光芯片&光模块行业全梳理

Q海外云厂商资本开支情况？

A从 23 年招投标会议情况来看，包括 Meta 200G，Google、微软 400G 等产品，整体资本开支受限于宏观因素，23 年到4 月为止， 短期来看没有太高的增长。2022 年之前都是持续增长的 ，22 年 20%，23 年基本持平 。海外 Top4 占据数通市场 60%的份额， 影响力大。

Meta预计 23 年 300-330 亿美元开支，与 22 年 320 亿美元持平。从 200G 光模块采购情况来看也是基本持平。

Google资本开支持平，但重心会从人员及办公设施向算力基础设施转移，主要是 AI 云服务方面 800GGoogle 都是率先采购的。

微软Chat GPT 的火爆带来 200G、400G 光模块需求， 持续采购，预计资本开支 10%+增长。

亚马逊22 年云服务 20%增长，较之先前的高速增长不及预期。营收受影响导致裁员和资本开支缩减。400G 以前都是大规模采购， 23 年降低 10%，采购价格下调 20%，因此实际采购金额下降 30%。整体市场收到的冲击来自亚马逊。

根据 LightCounting 数据，图中 ICP 为互联网内容提供商， 即云厂商 ，过去几年高歌猛进，23 年会有短暂调整，后续会恢复。而实际上这个数据还没有考虑 AI 带来的增量， AI 服务器至少 2-3 年内会带来 25%的增速。

QAI算力需求的提升会在23H2对云厂商资本开支带来变化吗？

A市场趋势明确，AI 板块一定会带来更高的资本开支。Meta 上周开始对 800G Lite 光模块方案开始了评估，新易盛等厂商有送样， 为24 年 800G 上量做准备。24 年 AI 板块带来的需求会有集中的爆发，预计许多巨头、创业公司都宣布增加资本开支的预算。从立项规划、基建、 到设备进入 、搭光模块(靠后阶段) 需要 2 年的周期。

Q通用服务器和交换机用的200/400/800G光模块数量和价值量？

A云计算服务器(通用) 比如英特尔第四代 Xeon(至强)服务器芯片“SapphireRapids”，背后都是叶脊架构， 可以从叶脊架构来测算， TOR 交换机与一个机柜互联， 一个机柜 6-10台服务器，每一台都会和上层所有设备进行交叉互联。下行、上行端口收敛比一般是 3:1，由此测算， 叶脊架构下 1 台服务器需要 4-6 个光模块，叶脊架构数据中心若需要 1 万台服务器， 就需要约6 万只光模块。

Q6万只光模块中高速率用量情况？

A高速率光模块用量和规格不断提升， 目前国内底层主要用 25G，国外是上层 400G，底层100G。交换机都是 400G，只是连接距离上会有差异，叶交换机和架顶交换机大约是 100m 、500m(楼内)， 更远的 DR 500 米， FR 2km，再往上就是相干的 400G 光模块。目前整体上30%需要 100G 光模块，70%需要 400G。目前 800G 在云计算服务器导入不多， AI 用的更多。

Q平均来说0.8-1美金/1GB？

A整体来说差不多。不同距离所用芯片方案不同， 会导致价格差异。细分来看， 22 年 Meta的 200G 是 220 美金，也就是 1.1 美金/GB，23 年降价到 200 美金， 也就是 1 美金/GB，对应 FR 的距离 (云计算标准规格，比如旭创以前大量卖的CWDM4，用以 2km 传输，用量一 般较大) 。400G DR4，从 22 年 600 美金降到 23 年 500 美金， 1.2 美金/GB；DR 规格 500m较便宜，23 年价格 380 美金， 0.9 美金/GB。这些是高速的，如果 100G 会更便宜， 100G SR4短距离，目前只有 0.4 美金/GB 。行业均价一般按 2km 的规格算，在 1 美元/GB 附近。

