上游：基礎設施層：構成AIGC核心的計算和存儲平臺，包括數(shù)據(jù)中心、算法平臺、以及AI服務器 上游：基礎設施層 AIAI大語言模型 資料來源：公開資料整理，東海證券研究所證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明601.3、大模型市場規(guī)模：千億級寬闊賽道，AIGC市場潛力無窮2020-2028E全球大模型市場規(guī)模及預測（億美元）202020212022全球大模型市場規(guī)模YoY%(02022-2030E全球AIGC市場規(guī)模及預測（億美元）20222023E2024E202022-2030E全球AIGC市場規(guī)模（億美元）2020-2028E中國大模型市場規(guī)模及預測（億元）02020202120222023E2024E2022-2030E中國AIGC市場規(guī)模及預測（億元）0 20222023E2024E2025E2026E2027E 證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明71952-2022年主要機器學習系統(tǒng)的訓練算力需求（FLOPs）1952-2022年主要機器學習系統(tǒng)的訓練算力需求（FLOPs）大模型的性能和訓練算力需求呈顯著正相關機器學習的訓練計算可分為三個時期：前深度學習時代（1952-2010這一時期算力增長主要受CPU和初期GPU的性能提升驅動，訓練計算需求大約每20個月翻一番，基本符合摩爾定律。深度學習時代（2010-2015隨著深度學習技術的興起，算力需求增速顯著加快，GPU開始被大量用于神經網絡訓練，訓練算力翻倍時間縮短至大約5-6個月，超越了摩爾定律。大模型時代（2015-至今隨著BERT、GPT等千億乃至萬億級參數(shù)規(guī)模的大模型涌現(xiàn)，算力需求再次顯著增加，盡管算力翻倍時間放緩至10個月左右，但其計算量相較深度學習時代提升了2-3個數(shù)量級。未來，隨著ChatGPT、Sora、文心一言等大模型的普及，模型推理所需的算力也會大幅增加，從而進一步提高對AI算力的需求，帶動整個AI算力產業(yè)鏈不斷增長。證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明8微調階段訓練階段推理算力核心影響因素模型數(shù)量心影響因素訓練數(shù)據(jù)量推理端算力訓練次數(shù)如今大模型參數(shù)規(guī)模已成長至千億乃至萬億級，訓練數(shù)據(jù)量和訓練迭微調階段訓練階段推理算力核心影響因素模型數(shù)量心影響因素訓練數(shù)據(jù)量推理端算力訓練次數(shù)如今大模型參數(shù)規(guī)模已成長至千億乃至萬億級，訓練數(shù)據(jù)量和訓練迭的訓練和推理均離不開強大算力支撐據(jù)流的能力，其算力挑戰(zhàn)主要來自于用戶端響應速度以及對模型數(shù)量單用戶數(shù)據(jù)量訓練算力核用戶日活應用時間多模態(tài)應用場景的拓展和用戶人數(shù)的增長使推理數(shù)據(jù)處理量和 資料來源：甲子光年智庫，公開資料整理,東海證券研究所證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明91.5、AI服務器：全球服務器行業(yè)的演進歷程金融機構和大型企業(yè)能神經網絡需要更特殊的計算架構。AI極大的特定算力需求打開AI服務AIAI服務器場共識，邊緣機房環(huán)境與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心迥異，帶來全新AIAI服務器資料來源：行行查研究中心，公開資料整理,東證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明101.5、AI服務器：AI服務器是大模型算力之源，中美科技巨頭是主要買家2022-2027E全球服務器市場規(guī)模及020222023E2024E2025E2026E2022-2026E全球AI服務器出貨量及預測（萬臺）027.1%2620222023E2024E 資料來源：觀知海內，東海證券研究所證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明11產業(yè)鏈中游 產業(yè)鏈上游 互聯(lián)網/云計算服務商產業(yè)鏈中游 產業(yè)鏈上游 互聯(lián)網/云計算服務商主板/系統(tǒng)集成商(ODM)廠商·工業(yè)富聯(lián)·Inventec·Wistron·Quanta·Wiwynn·Mitac·Gigabyte·Pegatron運營商?中國移動?中國電信?中國聯(lián)通?廣電國網服務器品牌廠商?浪潮信息?中科曙光?新華三?華為?