上银基金一周早知道丨AI算力进入爆发前夜，如何看待国产替代与光互联革命？

（来源：上银基金管理有限公司）

惠军

上银基金权益投研部基金经理

本科与硕士毕业于中国科学技术大学电子工程系，博士毕业于香港科技大学工业工程与决策分析系。在量子雷达、人工智能领域科研经历丰富，擅长分析科技行业成长趋势，目前主要覆盖电子等行业。现任上银数字经济混合发起式基金经理。

市场概况

上周（8.18-8.22）市场继续上攻，沪指突破3800点，在Deepseek新版本适配国产芯片以及H20芯片停产传闻等刺激下，国产算力引领科技股涨势，科创50涨幅超13%，成为市场绝对焦点，31个申万一级行业全部收涨，TMT板块涨幅靠前。此外，A股市场交投活跃度持续凸显，周度日均成交额来到2.5万亿元水平，牛市氛围持续升温。展望后市，本周将迎来A股中报业绩密集披露期，或对行情发展形成一定扰动，中期来看，在充裕的流动性下，A股震荡上行趋势仍未改变，仓位管理比结构博弈或更具战略意义。

近一周，上证指数上涨3.49%，创业板指上涨5.85%，沪深300上涨4.18%，中证500上涨3.87%，中证A50上涨3.40%，科创50上涨13.31%。风格上，成长、消费表现相对较好，稳定、金融表现较差。从申万一级行业看，表现相对靠前的是通信（10.84%）、电子（8.95%）、综合（8.25%）、计算机（7.93%）、美容护理（5.35%）；表现相对靠后的是房地产（0.50%）、煤炭（0.92%）、医药生物（1.05%）、银行（1.25%）、环保（1.33%）。

热点聚焦

在第四次工业革命的智能化、数字化浪潮中，数字资产已成为核心生产资料，而TMT板块作为数字经济的核心载体，正迎来历史性投资窗口。我们基于“TMT投资望远镜”框架（聚焦“工具与基建”层、适度配置“平台与生态”层、谨慎参与“应用与变现”层），当前最核心的机遇集中在两大硬核领域：

一、国产算力芯片：从“可用”到“好用”的爆发临界点

AI时代的竞争本质是算力竞争，而国产算力芯片正站在从“备胎”到“主角”的关键拐点。

从需求端看，2025年中国AI芯片市场规模预计达380亿美元，其中国产芯片销售额增速预计高达112%（为海外芯片的3倍），占比将从29%跃升至42%，首次以“量”的突破切分市场增量。这一爆发不仅来自互联网与云厂商的传统需求，更源于国企、地方政府等新增量的“刚需采购”——在自主可控政策与外部环境驱动下，“买国产”已从选择变为必需，需求基本盘空前稳固。

从技术端看，国内第一梯队芯片FP16算力已达英伟达H100的60%，虽在超大规模模型训练中仍有差距，但在推理、微调等场景已完全可用，且价格仅为海外高端芯片的50%甚至更低。客户需求的务实转向（训练端追顶尖、推理端大规模用国产），正加速国产芯片的商业化落地。

投资逻辑上，这不仅是“替代红利”，更是“增量红利”——在AI算力需求爆发的市场中，具备软件生态持续迭代能力、能快速响应客户需求的企业，将率先享受行业爆发的超额收益。

二、CPO（共封装光学）：突破算力瓶颈的“超高速互联引擎”

若将算力芯片比作“发动机”，CPO则是支撑其高效运转的“超高速磁悬浮轨道”。随着AI集群算力需求呈指数级增长，传统可插拔光模块在功耗、速率、体积上的瓶颈日益凸显，CPO技术的革命性价值正加速释放。

CPO通过将光引擎与交换芯片/计算芯片紧密封装，实现三大核心突破：功耗降低25%-30%（显著优化数据中心电费成本）、带宽密度提升3倍以上（适配AI集群高密度集成需求）、延迟降低10%-15%（提升GPU计算效率）。这使其成为800G光模块放量、1.6T光模块推进的核心支撑技术。

市场前景方面，2023-2030年CPO市场规模CAGR预计高达172%，从萌芽期向爆发期跨越。更具中国特色的是，由于国产GPU单芯片性能短期难以匹敌海外顶尖水平，需通过多芯片堆叠实现同等算力规模，这对集群内部高速、低功耗互联提出极致要求——CPO正是解决这一难题的关键，有望在中国市场更快落地。

投资逻辑上，CPO不是简单的技术升级，而是光互联架构的革命。重点关注在硅光技术、先进封装、光引擎核心组件等领域有突破的企业，其技术领先性将转化为持续的成长红利。

每周关注

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CPO（共封装光学）——

AI算力爆发下的光互联革命

一、概念背景：算力狂奔倒逼传输技术升级

随着AI大模型向千亿、万亿参数级演进，单集群GPU数量从数千卡向数万卡跨越，数据中心内部的“数据洪流”呈指数级增长。

传统可插拔光模块在传输过程中面临三大瓶颈：一是功耗高（占数据中心总功耗的20%-30%），电费成本随算力规模飙升；二是速率受限，800G及以上速率下信号衰减严重，难以满足AI集群“低延迟交互”需求；三是体积约束，高密度部署场景下，传统模块的空间占用率已接近极限。

在此背景下，CPO（共封装光学）技术应运而生——通过将光引擎（负责光电转换）与交换芯片或计算芯片紧密封装，缩短电信号传输路径，从架构层面突破传统光模块的性能天花板，成为支撑AI算力高效运转的“关键拼图”。