QAI服务器情况？

AAI 服务器呈量价齐升态势。A100，用 HDR 网卡， 配 200G 的光模块；V100 用的 100G光模块 ，H100 用 400G 。可见目前 AI 服务器用的都是 200G 、400G，未来还会更高。并且AI 服务器用的是 infiniband 的协议，每一步都是无损的数据传输，因此像 DGX A100 用的全部是 200G的端口，上下行各 20 个， 总共 40 个，设备之间两两高速互联 。一台 DGX A100有 8 张网卡，各配 1 个 200G 光模块，整体上一片 GPU 需要 8-10 个光模块。因此比如说英伟达采购了 10 万只 200G 光模块，对应的就是 1 万片 GPU，对应 1250 台 DGXA100 服务器。数据基于英伟达官网 superpod 单元，140 台服务器， 170 台交换机按照 fat-tree 胖树网络架构互联进行测算。

Q通用服务器和AI服务器用光模块有什么区别？H100和A100有何区别？训练型和推理型有什么区别？

A通用服务器一台服务器与光模块配比 4:6。在 AI方面量价提升，在价格方面主要表 现为更高速的光模块，主要为 200G、400G，并且所使用的服务器与交换机都是无损型。按GPO 网卡的数量来算， 一个服务器有八张网卡，每张网卡配一个 200G 的光模块， GPO 与光模块的配比基本上为 8-10 倍。

做模型训练、优化模型的，主要用的是 V100 、H100、A100 (800G) 等高算力芯片， 目前绝大数算力在模型训练中，对高速光模块需求强；做模型推理的对芯片的算力要求较低，如 T4。未来将会 30%用于研发训练， 70%用于应用推理， 而目前的比例只有9:1，大量的算力被用在模型训练上。

Q头部几家光模块企业在硅光、LPO、CPO、相干光等新技术的进展和落地情况；

ALPO线性直驱光模块，是简配版， 去掉 dsp，成本下降，功耗降低 50%。

头部企业（1）中际旭创有 LPO 的方案与技术， 目前 800G lite 即 LPO 的方案已经开始给客户送样了， 因为旭创在 200G 时是 Meta 的主要供应商，未来在 Meta 这边导入的可能性比较高。

（2）新易盛已推出全系列的 LPO 方案，产品全面且重视推广， 目前的验证比较顺利，很有可能会拿下明年 Meta 800Glite 的一些订单。

（3）剑桥科技收购了一些海外主推 LPO 的芯片厂商， 率先拿到了用于 LPO 的芯片，目前计划在今年下半年给海外送样，最大的客户是微软，有较大的可能性导入，明年可能会量产。

CbO目前各家的方案仍处于设计开发阶段。头部企业（1） 博通 23 年 3 月推出了 51.2T 的 CPO 交换机，这款产品将于明年上市。国内因为没有高速率的交换机芯片，目前没有整套 CPO 交换机。

国内在光引擎方面: （1）天孚与 Cisco 都有合作， 这些厂家的交换机都会在 2024 年推出，目前产品设计已通过验证，正在做可靠性测试，未来准备大规模量产， 在 CPO光引擎方面进展目前最快。（2） 联特与 Cisco、思科合作，未来争取做天孚的二供。（3） 博创一直在硅光方面有布局，一直处于送样阶段，没有大规模量产。目前正在与 intel 接触，导入可能性较高。如果能够合作， 未来将存在较大发展潜力。

相干光主要做电，技术壁垒高， 一年只有几十万只的需求，华为等在做。德克力在国内 电的相干光市场做的不错。新增 DCR 互联市场，在数据中心领域未来 3-4 年会有很高的 市场，有 10 亿美金的规模。速通光模块的厂商都有所布局，向中际旭创、新易盛等都发布 了相干光的产品，其中中际旭创已经成功进入微软，拿到 20%的份额，后续光模块在速通领域会有很大的放量， 未来将会相干下沉， 在将来的 1.6T 、3.2T 上可能会下沉到 10km 、2km的场景，未来相干的应用领域会增大。

Q源杰目前送样的产品/验证进度，50GDFB和100GEML产品研发和落地情况，未来预计给源杰的订单情况；

A源杰科技为国内光芯片龙头，在高速新兴产品开发上是绝对龙头，50GDFP、100GEML 芯片均有客户送样。在国内与中际旭创联合做测试，因为目前 800G、400G 光模块主要依赖海外进口，若源杰科技能够突破 100GEML，未来国产替代空间巨大。源杰也有一些独特的产 品，比如硅光用的大规模连续激光器，已可以做到将近百毫瓦的级别， 1 年左右可以追赶上海外的龙头厂商。若将来 CPO 大量采用这种大功率连续激光器，源杰科技具有优秀的产品 卡位。另外，源杰科技在激光雷达等都有布局，短期内可能不会有较大营收，但为将来更大的市场做技术储备。