聯(lián)想?戴爾企業(yè)市場?政府市場?工業(yè)/金融/醫(yī)療/能源等大客戶?中小企業(yè)客戶?科研機構和教育機構產廠商整體實力與國外龍頭相比尚有差距，但近年來正在加速 產業(yè)鏈下游 AIAI算力及零部件西部數(shù)據(jù)、希捷科技、臺達電子、工業(yè)富聯(lián)、聚力、英維克、曙光數(shù)英偉達、英特爾、德州儀器、ADl、Rambus、裕太微光、長鑫存儲、長江深南電路、滬電股份、生益科技、華正新材、光模塊光模塊歐陸通 證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明12第一部分第二部分第三部分第一部分第二部分第三部分第四部分第五部分算力芯片與光模塊長期受益A股上市公司代表投資建議風險提示證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明13芯片的主要類別和性能對比定義：AI芯片指面向AI應用，針對AI算法（如深度學習等）進行特殊加速設計的芯片。分類：根據(jù)技術架構和應用需求，AI芯片可分為GPU、FPGA、ASIC和類腦芯片四大類。GPU是多功能的并行處理器，由于其通用程度高、軟件生態(tài)豐富、制造工藝相對成熟，是目前最為普遍的AI芯片類型，占到中國AI運算市場的約89%。FPGA芯片是可編程的芯片，允許開發(fā)者按需定制硬件，在需要特定算法優(yōu)化時非常有用，可根據(jù)算法迭代調整硬件配置。ASIC是為特定AI應用定制的，能在性能和能效上提供最佳的表現(xiàn)，該類芯片是固定設計，針對一種特定任務或算法進行了優(yōu)化。類腦芯片顛覆傳統(tǒng)馮諾依曼架構，是一種模擬人腦神經元結構的芯片，目前尚處于起步階段。AI芯片（GPU/FPGA/ASIC）在云端兼顧執(zhí)行人工智能的“訓練”與“推理”任務，而在終端主要負責執(zhí)行“推理”操作。就性能和成本效益而言，ASIC在專用計算任務中表現(xiàn)最佳，其計算性能和能效遠超通用GPU。但ASIC開發(fā)周期較長，且需達到一定生產規(guī)模才能實現(xiàn)成本優(yōu)勢。FPGA提供了一種介于GPU和ASIC之間的靈活解決方案，它的可編程性使硬件能夠在算法迭代時進行有效優(yōu)化，同時在開發(fā)周期上比ASIC更為短暫。專為處理大量的并行任務而設計的處理器，通常用于可在硬件層面重新配置以執(zhí)行特定任務的集成電專為執(zhí)行一種特定應用或任務而設計和優(yōu)化的集成高（軟件層面的編程靈活性）言）低（一旦設計完成，功能固定）高于FPGA在并行計算任務，但低于ASIC依賴于特定應用，通常低于ASIC和GPU高（針對特定應用優(yōu)化）高低于GPU，但比ASIC高低（高度優(yōu)化）低到中（大規(guī)模生產）中到高（需要時間進行配置和測試）高（開發(fā)成本高，但大批量生產時單價低）短（軟件開發(fā)）中到長（需要硬件設計和測試）長（設計、測試、優(yōu)化周期長）并行處理能力強，軟件生態(tài)豐富靈活性較高，可以針對特定應用進行優(yōu)化針對特定任務有最高的性能和能效功耗和成本較高，針對性不如ASIC和FPGA開發(fā)周期和成本居中，性能不及ASIC適用場景快速原型設計、可變算法實現(xiàn)、信號處理高性能計算任務、大規(guī)模生產的消費電子產品代表企業(yè)/芯片（數(shù)據(jù)中心）AmazonAWSInferentia證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明142.1、AI芯片：GPU是AI芯片主流，AI芯片占AI服務器成本約70-75%雜的數(shù)據(jù)。而GPU的具有數(shù)以千計的算術邏輯單元(ALU)和深度流水線，控制邏輯簡單，省去了Cac1.00%0.40%9.60%89%不同類型服務器成本構成示意圖5-10%20-25%20-25%5-10%20-25%20-25%2-5%15-20%25-30%25-30%27-30%30-35%20-25%5-10%5-10%5-10%70-75%普通服務器高性能服務器AI服務器AI服務器與通用服務器的成本構成對比證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明1502.1、AI芯片：算力需求驅動AI芯片高增長，英偉達獨霸鰲頭2022-2027E全球AI芯片市場規(guī)模及預測（億美元）25.6%20.9%21.2%98620222023E2024全球AI芯片市場規(guī)模(億美元)YoY%(右軸)02019-2024E中國AI芯片市場規(guī)模及預測（億元）44.2%44.2%20192020202120222020-2025E全球算力總規(guī)模及預測(02020202120222023E全球算力總規(guī)模（