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文｜李赫然  魏鹏程

AI大模型与应用的快速发展离不开算力基础设施的持续投入，高性能、高带宽、低延迟的网络是算力集群性能升级的关键保障。我们认为光互联技术在Scale up网络渗透率提升+Scale out网络价值量升级的双重因素推动下，将迎来巨大的发展机遇。目前由于AI网络对于厂商研发能力、产能+物料等交付能力，以及新技术布局要求的不断提升，头部厂商的优势正在不断凸显。我们看好国内光通信龙头公司的发展潜力。维持通信行业“强于大市”评级。

▍AI产业快速发展背景下，网络性能将成为算力集群性能升级的关键保障。

近期OpenAI、Google等厂商大模型快速迭代，如Nano Banana等多模态模型表现惊艳。我们认为AI产业的快速发展离不开近年来算力的持续投入，同时海外四大云厂商在最新财报中也对未来的资本开支表述积极，体现了算力基础设施的重要性。随着AI集群规模的不断扩张，对于高性能、高带宽、低延迟的网络要求正在不断提升，我们认为光互联技术有望在未来AI Scale out与Scale up网络中发挥重要作用。

▍光互联技术是实现高性能、高带宽、低延迟网络的关键，未来渗透率有望持续提升。

我们认为随着AI对于网络带宽要求与集群规模的不断提高，铜连接在部分场景中已经难以胜任，光互联技术未来的重要性将不断提升。其中第一个驱动因素是光互联正在向scale up网络进行渗透：在AI超节点规模正在不断提升的背景下，NPO/CPO等新型光互联技术有望有效解决scale up网络长距离互联+高速带宽难以同时实现的问题；第二个驱动力是Scale out网络中光模块价值量的提升，其主要因素来源于算力集群规模的不断扩张与ASIC+以太网模式的逐渐普及。

▍AI产业推高光通信厂商的技术与交付能力门槛，头部企业优势愈发明显。

研发上，目前随着AI产业对于网络带宽、能耗、延时要求的提高，光模块在产品温控、色散等的设计难度也在不断提升，依赖于厂商在技术研发上的不断投入；与此同时，产品速率迭代周期也已经缩短至1-2年，这进一步提升了对厂商创新速度的要求。交付能力上，目前下游旺盛的需求要求于厂商具备充足的产能布局与物料供应，头部厂商同样具备优势。此外，龙头厂商在CPO与OCS等新产品/新技术布局上也更加领先，亦有望在未来的竞争中占得先机。

▍风险因素：

AI发展不及预期；云厂商资本开支不及预期；1.6T等新产品进展不及预期；新方案/新技术研发进度不及预期；技术路径风险；地缘政治风险。

▍投资策略：

在AI产业高速发展背景下，光互联技术正在逐渐替代铜连接，成为实现高性能、高带宽、低延迟AI网络的关键。目前光互联一方面在向Scale up网络渗透；另一方面，随着算力集群规模的扩张，光互联在Scale out网络中的价值量占比也在逐步提升。目前头部光通信厂商在研发壁垒、物料与产能储备以及新技术方案等方面优势显著，我们认为未来龙头厂商的优势将愈发凸显。维持通信行业“强于大市”评级。