与国外顶级厂商的差距光芯片验证周期较长，从前期的性能测试、到中期的可靠性测试，再到最终的稳定性、批量性验证，需要 8-9 个月时间。从目前第一阶段性能测试来看， 与海外差距不大。但目前仅处于第一步测试，批量化生产、良率、稳定性等还需要持续不断检验，后续会很快推动，最快明年关注是否有小批量发货。如果进度顺利，会跟随中际旭创出海，但是光芯片 Meta、Google 等大型云厂商作为核心二级材料管控，会指定一个光芯片供应范围。目前国产云厂商如源杰、光迅、海等都没有做到在海外大量发货，但在国内市场和国 外二三线市场未来完全可以突破，头部厂商的进入还需要过程。

Q源杰的产品与竞对的竞争力？相比博通的劣势？

A源杰作为光芯片龙头，优势在高速产品的研发上，而不是在中低端如 2.5G 产品。2.5G 产品国内大部分厂商都能做，这块没必要去卷成本卷价格。50G/100G 国内很少有厂家有比较大的投入。源杰第一步送样阶段达到了预计要求， 设计能力是没有问题的。下一步，客户导入、批量化生产、工艺优化， 这一块源杰一直以来有很强的实力。比如说 2020 年源杰 25G的芯片，领先国内一众厂商，率先实现像中国移动 25GMWDM 芯片的量产。所以他能在2020 年取得国内市场上第一名， 实现年销售上亿元的单款产品。基于源杰比较强的研发实力， 25G 就是一个典范，能够实现领先国内一众厂商， 能够率先发货，相 50G/100G 这一块，至少在国内是领先的。与国外相比，短期而言， 以性价比的优势赢得客户。博通在行业内的发货量、规模、成本都是高于国内的。所以这块有机会去竞争。

Q长期来看，光通芯片市场有可能达到百亿级别？

A光通市场现在是 20 亿美金，每年有百分之十几的增长。可能到2027 或更晚，这个市 场达到 40 亿美金， 背后驱动力是 100G EML， 以及两三年后， 海外的 II -VI，今年已经发布了 200G 的 EML。越高速的产品，将来的市场空间越大，带来整个光芯片市场增长。未来全市场达到上百亿是没问题的。

Q云岭光电等和源杰的差距有多大？

A国内市场， 普遍来看大家的产品规格在 2.5G，10G。2.5G 的国产化率达到 90%+，国外厂商退出了。10G 产品国产化率 80%，只有少部分像 10G EML 这些规格还有住友、三菱等厂商。今年源杰 10GEML 1557nm 的激光器已经在华为批量供货，也是把住友第一供应商的 地位打下来了。

10G、25G这两个主要规格上，源杰是国内第一名，包括销售额、销售量。

2.5G 领域还有很多厂商如云顶光电、仕佳光子，源杰在低速低端的领域并不具有绝对优势，还是走高速高端的路线。

云岭光电更多受华工科技投资， 大量供华工科技， 在其他客户相较源杰就差很多。

源杰接受华为和旭创的投资， 华为是电市场的老大， 旭创是数通市场的老大， 客户资源是非常好的。

Q华工科技的800G硅光模块、相干光模块，海外订单情况？

A华工科技 22Q3 送样了 800G 硅光方案，在海外的潜在客户是微软。

目前大家关注 800G 方案，将来 800G 确实是一个主力的产品型号，光模块速率迭代的大节点，很多客户都会集中在 800G 这块有大量采购。华工科技之前主要市场在国内， 这一波看点在海外市场的拓展。

目前华工 800G 系列产品的验证，微软这边都是在积极进行性能方面验证， 没有看到任何问题，以及会影响到导入的负面息。在微软这块面临竞争，有蛮多的供应商都在微软这竞争，能不能拿下，拿多少份额还需要观察几个月。

