全球科技巨头角逐AI，算力产业确定性强。算力投入“千帆竞”。

1月 19日，Meta首席执行官马克·扎克伯格首次明确宣布投身通用人工智能 （AGI）并谈及具体规划，预计公司将购买超过35万块H100，到 2024 年底，Meta 的 GPU 算力将达到等效近 60 万 H100；近日，印度数据中 心运营商Yotta计划追加购买价值5亿美元的AI芯片，其与英伟达的订单 总额达到了10 亿美元。大模型拉动大算力。Meta正在训练Llama3，预 计性能超越GPT-4；根据新智元报道，谷歌Gemini有万亿参数，训练所 用的算力达到GPT-4的五倍；预计GPT-5训练数据将达到近百万亿参数 的级别，需要5万片H100加持。我们认为随着模型的迭代，参数增量是 一个非线性曲线，算力需求依旧旺盛，产业确定性强。 

光模块升级周期有望缩短，1.6G光模块加速到来。

2023年，Coherent数 通订单的激增，业绩几乎实现了100%的增长，这主要得益于与AI/ML相 关的800G光模块。这些光模块将用于互联网巨头和其他云计算公司计划 中的AI/ML数据中心建设；目前，AI大客户已明确提出了1.6T光模块的 需求，以配合未来更大带宽更高算力的GPU需求。根据英伟达GPU路线 图，下一代芯片B100预计2024年发布，我们认为 1.6T光模块有望配套使 用。据Coherent预测，未来五年内，800G、1.6T和3.2T数通光模块市场将 以超过40%的复合年增长率增长，从2023年的6亿美元增长到2028年的42 亿美元；2028年甚至更早，与AI相关的800G和1.6T数通光模块的出货量 占比将接近40%。 

LPO光模块具有低功耗、低成本，高可靠性等特点，能够满足AI计算中心短距离、大宽带、低延时等要求。目前高速传统光模块中大多使用高速数字处理芯片（DSP）来对高速信号进行信号处理，虽然DSP具有数字时钟恢复功能和色散补偿功能，能够以较低的误码率实现信号恢复， 但它也带来了较高的功耗和成本开销。LPO（线性驱动可插拔光学模 块）采用了线性直驱的方式，将DSP替换为具备高线性度和EQ功能的 TIA（跨阻放大器）和DRIVER（驱动芯片），从而大幅降低了功耗和延迟。英伟达披露到2023年底在其内部人工智能集群中部署LPO的计划； 在OFC 2023中，包括Macom、Broadcom（旭创、新易盛均参与 Broadcom展台）和Cisco在内的多家厂商展示了其LPO方案。我们认为 LPO相较于DSP具备功耗、成本优势，相较于CPO具有高灵活性、可维护性等特点，有望成为光模块主流技术路线。 

建议关注：1）算力：海光信息、龙芯中科、寒武纪等；2）光模块：剑桥科技、中际旭创、新易盛等。