AI產業鏈有何機遇？關注光模塊機會

每經編輯｜彭水萍

這是對算力產業鏈的簡單示意圖，流程上，英偉達先設計GPU，接着委託臺積電做製造和封裝測試，然后交給下游的ODM廠商做成一個基板，在這個基礎上進一步把它組裝成服務器，再把服務器轉交給下游的雲廠商，這些雲廠商可能在進行組網的時候也需要購買交換機。

在這個產業鏈中，設計主要是由英偉達自己完成的，製造由中國臺灣的臺積電完成。其中用到的PCB包括A股的幾家PCB龍頭公司以及臺股的PCB龍頭公司，服務器ODM主要是由工業互聯、廣達電腦、偉創、英業達等公司進行組裝，到客户端下游的雲廠商，主要是北美幾家較大的雲廠商，包括亞馬遜、谷歌、微軟、META等。在英偉達的產業鏈上，IC設計、IC製造等方面A股公司的參與程度是比較低的，而在以下環節佔有較高的份額，自然這些環節也就跟英偉達本身的景氣度高度強相關。

第一個是PCB，因為A股很多公司比較有競爭力，他們在AI還沒有興起之前就有比較大的優勢。另一個是光模塊，光模塊屬於英偉達AI需求起來以后形成的針對性成長領域。第三個是服務器ODM，也就是組裝AI服務器，它的利潤可能也會比組裝傳統的通用服務器更高一點。這里面我們重點聊一下光模塊的機會。

光模塊：用於大型網絡連接，AI服務器帶動光模塊起量

因為現在的大模型規模比較大，進行大模型的訓練和推理不可能依靠一臺服務器或者一張GPU就能夠完成。即使GPU再先進，它顯然都承受不起這麼大規模的運算量，我們就可以把GPU進一步組裝成更大的集羣，大模型運算的任務就可以分割成無數個小任務，分發到每一張GPU上，分別進行運算，最后通過各種各樣的運算得到結果並匯總。

現在數據中心的組網也比較複雜，我們用的AI集羣里面最簡單的要求就是任意兩個GPU之間或者服務器之間必須得有一條通路，這樣才能夠滿足數據交換，可以看一下示意圖，其中紅色部分是GPU，上面有一層交換機，分別把GPU連起來，連成一個小的集羣，再由上面的交換機把各交換機連接起來，這樣下面的GPU可以連成一個集羣，如果還要進一步擴展GPU的規模，就可以在上面再加第三層交換機，叫作核心交換機，這樣就可以把GPU連成一個比較大的集羣。

在這其中，光模塊的作用是什麼？數據中心信號的頻率是比較快的，傳輸的速率也很快，在這個時候如果還用傳統的銅纜進行長距離信號的傳遞，這個電流會有一個趨膚效應，這些信號在傳輸的過程中集中在導體的表面，傳輸不均勻，這就會引發發熱、信號的損耗等問題，導致最后數據包丟失等比較嚴重的后果，訓練和推理的效率就會下降得非常快，所以在傳輸的過程中必須用光進行長距離的傳輸。

如果距離比較長的話，怎麼用光傳輸？信號從交換機出來以后需要用一個光模塊把電信號轉化成光信號，傳輸到另一端之后又把光信號轉化為電信號進行進一步的數據處理，光電轉換的任務就是由光模塊來做的。為什麼要轉化成電信號？因為現在光信號是沒有辦法進行數據處理的。所以光模塊在集羣里面佔據了必要且核心的位置。A股公司也在光模塊領域的技術領域、產能方面全球有一個比較大的優勢，在北美的雲廠商定製芯片里面都有比較大的份額。

在英偉達GPU進化的過程里，對於網絡的要求也變得越來越高，英偉達的上上代A100芯片，它的網絡通信速率大概是200G，因為配套的是200G網卡，在英偉達H100芯片里面，它的網絡通信速率已經到達了400G，當時用的主要光模塊是400G和800G，到GB200后，網絡的通信速率到達了800G，也就是説現在在這個網絡里用到的光模塊必須得是800G以上，甚至是1.6T的光模塊。因為它可以向下兼容，一個1.6T的光模塊相當於兩個800G的光模塊，所以整體來看光模塊一方面是受益於英偉達的GPU量的成長，另一方面從200G到400G、800G，再到1.6T，后面可能還會再到3.2T，技術密集度也在提高，所以總體上光模塊也是量價齊升的。

根據研究機構的測算，在組建三層網絡的時候，GPU和光模塊的比大概是1：3.5，也就是一張GPU需要用到3.5個光模塊，之所以比例會略低，是因為它是以Blackwell進行測算的，里面用到了1.6T的光模塊，如果全部用800G的，這個比例會進一步上升。光模塊和PCB的業績確定性是很強的，需求也是比較明確的，只要英偉達的卡可以放量，下游的廠商買了卡以后要組建一個大規模的集羣。在組建集羣的時候，所用到的光模塊、服務器交換機以及光模塊里面的PCB的量都是在上升的。

如果要去篩選相關的投資品，通信ETF（515880）光模塊、服務器ODM加銅連接的佔比超過60%，光模塊佔比超40%，業績確定性比較強，從4月份看到現在的走勢是比較好的。創業板人工智能ETF國泰（159388）光模塊佔比也較高，具備高彈性的特點。而信創ETF（159537）涵蓋了在信創產業鏈上的很多個股，比如GPU設計、製造等公司，隨國產算力發展或有比較好的前景。

風險提示：

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