EFLOPS）2022Q4-2023Q4全球GPGPU芯片證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明16證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明17AI芯片片需求有望迎來爆發(fā)增長2020-2025E中國智能算力規(guī)模及預測（EFLOPS）0201920202019-2027E中國AI基礎設施市場規(guī)模及預測（億元）機器學習技術與平臺AI芯片數(shù)據(jù)基礎服務數(shù)據(jù)治理2.2、HBM存儲模組：解決了AI發(fā)展的存儲墻問題問題1：GDDR速率趕不上CPU發(fā)展速率問題2：顯卡面積限制GDDR數(shù)量問題3：高度集成化技術難度增大GDDR是顯示用內存：GraphicsDoubleDataRate的縮寫，為顯存的一種，GDDR是為了設計高端顯卡而特別設計的高性能DDR存儲器規(guī)格，其有專屬的工作頻率、時鐘頻率、電壓，因此與市面上標準的DDR存儲器有所差異，與普通DDR內存不同且不能共用，GDDR產品具備高帶寬、低延時、低功耗、高穩(wěn)定性等特征。GDDR廣泛應用于顯卡、游戲主機和其他需要高性能圖形處理的設備上。內存墻問題1：近幾十年來，處理器的性能以每年大約55%速度快速提升，而內存性能的提升速度則只有每年10%左右。不均衡的發(fā)展速度造成了當前內存的存取速度嚴重滯后于處理器的計算速度，內存瓶頸導致高性能處理器難以發(fā)揮出應有的功效。內存墻問題2：隨著GPU性能不斷提升，匹配GPU的GDDR數(shù)量越來越多，而GPU的面積規(guī)格有限，導致顯卡的體積越來越大，后期的散熱與產內存墻問題3：隨著對計算性能要求越來越高，各個分離器件芯片的集成趨勢要求越來越高，但是難度越來越大。最后，先進封裝技術不斷迭代發(fā)展，與GPU高度融合的HBM產品應運而生。證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明18證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明19HBM與GDDR的性能參數(shù)對比HBM與GDDR的性能參數(shù)對比帶寬、位數(shù)、體積、功耗顯著優(yōu)于GDDR5GDDR5與HBM的產品框架圖HBM的垂直截面圖HBM相對GDDR的性能優(yōu)勢顯著HBM技術簡介：HighBandwidthMemory，即高帶寬內存，是一種新興的DRAM解決方案。HBM具有基于TSV(硅通孔)和芯片堆疊技術的堆疊DRAM架構，通過uBump和Interposer(中介層，起互聯(lián)功能的硅片)實現(xiàn)超快速連接。Interposer再通過Bump和Substrate(封裝基板)連通到BALL，最后BGABALL再連接到PCB上。(2)體積減?。罕菺DDR降低94%的證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明202.2、HBM存儲模組：需要2.5D/3D、TSV、uBUMP等先進封裝技術2.5D與3D封裝及關健技術圖臺積電用2.5D的COWOS2.5D與3D封裝及關健技術圖資料來源：電子技術應用，ANSYS，東海資料來源：電子技術應用，ANSYS，東海TSV為HBM實現(xiàn)的關鍵技術之一三星用2.5D的I-Cube技術將HBM與邏輯芯片連接圖4/8/16GB460GB/s全球大廠HBM技術路線圖2.2、HBM存儲模組—2024年三大廠商量產帶寬高達1TB/s以上HBM3EHBM迭代產品參數(shù)演變2022-2024年HBM2E與HBM3HBM迭代產品參數(shù)演變2022202-產HBM3與HBM3E，HBM3產品占有率將達到60%以HBM產品壁壘或將導致高端HBM被國際大廠壟斷：COWOS更新到第5代，產能供不應求2）高端GPU芯片的供貨，HBM與GPU封裝在一起組成AI加速卡3）GDDR原廠顆粒供貨，一般19nm及以下制程顆粒，甚至到1α,1β制程的高制程存儲顆粒芯片。資料來源：電子產品世界，SK海力士，三星，證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明21證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明222022-2024全球HBM供給格局及估算公司20222023E2024ESK海力士50%46-49%47-49%三星40%46-49%47-49%美光科技4-6%3-5%2.2、HBM存儲模組：全球HBM需求規(guī)模預測高速增長全球HBM歷年總規(guī)模測算年份20222023E2024E2025E2026E全球AI服務器出貨量預測（萬臺）85.5236.9平均單臺服務器搭載的GPU個數(shù)44688單個GPU的HBM存儲容量（GB）40HBM單價及預測：美元/GB全球HBM規(guī)模測算：億美元24.6245.39208.47HBM歷年全球需求：根據(jù)TrendForce數(shù)據(jù)，全球AI服務器2022年約為85.5萬臺，到2026年約為236.9萬臺，CAGR為29%。