从北美云厂商的AI规划看光通的结构创新

资本开支

北美云计算大厂财报口径上，对海外衰退下云计算投资、资本开支的降速已反映出来了，Meta下调了整体费用和资本开支指引（340-390下调到300-330亿美金），方向从元宇宙调到AI方向；微软整体口径变化不大，还是云计算相关需求，但Azure增速放缓，谷歌、Amazon云计算相关投资也有回落。

投资方向有变化

最近微软投资110亿美金OpenAI，ChatGPT嵌入到搜索引擎里，正面硬刚谷歌搜索引擎，包括FB在布局很多超算，谷歌也推出类似ChatGPT的交互。AI进入到提速过程，包括最近ChatGPT迅速出圈，拥有很多用户。跟基础设施和硬件设备相关的变化是算力会有大幅增长。算力从广义讲需要能耗、成本堆出来，不断烧数据发电做存储计算，能耗跟投入成本密切相关，AI背后的算力相较于之前云计算、电商需要的算力成倍增长，按照传统速率升级、堆叠算力的方式不符合商业化发展，所以设备上要为了匹配高算力带来的低成本方案。目前已经有很多设备、光通、服务器产业链面向超算去提升出货量。

机遇需要降能耗成本，体现在设备、光模块、交换机的更新。

用在国内外超大数据中心和超算里的设备已经有区分了，能耗消耗有很大差别。光模块100G-400G-800G的速率还不够，很多超算的交换机要按照T的计量，这个量级匹配相应光模块的成本非常惊人，因此衍生出同步散热降温，同时在10+T的交换机搭载800G光模块需要很多堆叠，交换机会过载，所以衍生出交换机和光模块融合（COPACKAGE）,以前的光模块演进成光引擎，然后再和交换芯片贴在同一张PCB背板上，通过交换机搭载的液冷板进行物理冷却和降温。同时光引擎由于体积、集成度高，搭配硅光封装规模化后会体现成本优势，会替代高算力场景。建议关注交换机、服务器、光模块的天孚通、锐捷网络、新华三。

现在在北美等大厂都在推进COPACKAGE方案，最近由于AI进度加速，近期由于ChatGPT爆火，大厂方向迅速转变，可能带来光引擎、液冷服务器加速推进。天孚通、锐捷网络、新华三都在COPACKAGE和硅光有典型的布局，下游已经面向北美核心AI厂商开始出货。不论交换机的华为华三锐捷，海外思科英特尔英伟达都在全面布局，很多大厂已经出货但由于体量较小，未来在数据中心侧会规模性铺开。对于传统空间被新方案替代市场需求，但由于算力激增，数通投资、光通出货量还是会大幅提升尤其在高算力场景。结构性创新带来的弹性会在今明年体现，基本到800G到1.6T差异会清晰，目前切换新方案纠结点在于成本和供应链稳定，等量起来供应链会突破。A股已经有部分公司产品出货了，天孚、锐捷网络核心主推，之前这个方向公司被海外通胀衰退抑制，数通市场增速往下走，这个预期短期已经由于北美大厂财报也出释放了，同时AI对算力增长的拉动在24\25年体现更加明显，当前低估值具备高的性价比，20X不到。现在市场规模非常小，光模块一年100+亿美金只有1%不到做光引擎，但光引擎速率升级、液冷交换机升级交付量会大提升。

天孚、锐捷怎么降低功耗？

原来交换机上有口可插拔光模块去做光电转化，号传输速度快走光纤，交换机里会转成电号。之前模块在交换机外部现在放到内部对模块和交换机都要同步升级匹配，但目前容错率低、成本高，但未来是必然选项，不是主题性投资了，会有明显订单和产业趋势的切换，目前是早期阶段。硅光和封装良率都会有质变。

之前大家盯着北美资本开支看行业需求，未来会细化看资本开支投向AI的部分会是增速最高的部分，在这个方向寻找标的是下一个投资方向，同时海外ChatGPT远远领先于国内，所以会看国内硬件优质供应商。