需求侧

1. AI的访问量一个多月前每天就有几千万，今年下半年日超十亿甚至二三十亿都是非常可能的，所以终端需求的增长是显而易见的。

2. 终端需求一定带动AI服务器和网络交换机的增长，这也带动光模块，包括800G光模块的增长。  

3. 券商的估计数字很大并且差距很大，对今年的估计，少的几十万，多的三百万，明年少的一百万，多的八百万。即便先不考虑其估计数字的正确性，假设是对的，我们也需要看看考虑云厂商是否有钱购买这么多服务器、GPU和光模块。四大云厂商今年的资本开支都在300~330亿美元之间。这样的话，一般光模块的开支占整个数据中心的3%，但如果是AI，因为服务器使用的是高性能计算机（HPC），很贵，这样光模块的比重会有下降，估计在1.5%~ 2%左右，这样算，今年全年四大云厂商数据中心光模块的开支也就是20亿美元左右。当然，四家每家的预算300多亿美元是ChatGPT爆发前的预算，可能会因为AI增加一些，但不可能大幅度增加，哪里有那么多钱？因为一切资本开支要配套，如果你想多买2亿美元的光模块，那你就要多花另外98亿元做建楼、买空调、买HPC和网络交换机。所以，“四大”在AI上的投入是有限的，数量级一定是几十亿美元。这样，真正的光模块需求也被限制了。

供给侧

需求可能很多，四大云厂商也可以下很多订单购买800G，光模块供应商也有心供货，但要满足客户的需求并不容易。

满足客户需求，需要物料、设备、人员。物料分光芯片和电芯片。

1. 电芯片：主要是800G DSP，前段时间最瓶颈的，现在已经开始缓解，估计马上就可以超预期供货了。目前只有一家供应商Inphi。

2. 光芯片：眼下因为800G主流是两个400G的方案，等于2x400G，这样的话，光芯片目前在量产，少量新增需求可以满足，但如果要来个200万个800G，这意味着400万个400G，等于接近现在400G全年的需求量，这意味着光芯片厂Lumentum和富士通产能要翻倍，这是很困难的，光芯片产线的建设周期是1年半~2年起步。如果明年的需求变成真正的800G , 那需要的光芯片（100G波特率的EML）就更难供应了，合格率极低，现在没有谁能够量产。

3. 7nm线产能：因为光模块的DSP是7nm线生产的，而我们的GPU也是7nm线生产的，根据台积电Q1财报，2023Q1 7nm线有约20%的富余，大概是4万个wafer，可能还有其他CPU也是7nm线生产的，还有交换机里面的ASIC芯片，也有可能是7nm线生产的，这样一来，云厂商被迫要平衡产能，因为这些东西都要有配套才行，不能全部产能都做DSP，也不能全部都做GPU，这样，光模块就会因为DSP供应不上而导致供应不足。

第三部分：总结。

现在800G光模块需求大于供应，所以供应量决定了模块厂商的财报上的数字，而不是预测订单或者接到的订单。

800G光模块去年实际发货量只有几万个，今年因为AI起量， 供应会大增，但考虑到各种瓶颈的限制， 考虑到历史上的类似状况，觉得在大几十万的发货是最可能的量，超过百万发货基本上不可能。

明年猜测最有可能的数字是200万以内， 超过三百万甚至800万几乎不可能。

另外，目前800G的主要供应商只有两家，主要客户也只有两家。其他家供应商上半年已经基本虚度，下半年才能有机会。明年和整个800G的市场，基本上会延续“领先者恒领先”的格局，可以预测得到，最大的受益者会是现在领先的两家，其他家只能是第二梯队。