平均單個服務器搭載的GPU有2/4/8/16個，2024年預計多為4/8個。單個GPU搭產能擴張影響，平均價格小幅度下滑。我們預計2024年HBM全球需求或將達到108.29億美元。HBM全球歷年供給：根據(jù)TrendForce數(shù)據(jù)，未來3年全球的HBM主要呈現(xiàn)寡頭壟斷格局。如通富微電、長電科技等均在逐步布局中。證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明23全球存儲產業(yè)核心環(huán)節(jié)產業(yè)鏈結構圖證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明242.3、光模塊：服務器互連和數(shù)據(jù)中心互連的核心器件光模塊(OpticalModule)是進行光電和電光轉換的設備。把電信號轉換成光信號，通過光纖傳送后，接收端再將光信號轉換成電信號。光模塊可按照功能、傳輸速率、復用技術、適用光纖類型和封裝形式等標準分類。按照傳輸速率分類，目前主要有100G、200G、400G、800G、1.6T等；按照功能分類，光模塊可分為光接收模塊，光發(fā)送模塊，光收發(fā)一體模塊和光轉發(fā)模塊，一般特指光收發(fā)一體模塊；按照封裝形式分類，常見的有SFP，SFP+，SFF，千兆以太網路界面轉換器（GBIC）等。光模塊基本工作原理光模塊基本分類和對應特征證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明252.3、光模塊：TOSA占據(jù)光模塊成本結構的35%，高端光芯片國產化率較低從成本結構看，光模塊器件占據(jù)了光模塊73%的成本，此外按照成本大小依次為光組件、PCB（印刷電路板）和外殼。光模塊器件成本結構中，以激光器為主的光發(fā)射組件（TOSA）和以探測器為主的光接收組件（ROSA）分別占據(jù)了48%和32%的成本，光發(fā)射組件（TOSA）占據(jù)光模塊成本的35%。高端光芯片（25G以上）國產替代率較低。國內企業(yè)在2.5G和10G光芯片領域基本實現(xiàn)了核心技術的掌握，國產化率分別為90%和60%，但是25G光芯片國產化率為20%，25G以上光芯片國產化率僅為5%，國產替代空間較大。光模塊結構示意圖（SFP+封裝）光模塊和光器件成本結構25G及以上光芯片國產化率較低證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明26驅動光模塊市場高速擴張，高傳輸速率光模塊成主流全球視角：以ChatGPT為代表的生成式AI工具正引領新一輪科技革命，AI軍備競賽的開啟大幅拉動了算力的爆發(fā)式需求。前沿科技產業(yè)化的落地需要云廠商龐大的算力支持，而光通信網絡是算力網絡的重要基礎和堅實底座，這將進一步推動海外云巨頭對于數(shù)據(jù)中心硬件設備的需求增長與技術升級。Lightcounting預測，全球光模塊的市場規(guī)模在未來5年將以11%的年復合增長率持續(xù)上升，2027年將突破200億美元。2023年開始，800G有望拉動新一輪增長，預計在2026年突破30億美元大關。景下，長期來看光模塊市場有望持續(xù)擴張。國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2023年上半年，新型基礎設施建設投資同比增長16.2%，其中5G、數(shù)據(jù)中心等信息類新型基礎設施投資增長13.10%，工業(yè)互聯(lián)網、智慧交通等融合類新型基礎設施投資增長34.10%。Lightcounting預計2028年中國光模塊市場規(guī)模有望達35億美元，其中光波分復用技術（DWM）占比32%，以太網占比28%。AI算力需求的高速擴張對數(shù)據(jù)中心的吞吐量有更高的要求。從傳輸速率角度看，800G甚至1.6T光模塊成為未來光模塊市場主流需求。全球光模塊市場未來五年CAGR達11%2028年中國光模塊市場規(guī)模有望達35億美元800G光模塊市場前景廣闊證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明272.3、光模塊：數(shù)通應用占比迅速上升，國內企業(yè)占據(jù)半壁江山按照光模塊下游應用分類，數(shù)通應用將成為未來主流應用領域。2015年，光模塊下游領域中，數(shù)通市場占比42%，電信應用占比58%。