会议要点

1、AI算力基建的新见解

· 近期英伟达、马威尔等公司给出了AI基建的指引性方向，涉及芯片、GPU ASIC、网络连接交换机、光模块等解决方案，预期未来AI算力需求规模呈跳跃性增长。

· 市场尚未完全消化AI基建的预期，原因包括投资者策略配置转向资源品和预期较远。预计随着注意力回归AI和订单兑现，AI领域将有良好机会。

· 马威尔提出三点重要见解：光互联增速高于GPU，功耗问题影响集成度和数据中心复杂性，分布式集群趋势在北美显现。

· VRT等公司的算力集群功耗高达100千瓦，远超标准机房，预示着电力需求的暴增和供电方式的变革。

2、光通信业绩和趋势

· 光通信业绩预期良好，释放业绩的节奏将继续，光通信行业整体处于上行周期。

· 光模块和交换机等网络设备成本虽上升，但相对于GPU服务器成本影响较小，不会成为投资决策的主要考量。

· 光模块在数据中心的投资占比将上升，通信升级迭代速度追赶算力增长，带来行业超额收益机会。

· 光模块配置性价比较高，估值面提供安全边际，交易侧拥挤程度降低，业绩兑现趋势上行。

· 相干和光芯片领域因数据中心可能分布式趋势和800G/1.6T爆量阶段，将面临机遇和挑战。

· 出口方面，海外去库存接近尾声，经济和需求状况良好，建议关注面向北美和海外出口的通信领域。

3、AI算力架构和电力资源

· 随着AI集群规模扩大，架构比例可能从1比3扩张到1比10，胖节点架构成为趋势，光模块需求随之增加。

· 马威尔强调其作为IP设计龙头的核心能力，提供IP库支持创业团队，促进新架构设计融入通信体系。

· DCI发展趋势类似挖矿，寻求全球最优电力资源，降低AI成本，需新架构突破和传输效率提升。

· 马威尔指出AI算力的三个发展方向：网络架构软件的动态平衡、DCI的未来发展和IPC路线的重要性。

1、AI算力新趋势与市场机遇

· 感谢各位投资者的参与，会议即将开始，请保持在线。

· 大家晚上好，欢迎参加国盛通信的投资交流会。今天我们将讨论的议题是，近期不仅是英伟达，包括马威尔等公司也陆续在当前时点为下一代AI基础设施提供了一些指引性的方向。这些方向包括芯片、GPU ASIC、网络连接交换机、光模块等解决方案。这些预期对网络集群未来AI算力需求的规模给出了一个飞跃性的预测。

· 然而，市场尚未充分理解这一预期，原因有二。首先，从策略配置上看，许多投资者最近转向了资源品投资，黄金的强势表现导致AI领域的关注度有所下降。其次，市场认为这一预期过于遥远，类似于去年大家对400G、800G的预期上调，但市场仍持怀疑态度。因此，我们需要等待市场注意力回归AI领域，以及订单开始兑现，届时整个AI领域将迎来一波良好的机会。

· 在本周马威尔的表述中，提出了三个重要见解。首先，光互联的增速高于GPU。尽管有人认为同进光退的趋势意味着增长放缓，但我们认为这是在算力一定的前提下的假设。实际上，全网的算力在不断增强。从最初的GGBD3时代的1000个千卡集群，到GBD4的2.5万个，再到未来可能的10万卡集群，网络架构从两层、三层逐步增加到四层，层数越多，收敛比将呈现弹性增长。

· 第二点是大家容易忽略的功耗问题。散热不仅提高集成度，还使得芯片间距离缩小，从而实现大规模集群。例如，VRT公司最新的算力集群功耗已达100千瓦，远超现有云计算机房的标准。这预示着未来电力需求的巨大增长。

· 第三点是分布式集群的趋势。一些北美私募基金开始建设核电站与IDC的统一规划，实现本地发电本地使用。这种分布式算力的趋势在下半年的北美市场将逐渐显现。

· 关于光通信业绩，我们认为没有问题。一季度的业绩预计依然良好，且今年光通信将逐步释放业绩。从续创、天福到新医盛，业绩释放的节奏将持续。此外，藤井泰城也将从二季度开始进入业绩上行期。