海外相干光模块，旭创是有一定份额的。华工的相干光还在导入阶段， 还没有进入大规模供货阶段。

Q华工未来空间展望？

A华工正源。光通这块，整体综合实力，全球前十名， 57 亿的营收。销售规模非常大。前期 90%+的销售都是集中在国内，阿里，字节头条， 都有很好的份额。凭借比较大的产能，加上性价比优势，在国内市场取得龙头地位。新易盛、旭创， 在国内竞争， 和华工科技比没有任何优势可研。目前华工科技相对来说在海外市场起步相对较晚，过去主要在国内。

现在开始进入到数通市场，增长潜力可以参照新易盛在 2018 年进入数通市场的情况，18 年前新易盛做电市场，最大客户是中兴通讯， 营收 7,8 个亿， 2019 年进入数通市场， 拿下亚马逊之后， 短短三四年， 四年营收增长四倍。

从实力上来讲，整个产业链的垂直整合，华工科技和云顶光电都有很强的合作关系，自有的芯片，比新易盛更强。但海外这块还没有真正的拓展，目前华工科技正在大力扩展海外渠道，一旦能够拿下微软， 800G 和相干产品发货的话，后续的增长空间是非常大的。

旭创已经达到 100 亿营收，华工科技综合实力并不差。

QLPO相比传统方案成本降幅？

ALPO 是个新技术， 主要是依赖于把 DSP 芯片去掉实现降本， DSP 芯片在 800G 光模块里的价值量大概100 美金， 占整个 BOM 成本占比约 15%左右。未来把 LPO 的 DSP 芯片去掉后，整个光模块的成本至少下降 15%，这是我们目前在降本方面看到的优势。比如明年的800G 传统方案800 美金，那么 LPO 方案就 600+美金不到 700 美金。

LPO 的最大优势不是降成本， 而是降功耗。在现有的光模块架构中，能够实现 50%左右的降功耗水平， 对相关厂商吸引力很大。

QLPO技术路线？

ALPO 的架构相较传统光模块没有太大改变，主要是把 DSP 芯片去掉，用更强的 TIA 和driver 芯片实现高号质量的输出。下一代产品同样会围绕芯片升级， 光模块的架构上不会有太大的变化。随着第二代高性能的 TIA 和driver，会推出更强性能的 LPO 方案。

Q传统服务器一台配置4-6个光模块？GPU服务器8-10个光模块？

A是的。

叶脊架构由于有一比三左右的收敛比，所以配套的光模块数量基本是四到六。

AI相关的网络，基于 infiniband 协议、胖树架构，无损无收敛的网络，需要保证低延时，因此光模块数量更多， 8-10 个。

Q价值量占比？AI服务器会更多吗？

AAI服务器肯定会更多。将来 AI 算力越来越大， 模型越来越大， 对应需要这种光模块， 现在大家采购的都是 800G。

我做过一个初步核算

如果花 100 亿建一个云数据数据中心，其中光模块的价值量大概是 5-6亿。

AI型网络，同样花 100 亿，可能需要接近 10个亿的光模块。将来光模块在 AI 的带动下呈 现量价齐升的态势。

Q将来哪块光芯片的用量会更多？

A现在数据量越来越大，总体光模块需求。

100G的光模块 ，大概1200-1300万只，对应 4800-5000 多万的 25G 光芯片需求。因为四通道每通道 25G，可以做 100G 的光模块。这块源杰完全能做了，25G 光芯片。

200G今年大概有三四百万只的需求，相当于一千多万只 50G 的光芯片， 源杰也有 50G 的DFB，海外的话也有大规模供货的 50G 芯片。

400G需求大约是340-360万只，对应 100G EML 光芯片。

800G产品现在也是复用400G，都是支持 100G 速率。

将来不管是云计算、 AI 网络都会向更高速升级，起步 400G/800G，对应的都是源杰所在的100G EML 的需求会有极大增长。

Q1.6T光模块会有大量应用吗？运用多少速率的光芯片？

A基于 800G 之后下一代的产品。我们这个行业每三年左右速率提高一倍，背后是因为数 据中心的内部流量、带宽越来越大， 必须依赖更高速的光芯片和光模块技术。1.6T 目前看是 8 通道， 8*200G 实现 1.6T 。200G 芯片，像 II-VI 已经发布。按照行业惯例，芯片发布到量产，中间需要两年左右的时间。真正的 1.6T 光模块会在2025 年后出来，同样 可以用在云计算和 AI 网络。