2020年，數(shù)通市場占比上升至51%。受益于AI浪潮下的數(shù)據(jù)中心建設，數(shù)通市場是光模塊下游應用領域中增速最快的市場，主要包括云計算、大數(shù)據(jù)等。據(jù)預測，2024年全球光模塊在數(shù)通市場、電信市場的應用占比分別為61%、39%。中國企業(yè)在光模塊市場中逐步掌握話語權，2022年全球前十大光模塊廠商中2016年全球前十大光模塊廠商中國內企業(yè)只有三家，市場基本由美國企業(yè)主導。到2022年，國內企業(yè)已在前十大廠商中占據(jù)一半的席位，其中中際旭創(chuàng)和Coherent并列第一，其他四家分別為華為、光迅科技、海信和新易盛。全球光模塊下游應用占比全球前十大光模塊廠商證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明28高集成度、低成本、低能耗的硅光技術是未來發(fā)展趨勢之一硅光技術是光模塊未來的重要發(fā)展方向之一。硅光解決方案集成度高，成本低，傳輸帶寬高，同時在峰值速度、能耗等方面均具有良好表現(xiàn)。硅光子技術是基于硅和硅基襯底材料（SiGe/Si、SOI等），利用現(xiàn)有CMOS工藝進行光器件開發(fā)和集成的新一代技術。鑒于良率和損耗問題，硅光模塊方案的整體優(yōu)勢尚不明顯，但在超400G的短距場景、相干光場景中，傳統(tǒng)DML和EML成本較高，硅光模塊的低成本優(yōu)勢或使得其成為數(shù)據(jù)中心網絡向400G升級的主流產品。數(shù)據(jù)中心是硅光子技術的主要應用領域。根據(jù)Lightcounting，光通信行業(yè)已經處在硅光技術SiP規(guī)模應用的轉折點，使用基于SiP的光模塊市場份額將從2022年的24%增加到2028年的44%。硅光模塊結構圖全球硅光模塊市場規(guī)模逐年上升硅光子技術主要應用于數(shù)據(jù)中心東海證券研究所方案有望在高速光模塊中廣泛應用CPO方案將主要應用于800G及以上的光模塊中。光電共封裝（CPO）指的是交換ASIC芯片和硅光引擎在同一高速主板上協(xié)同封裝，從而降低信號衰減、降低系統(tǒng)功耗、降低成本和實現(xiàn)高度集成。CPO處于發(fā)展的起步狀態(tài)，其行業(yè)標準形成預計還要一定時間，但CPO的成熟應用或會帶來光模塊產業(yè)鏈生態(tài)的重大變化。硅光技術既可以用在傳統(tǒng)可插拔光模塊中，也可以用在CPO方案中。800G傳輸速率下硅光封裝滲透率會有提升，而CPO方案則更多的是技術探索。但從1.6T開始，傳統(tǒng)可插拔速率升級或達到極限，后續(xù)光互聯(lián)升級可能轉向CPO和相干方案。LightCounting表示，AI對網絡速率的需求是目前的10倍以上，在這一背景下，CPO有望將現(xiàn)有可插拔光模塊架構的功耗降低50%，有效解決高速高密度互聯(lián)傳輸場景，并預計CPO出貨預計將從800G和1.6T端口開始，于2024至2025年開始商用，2026至2027年開始規(guī)模上量，主要應用于超大型云服務商的數(shù)通短距場景。Yole數(shù)據(jù)顯示，2022年CPO市場產生的收入約為3800萬美元，預計2033年將達到26億美元，2022-2033年復合年增長率為46%。LPO（線性驅動可插拔）技術強調“可插拔”，區(qū)別于CPO方案中光模塊的不可插拔。LPO與傳統(tǒng)光模塊的主要區(qū)別在于線性驅動，其將光模塊中的DSP/CDR芯片取出，將相關功能集成到設備側的交換芯片中，具有低功耗、低成本、低延遲和易于維護的特點。CPO圖解傳統(tǒng)的連接方式為Pluggable(可插拔)。光引擎是可插拔的光模塊。光纖過來后，插在光模塊上，然后通過SerDes通道，送到網絡交換芯片(AISC)。NPO的技術原理是通過開放的光引擎接口，與交換芯片共同組裝在同一塊主板，以標準化架構的方式實現(xiàn)了光引擎和芯片的解耦，可以靈活對交換芯片和NPO模塊進行選型。CPO是將交換芯片和光引擎共同裝配在同一個Socketed(插槽)上，形成芯片和模組的共封裝。CPO市場未來將高速擴張證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明29下游光模塊制造商運營商數(shù)據(jù)中心運營商通訊設備下游光模塊制造商運營商數(shù)據(jù)中心運營商通訊設備Tencent騰訊GoogleZTE中興2.3、光模塊：上游零部件供應商較為分散，下游主要為運營商和設備商光模塊位于光通信產業(yè)鏈的中游。主要廠商包括中際旭創(chuàng)、上游主要為光芯片、光器件、PCB、結構件、外殼、電芯片等零部件，下游主要面向電信運營商、數(shù)據(jù)中心運營商、通訊設備廠商等。