· 在评估估值时，首先要判断公司是处于下行期还是上行期。在上行周期中，尽管EPS可能翻倍，但估值可能下降，导致股价无明显变化。随着头部厂商释放业绩，上下游公司也将陆续释放业绩，这是一个扩散的过程。从今年第一季度到第二季度，这一过程将逐渐明显。虽然业绩释放速度可能不会超过头部公司，但从0到1的过程中，同比和环比增速将具有一定优势。这是我今天要分享的内容，如果团队成员黄瀚和少少帅有任何补充，请继续。

2、光通信重要性提升

· 各位投资者朋友晚上好，我将简单更新两个要点。首先，关于光通信，我们为何仍在大力推广？主要原因有以下几点：基本面来看，光通信产业的整体趋势仍在加速，目前难以预测何时会放缓。光互联对算力集群的作用日益重要。许多领导者和基金经理关心，若光模块和交换机等网络设备成本上升，是否有新方案可能取代它们。然而，短期内对于AI集群而言，成本的主要部分仍在于GPU和服务器。光模块和交换机的成本相对较小，但这部分投资直接影响GPU的利用率。因此，许多投资AI领域的厂商并不会过分考虑光模块成本。过分关注这些成本可能导致GPU利用率降低，从而因小失大。

· 为了保证GPU的高利用率，我们需要解决通信与计算的脱离问题，提高GPU的负载率。投资数百万元的GPU，目的是充分利用其性能。老黄在发布NV72柜子时提到，内部使用铜缆而非光纤，主要是因为光纤功耗较高。他随后提到使用液冷方案来降低成本，但光模块并非成本的核心问题。行业专家指出，光模块在数据中心投资中的占比仅为几个百分点，但我们认为这一比例必将大幅上升。目前占比尚低，但随着其在总成本中占比提高，人们将更加关注其成本。

· 回顾去年，北美地区的资本开支并不明显增长，因为一边减少通用开支，一边增加AI相关投资。但观察旭创、天福等与AI相关的光模块厂商的业绩，可以发现明显的增长。这表明光模块在整个数据中心投资中的占比正在提升。马威尔甚至提到，随着节点数量增加，光模块的增量可能超过GPU。从弹性角度来看，光模块的价值正在减弱。

· 这些核心因素背后的原因是通信升级迭代速度正在追赶算力增长。过去芯片可能每18个月或2年升级一次，而通信升级速度通常为四五年。随着通信升级速度加快，行业超额收益可能更加明显。我们认为，光通信的长期趋势是明显的。考虑到低功耗方案，如LPO、硅光和博茉莉酸锂等方向，可能会逐渐增加产量。这是基本面因素的变化。

3、AI算力投资机遇分析

· 第二个方面是关于估值。目前，随着800G的量产和1.6T的逐步增长，如果明年B卡的销量符合市场预期，那么光模块在2025年的估值有望达到十几倍。从2022年到2024年，每当光模块估值达到十倍以上时，这通常是一个性价比极高的投资阶段。因此，当前的估值水平实际上为投资者提供了较高的安全边际。

· 第三方面是交易层面的因素。由于我们是卖方，一直在推动市场，因此能够感受到当前交易的拥挤程度远低于去年。基金经理们可能也有同感，即本轮市场的加仓行为，包括厂商的参与，比去年更为理性。去年市场过于超前，具有一定的题材属性。例如，去年四五六月市场持续上涨，但业绩直到八月份的中报才开始显现，三季报才开始逐步验证这一趋势。而今年则是业绩兑现和趋势上行的阶段，因此整个过程的持续性可能会更好。综合考虑基本面估值和交易因素，我们认为当前光模块的配置性价比仍然非常高，建议大家关注头部标的的投资机会。

· 在光模块领域，还有两个方向值得关注。首先是相干技术，因为北美的数据中心可能会向分布式发展。单个数据中心规模过大会导致电力消耗增加，因此需要分散布局，这可能会带动DCI市场对相干技术的需求。其次是光芯片，随着800G和1.6T的量产，芯片供应可能会逐渐紧张。我们不排除在未来某些月份或季度出现芯片短缺的情况，这对于国产替代以及拥有自主芯片产能的厂商来说，可能是一个良好的切入点或扩大规模的机遇。