二、核心驱动力：三重价值共振催生需求爆发

1.性能刚需驱动：

CPO技术可实现功耗降低25%-30%、带宽密度提升3倍以上、延迟降低10%-15%，完美适配AI集群对“高速、低耗、高密度”的严苛要求。例如，某头部互联网厂商的万卡AI集群测试显示，采用CPO技术后，单集群日均电费降低约12万元，计算效率提升18%。

2.市场规模红利：

据行业预测，2023-2030年CPO市场规模年均复合增长率（CAGR）高达172%，从百亿级向千亿级市场跨越。其中，800G光模块已进入放量期，1.6T光模块加速研发，而CPO是支撑这些高速率光互联的核心技术，需求确定性极强。

3.中国场景适配：

国产GPU在单芯片性能上短期难以匹敌海外顶尖水平，需通过多芯片堆叠实现同等算力规模（如用2000片国产芯片等效1000片海外芯片），这对集群内部高速互联提出极致要求。CPO技术恰好能通过优化互联效率，部分弥补单芯片性能差距，成为国产算力集群的“刚需配置”，加速在国内市场的落地节奏。

三、未来趋势：技术迭代与场景渗透双轮并进

1.技术路线持续升级：

CPO正从“2.5D封装”向“3D堆叠封装”演进，同时探索硅光、薄膜铌酸锂等新材料路线以提升性能。例如，硅光技术可将光引擎成本降低30%，薄膜铌酸锂则能进一步提升信号传输速率，技术领先者将持续享受红利。

2.应用场景快速渗透：

从互联网巨头的数据中心向金融、政务等行业延伸。预计2025年国内AI数据中心CPO渗透率将从当前的8%提升至30%，其中头部互联网厂商可能率先突破50%，成为行业标杆。

3.产业链协同成熟：

光引擎、高速芯片、先进封装等核心环节的国产化率将快速提升，推动CPO从“样品测试”向“规模量产”跨越，成本曲线有望在2026年进入陡峭下降期，加速商业化落地。

4.总结：

CPO不是简单的技术升级，而是光互联架构的革命，其成长逻辑深度绑定AI算力爆发的主线。我们将持续跟踪技术迭代进度与客户验证进展，把握从“技术突破”到“业绩兑现”的投资窗口，为持有人捕捉这一硬核赛道的成长红利。

每周一图

国产算力芯片的崛起，正伴随着全球半导体产业的深刻变革——当制程技术不断逼近物理极限，摩尔效应的红利加速消退，单一芯片的性能跃升愈发艰难。如今，芯片不仅要面对漏电风险、结构极限等技术难题，更要承受制程升级带来的成本暴击：从5纳米到3纳米，代工成本数倍增长，晶体管密度却仅提升15%-20%，“高投入、低回报”的困境日益凸显。

在这样的背景下，华为打造“超节点”的布局，恰恰彰显了顶尖科技企业的破局智慧：既然“单点突破”难以为继，便转向“系统层面”的创新，以整体效能弥补单芯片工艺的差距。正如黄仁勋公开评价所言，从技术参数看，CloudMatrix384超节点的性能已超越英伟达同类产品。这款集成了384颗昇腾芯片的超级集群，绝非简单的硬件堆叠，而是通过对计算、内存、通信、存储、架构、调度、并行处理、散热、供电、高速互联等全要素的深度协同，让数百颗芯片像一台计算机般高效运转——它解决的不仅是“算力叠加”问题，更是如何让每一份计算资源、每一次数据传输、每一处能耗控制都精准适配，最终实现系统效能的最大化。

这种系统工程的创新，正是国产算力突破瓶颈的关键路径：不纠结于单芯片的参数比拼，而是以架构革新释放整体潜力，为AI大模型训练与推理提供更高效、更具性价比的解决方案，也为国产算力芯片从“可用”向“好用”的跨越注入了核心动力。

在数字经济与AI算力爆发的浪潮中，国产算力产业链正迎来历史性成长窗口，其中国产算力芯片与交换机作为算力基础设施的“左右翼”，具备极高的投资确定性。

1、从国产算力芯片看，其核心逻辑源于“需求爆发+国产替代+技术突破”的三重共振。据行业预测，2025年中国AI芯片市场规模将达380亿美元，其中国产芯片销售额增速预计高达112%，占比从29%跃升至42%，首次以“量”的突破切分市场增量。技术层面，国内第一梯队芯片FP16算力已达英伟达H100的六成，虽在超大规模模型训练中仍有差距，但在推理、行业大模型微调等场景已完全可用，且价格仅为海外高端芯片的50%甚至更低。更关键的是，需求端呈现“务实转向”——训练端或仍依赖海外顶尖芯片，但推理端已大规模转向国产芯片，叠加国企、地方政府等新增量客户的“刚需采购”，国产算力芯片正从“可用”迈向“好用”，从“备胎”成长为“主角”，在增量市场中分享红利。

2、从交换机看，作为算力网络的“交通枢纽”，其与算力芯片形成“算网协同”的核心支撑。AI算力需求的爆炸式增长（单集群GPU从数千卡向数万卡跨越），对网络传输的速率、带宽、时延提出极致要求——没有高性能交换机，算力便无法高效流动。当前，800G交换机已进入放量期，1.6T交换机加速研发，而与CPO（共封装光学）技术的融合（将交换芯片与光引擎紧密封装），更让交换机在低功耗、高带宽密度上实现突破，完美适配AI集群的高密度互联需求。随着国产算力集群规模扩张（如万卡级部署），交换机作为“数据传输中枢”的需求将同步爆发，其技术升级与国产替代节奏，直接决定算力基础设施的运转效率。

综上，国产算力芯片是AI算力的“发动机”，交换机是算力流动的“高速公路”，二者共同构成国产算力生态的硬核底座。在政策加码、需求爆发、技术追赶的多重驱动下，这一领域的成长确定性强，有望成为数字经济浪潮中的核心投资主线。

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