光模塊行業(yè)的上游原材料供應充足，產業(yè)發(fā)展成熟，供應商議價能力適中。光通信產業(yè)鏈上游上游PCB結構件外殼PCB結構件外殼光芯片光芯片激光器芯片、探測器芯片光迅科技、海思半導體、源杰科技 光調制器、光放大器光迅科技、天孚通信證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明30第一部分第二部分第三部分第四部分第一部分第二部分第三部分第四部分第五部分算力芯片與光模塊長期受益A股上市公司代表投資建議風險提示證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明313.1、海光信息：深耕CPU、DCU領域，國產龍頭持續(xù)受益于AI產業(yè)浪潮器。公司秉承“銷售一代、驗證一代、研發(fā)一代”的產品研發(fā)策略，產品主要包括海光通用處理器（CPU）和海光協(xié)處理器（DCU）。海光CPU兼容市場主流的x86指令集，是當前生態(tài)兼容性最優(yōu)異的芯片之一，完全滿足商業(yè)市場需求。海光DCU深算系列屬于GPGPU的一種，采用“類CUDA”通用并行計算架構，能夠較好適配、適應國際主流商業(yè)計算軟件和AI軟件，產品性能達到國內領先。目前主要部署在服務器集群或數(shù)據(jù)中心，為應用程序提供性能高、能效比高的算力，支撐高復雜度和高吞吐量的數(shù)據(jù)處理任務。0逐年上升毛利率(%)凈利率(%)02023年上半年高端處理器占比近100%。證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明32證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明33.1、海光信息：深算三號研發(fā)進展順利，適配國內外主流AI大模型海光三號、深算二號為公司主力產品，海光四、五號、深算三號研發(fā)順利。海光CPU系列產品海光三號為主力銷售產品，海光四號、海光五號處能、商業(yè)計算等領域的商業(yè)化應用，具有全精度浮點數(shù)據(jù)和各種常見整型數(shù)據(jù)計算能力，性能相對于深算一號實現(xiàn)了翻倍的增長；深算三號研發(fā)進展順利。深算系列適配國內外主流大模型，CPU和DCU產品下游應用廣泛，得到客戶的普遍認可。1）海光DCU主要面向大數(shù)據(jù)處理、商業(yè)計算等計算密阿里等互聯(lián)網企業(yè)的認證，并推出聯(lián)合方案，打造全國產軟硬件一體全棧AI基礎設施。2）海光高端處理器產品已經得到了國內行業(yè)用戶的廣泛聯(lián)網、教育、交通等行業(yè)。海光二代、三代部分CPU產品參數(shù)3.2、寒武紀：AI芯片國內領先，云端、邊緣、IP授權及軟件三位協(xié)同發(fā)展主要從事應用于各類云服務器、邊緣計算設備、終端設備中人工智能核心芯片的研發(fā)、設計和銷售。主要產品包括云端產品線、邊緣產品互聯(lián)網、金融、交通、能源、電力和制造等領域的復雜AI應用場景提供充裕算力，推動AI賦能產業(yè)升級。寒武紀主要產品與性能0100% 云端產品線與智能計算集群系統(tǒng)為000020182019云端智能芯片及加速卡邊緣端智能芯片及加速卡智能計算集群系統(tǒng)IP授權及軟件毛利率保持穩(wěn)定99.9%68.2%65.4%62.4%毛利率(%)凈利率(%)及加速卡營收占比95%云端智能芯片及加速卡邊緣端智能芯片其他業(yè)務資料來源：公司公告，公司官網，東海證券研究所 資料來源：公司公告，公司官網，東海證券研究所證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明343.2、寒武紀：互聯(lián)網、金融、通信等下游領域多點開花在金融行業(yè)，公司在大語言模型領域與頭部銀行、頭部ISV積極推動技術合作和深度算法適配，為后續(xù)的產品大規(guī)模落地打下了堅實基礎。在通信運營商行業(yè)，公司持續(xù)在大語言模型應用以及大型集群架構設計上進行探討和進一步驗證性測試工作。寒武紀在AI領域的業(yè)務進展 證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明3503.3、瀾起科技：互聯(lián)類芯片業(yè)務筑基，服務器平臺產品持續(xù)放量公司為云計算和AI領域提供高性能、低功耗的芯片解決方案，擁有互連類芯片和津逮服務器平臺兩大產品線?；ミB類芯片產品主要包括內存接口芯片、內存模組配套芯片、PCIeRetimer芯片、MXC芯片、組。同時，公司正在研發(fā)基于“近內存計算架構”的AI芯片。