· 出口方面，三月份我们观察到的整体出口情况，尤其是通信领域，许多公司表现出乐观态度。由于海外去库存已基本完成，库存开始回补，加上海外经济和需求整体表现良好，没有出现之前市场担忧的衰退。然而，许多股票因担忧衰退而估值较低，例如医联以及北美地产类、物联网等相关需求。因此，建议大家关注面向北美和海外出口的领域，这些领域可能存在一定程度的超跌现象。我们将继续关注这些与人美链相关的领域，包括光模块在内的海外算力投资机会。接下来，请邵帅为大家更新相关信息。

4、AI算力架构与成本优化

· 好的，上周五大家关注度较高的话题是马威尔提出的一个观点，即随着集群规模的扩大，投资者可能会看到越来越多的“胖节点”架构。他预测，未来的比例可能会从目前的定制1比3，扩展到10万卡级别、百万卡级别，甚至达到1比6或1比10的比例。我们认为，如果单纯从结构上看，这种比例是合理的。因为“胖节点”相对来说是一个简单且直接的解决方案。它依赖于一个复杂的网络结构来保证数据传输的稳定性，从而减少丢包和延迟。因此，相比于其他如Java Fly或极端情况下的Raw Online这类网络结构，它对光模块的需求会更大。

· 当然，我们也应理性看待这个问题。随着集群规模的进一步扩大，整个过程中的价值也在增加。大家对于模型训练和参数对接的理解可能不会那么透彻。在这个过程中，我们可以寻找除了增加节点数量之外的架构优化方法。

· 成本方面，众所周知，如果工作负载最终上升到1比9或1比10，甚至更高，那么显卡的成本比例可能会逐渐增加到30%、40%或50%。因为大家相信，如果采用1比9的方案，整个CPR的成本可能会增加20%到50%。因此，大家可能会在软件、网络架构、光模块品种选择等方面寻求成本优化。同时，网络结构和稳定性的相互配合，以及性价比的最优解也是我们需要考虑的。

· 我认为，只要显卡的供应量足够，大家就不必担心这个问题。在A股市场，光模块行业是投资者能够买到的最好的行业之一。如果明年市场需求能像大家乐观预期的那样，达到400百万张或更高，那么我们仍然可以看到，行业龙头企业今年的股价对应到明年的估值可能仍然是十几倍的水平。我认为，这样的行业是A股市场或中国投资者能够买到的最好的行业之一。随着大家对AI关注的增加，以及行业确定性的提高，估值可能会逐渐提升到25倍、30倍。因此，从当前时间点来看，易中天仍然是A股市场性价比和参与AI的最佳选择。大家不必过分关注海外的信息，而应该更多地关注这个行业本身。

· 只要理解这个根本性的逻辑，即需求持续增长，那么这个行业就会持续上行。它仍然是A股市场空间最大、确定性最好的资产。这样的投资逻辑，对于投资者的心态、研究强度和热情都是有益的。与其关注短期的量变，不如更多地关心行业的长期发展。

5、AI算力新见解与投资展望

· 比如说，海外的AI应用，包括国内一些新兴的AI模型等。这类研究往往更有成就感，也更有趣。如果每天只关注数据和细节，可能会导致研究陷入平淡。这并不是研究AI的正确态度。当然，这只是个人的理解。

· 马威尔提到了另外两点。首先，他强调作为iPad设计领域的领导者，其核心能力由几个因素构成。其一，能为创业团队提供丰富的IP库，使他们专注于新架构的设计。这些IP库包括服务IP、总线IP等，与马威尔在通信能力方面的积累密切相关。使用马威尔的IP库设计以太网总线和服务，能更好地融入通信和交换系统。这也间接证明了，在AI的网络架构中，通信始终占据重要位置。

· 第三点是贾总提到的DCI问题。本质上，这与挖矿类似。矿工在全球寻找最便宜的电力资源。未来，如何利用数据中心互联，帮助商业中心找到全球最优电力资源，降低AI成本，是一个重要课题。前提是B3网络要有新的架构突破和传输效率提升，以及如何压缩数据中心的数据传输量，满足DCI的传输容量限制。这是业界下一步需要解决的问题。

· 总的来说，许多朋友和我讨论，认为马威尔对AI的数字口径可能相对保守。但他指出的三个方向都是正确的。第一，网络架构软件和对训练过程的理解，应是一个动态平衡过程。第二，DCI无疑是未来发展的方向。第三，IPC路线也非常重要，无论市场如何变化，底层策略和IP都是关键部分。这是我们从马威尔的AI观点中获得的信息。