AI未来已来，AIGC大模型参数量节节攀升。具体来看，以GPT大模型为例，经过3年迭代，GPT模型参数量从初代的1.17亿个提升至2020年GPT-3的1750亿个，OpenAI的论文数据显示，训练参数完整的GPT-3模型会消耗算力3640 PFLOPS-dav，也就是说，以一万亿次/秒的速度进行计算，一次训练需要3640天来完成。而2023年3月的GPT-4新增多模态输入功能，参数量只会有增无减。

AI时代，算力就是生产力。AI大模型的训练和推理都离不开强大算力支持，否则AI发展将受到生产力瓶颈的制约。据中国信通院数据，2021年全球计算设备算力规模达到615 EFLOPS，同比增长44%；华为GIV预测，2030年人类有望迎来YB数据时代，全球算力规模达到56 ZFLOPS，十年CAGR达到65%。

在本次算力建设的大周期中，光模块的增长弹性最为明显，因此我们将光模块比作“AI时代的逆变器”。（在 AI 集群数据中心网络架构中，服务器：交换机：光模块对应比例为1：1.2：11.4）

首先，光模块是我国的优势产业，我国光通信企业生产的低/中/高速率数通、电信光模块供应全球，因此本轮北美的算力升级周期，国内企业拿下海量订单具有高度确定性。其次，算力芯片升级，推动超算中心内部的数据交换网络带宽升级，光模块向800G、1.6T速率迭代。在本次切换周期的前期，中际旭创、新易盛等光模块头部大厂有望率先拿到市场的大部分份额和价值量的提升，器件厂商中，天孚通信、太辰光等厂商有望率先受益。

以上是券商的观点，这里重点说一下太辰光

人工智能的发展，最受益的是算力相关的，比如AI服务器、AI服务器连接器等，不管你AI发展的如何，你只要想做大模型，就必须有算力来提供模型训练

而且大模型推出后，用户使用也需要算力。所以算力相关的增量是比较容易推算的，这点从龙虎榜也可以看到机构跟大资金都在大手笔布局

由于AI服务器用的AI芯片核心技术都掌握在国外企业手中，有时候会受制于人，存在不确定性；但是链接服务器的光模块，我们的技术还是可以的，在全球占比也比较高（50%以上），这块是比较有确定性的

作为国内MPO龙头（MPO是光模块连接），受益国内人工智能的发展，同时公司在海外销售占比也比较高（外销占比83.72%），充分受益于国外人工智能的发展

在上市公司中太辰光的稀缺性还是比较高的，从龙虎榜来看，最近也是有机构在买入。这里贴一下我在ChatGPT上面的答案

从流通盘来看，53亿的盘子也很适合炒作（公司业绩也还不错，去年同比增长1.5倍），很可能走成光模块的剑桥科技，目前券商对标光伏逆变器，那么太辰光在一定程度上也可能对标21年的德业股份

最后放一个还不错的人工智能产业链图（个股不在于多，而在于精。产业链要能看清产业的预期差）图片是转载的