瀾起科技主要產品與性能0毛利率上浮顯著凈利潤（百萬元）營業(yè)收入（百萬元）凈利潤（百萬元）凈利率(%)毛利率(%)營收增速（右軸）凈利潤增速（右軸）凈利率(%)毛利率(%)營收增速（右軸）津逮服務器平臺業(yè)務逐步放量（單位：百萬元）津逮服務器平臺業(yè)務逐步放量（單位：百萬元）19資料來源：公司公告，公司官網，東海證券研究所資料來源：公司公告，公司官網，東海證券研究所證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明36證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明373.3、瀾起科技：DDR5芯片迭代更新，第五代津逮CPU放量在即驅動器芯片(DDR5RCD04)，該芯片支持高達7200MT/s的數(shù)據(jù)速率，較DDR5第一子代RCD速率提升50%，以應對新一代服務器平臺對內存速率和帶寬不斷攀升的需求。第五代津逮CPU已發(fā)布，性能大幅提升。2023年12月18日，瀾起科技發(fā)布其全新第五代津逮CPU最大三級緩存容量達260MB；支持的DDR5內存速度最高達5600MT/s，CPU之間互連的UPI速度最高達20GT/s；基于LINPACK測試，其綜合浮點計算性瀾起科技各業(yè)務研發(fā)進展資料來源：公司公告，公司官網，東海證券研究所3.4、中際旭創(chuàng)：全球光模塊龍頭廠商，中低、高速光模塊和光組件全覆蓋裝、測試及銷售，主要產品為中低速光通信模塊、高速光通信模塊、光組件。設計、封裝、測試和銷售；控股子公司成都儲翰專注接入網光模塊和光組件生產及銷售。在Lightcounting發(fā)布的2022年度光模塊廠商排名中，中際旭創(chuàng)和Coherent并列全球第一。0光通信收發(fā)模塊業(yè)務穩(wěn)步擴張（單位：百萬元）0毛利率逐步上升29.3%31.7%塊業(yè)務營收占比超過98%光通信收發(fā)模塊光組件證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明38證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明393.4、中際旭創(chuàng)：800G光模塊業(yè)務穩(wěn)步爬坡，1.6T光模塊進展國內領先公司的光模塊產品以技術優(yōu)良、性能穩(wěn)定、供應可靠等特性獲得了下游客戶的認可，與全球領先的云數(shù)據(jù)中心客戶和國內外主流通信設備廠商形成了長期穩(wěn)定的合作關系。公司為云數(shù)據(jù)中心客戶提供100G、200G、400G和800G的高速光模塊，為電信設備商客戶提供5G前傳、中傳和回傳光模塊，應用于城域網、骨干網和核心網傳輸光模塊以及應用于固網FTTX光纖接入的光器件等高端整體解決方案。算力需求的激增，進而拉動了800G光模塊需求的顯著增長，并加速了光模塊向800G及以上產品的迭代升級，公司800G等高端產品取得了良好的訂單和市場份額，同時1.6T光模塊產品預計于2024年下半年有相關重點客戶導入。營收、凈利潤增速上行顯著0營收、凈利潤增速上行顯著00提供光器件產品和一站式解決方案的平臺型國內龍頭企業(yè)裝制造服務商。大方案和針對激光雷達、醫(yī)療監(jiān)測板塊的光學類器件，為擁有多種器件和封裝技術能力的復合平臺型企業(yè)。凈利潤（百萬元）營業(yè)收入（百萬元）凈利潤（百萬元）營收增速（右軸）凈利潤增速（右軸）營收增速（右軸）光無源器件、光有源器件業(yè)務迅速擴張（單位：百萬元）東海證券研究所東海證券研究所東海證券研究所東海證券研究所毛利率、凈利率保持穩(wěn)定30.7%32.0%32.5%29.9%毛利率(%)凈利率(%)毛利率(%)務營收占比超過60%證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明40證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明41持續(xù)拉動需求，高速光引擎業(yè)務構筑長期成長曲線AI技術迭代升級帶動對算力網絡的高增長需求，同步推動公司高速光器件市場持續(xù)增長。全球數(shù)據(jù)中心建設對光器件產品需求的持續(xù)穩(wěn)定增長，公司為400G、800G等高速光模塊提供一站式產品解決方案。2023年，依托行業(yè)向好的發(fā)展趨勢，公司穩(wěn)步推進高速光引擎募投項目建設，同時加速高速光器件的研發(fā)和規(guī)模量產，最大化滿足客戶需求，取得階段性成效。戶提供多技術平臺、多應用場景的光器件整體解決方案。其次是先進光學封裝制造，已經完成了OSA、BOX、COB、TO、硅光等多種光器件封裝平臺的光引擎、高速光器件的ODM/OEM業(yè)務。覽會（OFC2024）重點展示為1.6T/800G光模塊配套應用的MuxTOSA、DemuxPOSA、LensedFAU等光引擎產品和解決方案。