高速光模块全面爆发!AI算力关键环节,核心布局龙头梳理

翰棋说财经 2024-02-21 06:12:00

2023年上半年,ChatGPT的爆发推动了AI算力的繁荣,算力核心基础设施光模块也备受市场瞩目。随着AI数据中心等下游领域的持续高速发展,光模块正迎来技术革新的新一轮周期。

随着信息应用对流量需求的不断增长以及光通信技术的持续进步,光模块作为光通信产业链中的关键器件,其市场份额也在持续扩大。

LightCounting的数据显示,全球光模块市场规模在2016年至2022年间,从58.67亿美元稳步增长至81.32亿美元。预计到2025年,这一数字将达到113亿美元,显示出近些年光模块市场的高增速。

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高速光模块行业概览

光模块,作为光通信网络中的核心组件,扮演着光纤通信系统中交换机与设备之间传输的关键角色。它主要应用于光网络通信设备上,如汇聚交换机、核心路由器、OLT、DSLAM等设备的光接口,是实现这些设备间高效通信的重要桥梁。

从功能上看,光模块是一个集成了光电转换和电光转换功能的光电子配件,也被称为光收发一体模块。在发送端,它负责将设备的电信号转换为光信号,以便在光纤中进行高速、长距离的传输;而在接收端,它则将接收到的光信号还原为设备的电信号,确保信息的准确接收和处理。

简而言之,光模块通过实现光电信号的相互转换,为光通信网络中的设备间提供了高效、稳定的数据传输解决方案。

光模块工作原理图:

资料来源:CSDN

随着大模型训练不断推动算力需求攀升至新高度,当前的AI训练推理对超大内存的需求变得尤为迫切,以承载千亿参数量和TB级别的大模型。因此,内存性能自然而然地成为了AI算力的主要瓶颈。

随着AIGC发展路径的日渐清晰,高算力需求正催化对更高速率的800G、1.6T光模块的需求增长。

传统的数据通信市场受益于交换机芯片每三年一次的升级周期,其速率端口大约每三年翻一倍。由于AI芯片的迅速迭代和数量增加,预计端口速率的翻倍时间将缩短至两年以内。

数据来源:Mission Apollo: Landing Optical Circuit Switching at Datacenter Scale

以英伟达为代表的海外AI算力硬件设备供应商在算力新产品方面的持续创新,使得数通800G光模块的市场前景持续看好。

2023年标志着数通800G光模块的“元年”,而随着海外多模态模型的不断演进,以及英伟达H200的提前发布预示着技术迭代速度的加快。此外预计在2024年,英伟达将推出下一代GPU B100,届时可能会采用800G/1.6T模块,从而引发对1.6T模块的强烈需求。

面对明确的1.6T光模块需求趋势,国内厂商正加快步伐布局新市场。中国企业在全球光通信产业中的地位日益重要,特别是在光模块领域,其市场份额已迅速攀升至全球的50%。

在OFC 2023展览会上,Broadcom、Lumentum等大厂展示了200G EML、DSP以及配套的激光芯片驱动器,展现了行业的最新技术动态。

从整个产业格局来看,中际旭创、新易盛、光迅科技、剑桥科技等国内厂商已经成功推出了1.6T光模块新产品,而华工科技、联特科技等公司也在积极研发中。

资料来源:国盛证券

共封装光学CPO:光通信技术演进趋势

随着AI技术的快速发展,特别是在高算力场景下,基础设施的硬件设备面临着一系列挑战。其中最显著的是,随着算力的大幅增长,相关的能耗和成本也随之急剧上升。因此,在ChatGPT等AI技术的推动下,如何在提升算力的同时降低功耗、提高效率并控制成本,已成为行业发展的新契机。

CPO(光电共封装技术)作为一种创新的解决方案,正受到广泛关注。该技术将硅光电组件与电子晶片封装相结合,通过先进的封装技术将设备(如交换机)和光模块等紧密耦合在背板PCB上。此外,通过引入液冷板降温系统,CPO技术能够显著降低功耗,提升系统的整体效能。

根据市场研究机构LightCounting的预测,CPO技术的出货量预计将从800G和1.6T端口开始起步。预计在2024至2025年期间,CPO技术将开始进入商业应用阶段,并在随后的2026至2027年间实现大规模部署。这项技术将主要应用于超大型云服务商的数据中心内部通信等短距离场景。

另一家市场研究机构CIR也发布了对CPO市场前景的预测报告。据该机构预计,到2027年,共封装光学技术的市场收入将达到54亿美元,显示出该技术巨大的市场潜力和增长空间。

CPO技术作为一种高效、低功耗的光电共封装解决方案,有望在未来几年内成为数据中心和云服务商降低能耗、提升效率的重要选择。随着技术的不断成熟和市场的逐步拓展,CPO技术有望在AI高算力场景下发挥越来越重要的作用。

结语

高速光模块作为现代光通信系统的核心组件,其性能直接影响着数据传输的速度和质量。

AI技术的迅猛发展为大数据处理和机器学习提供了强大的动力。这些高级应用需要处理和分析海量的数据,而数据的传输和存储则离不开高速、稳定的光模块支持。随着AI技术的不断进步,对数据传输速率和带宽的需求也在持续增长,这直接推动了高速光模块的发展。

云计算、边缘计算等新型计算模式的兴起,也为高速光模块提供了广阔的市场空间。这些计算模式需要将大量的数据在不同的计算节点之间进行高效传输,而高速光模块正是实现这一目标的关键技术之一。随着云计算、边缘计算的普及和深入应用,高速光模块的需求量将会持续增长。

在AI大模式持续爆发和全球算力紧缺背景下,高速光模块有望迎来高速发展。

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