天孚通信項目研發(fā)投入情況3.6、新易盛：專注點對點光模塊，國內少數(shù)擁有800G批量交付能力廠商塊；為智能電網和安防監(jiān)控網絡服務商提供光模塊解決方案。資料來源：公司公告，公司官網，東海證券研究所0 點對點光模塊業(yè)務逐年擴張（單位：百萬元）0PON光模塊組件其他毛利率、凈利率34.7%36.9%毛利率(%)凈利率(%)點對點光模塊點對點光模塊其他證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明42證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明433.6、新易盛：1.6T業(yè)務揚帆啟程，硅光、LPO等新技術方案全面布局800G高速光模塊、掌握高速率光器件芯片封裝和光器件封裝的企業(yè)，已成功研發(fā)出涵蓋5G前傳、中傳、回傳的25G、50G、100G、200G系列光模品的研究，目前已成功推出800G的系列高速光模塊產品，基于硅光解決方案的800G、400G光模塊產品及400GZR/ZR+相干光模塊產品、以及基于LPO方案的800G光模塊產品，同時在OFC2023期間推出了1.6T相關光模塊產品，目前正在按計劃正常推進中。新易盛主要業(yè)務進展003.7、光迅科技：擁有從芯片、器件、模塊到子系統(tǒng)的垂直集成能力器件、模塊和子系統(tǒng)產品的研發(fā)、生產及銷售。產品主要應用于電信光通信網絡和數(shù)據(jù)中心網絡，可分為傳輸類產品、接入類產品和數(shù)據(jù)中心類產品。公司產品覆蓋全面，擁有光芯片、耦合封裝、硬件、軟件、測試、結構和可靠性七大技術平臺，支撐公司有源器件和模塊、無源器件和模塊產品。光迅科技主營業(yè)務0營業(yè)收入（百萬元）營收增速（右軸）凈利潤（百萬元）凈利潤增速（右軸）傳輸、接入和數(shù)據(jù)三輪驅動（單位：百萬元）毛利保持穩(wěn)定、凈利率穩(wěn)定爬坡毛利率(%)凈利率(%)傳輸接入和數(shù)據(jù)其他證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明44證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明453.7、光迅科技：CPO、硅光技術先發(fā)布局，800G研發(fā)和市場均有突破續(xù)獲得了訂單。同時，1.6T光模塊方面公司已在OFC2023上推出了demo版本。公司于CPO、硅光方面的布局較早，各項技術均有所突破，LPO已進入客戶測試階段。硅光方面從100G、200G開始便進行了相關研發(fā)投入，目前進展較為光迅科技主要業(yè)務進展03.8、源杰科技：國內領先的IDM平臺光芯片供應商年于科創(chuàng)板上市。公司聚焦于光芯片行業(yè)，主營業(yè)務為光芯片的研發(fā)、設計、生產與銷售，產品主要包括2.5G、10G、25G、50G及更高速率激光器芯片系列產品等，目前主要應用于電信市場、數(shù)據(jù)中心市場、的IDM業(yè)務體系，擁有多條覆蓋MOCVD外延生長、光柵工藝、光波可靠性測試驗證等全流程自主可控的生產線，已實現(xiàn)向國際前十大及國內主流光模塊廠商批量供貨，已成為國內領先的光芯片供應商。（單位：百萬元）0110201820192020電信市場類其他業(yè)務數(shù)據(jù)中心類及毛利率、凈利率短期下滑5.2%2.9%其他業(yè)務數(shù)據(jù)中心類及其他證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明46證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明473.8、源杰科技：25G激光器芯片國內率先批量供貨，100GEML有望上量和數(shù)字化轉型的推進，數(shù)據(jù)中心和網絡設備對高速、高帶寬光通信的需求不斷增長，數(shù)據(jù)中心光模塊市場也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長，尤其是400G/800G以上的需求，同時對功耗和可靠性等也提出了更高的要求。數(shù)據(jù)中心內的光模塊需求將帶動相關10G/25G/50G/100G/CW光源等芯片產品的需求，同波段產品應用場景不同，工藝難度差異大，公司憑借長期技術積累實現(xiàn)激光器光源發(fā)散角更小、抗反射光能力更強等差異化特性，為光模塊廠商IDM模式，率先攻克技術難關、打破國外壟斷，并實現(xiàn)25G激光器芯片系列產品的大批量供貨。源杰科技主要業(yè)務進展第一部分第二部分第三部分第一部分第二部分第三部分算力芯片與光模塊長期受益A股上市公司代表投資建議風險提示投資建議風險提示第五部分證券研究報告HTTP://WWW.LONGONE.COM.CN請務必仔細閱讀正文后的所有說明和聲明48證