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01產業驅動因素
①大模型持續進步推動光模塊市場快速增長。
如今全球人工智能企業正在大模型訓練領域你追我趕,ChatGPT已經進化到第五代了,都在綜合性能的持續進步。
大模型的快速發展持續推動算力規模的不斷擴大,以國內為例,算力規模將從2024年的280 EFLOPS增長到2029年的648.3 EFLOPS,年均復合增長率超過18.3%。
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光模塊作為算力基礎設施的核心環節,市場需求和技術性能也都在快速上升,通信速率從400G提高到800G,乃至現在的1.6T速率,成為支持大模型訓練的重要基礎。
②光通信技術在人工智能時代不可或缺。
大模型的訓練和應用需要數據中心龐大的算力資源支持的同時,也需要各個獨立算力單元之間也需要進行龐大的數據交流。
然而,銅纜傳輸速率嚴重滿足不了性能要求,在數據高速傳輸需求的倒逼下,光通信替代銅纜電信號成為人工智能時代的必然選擇。
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目前,800G光模塊的規模化商用已經逐步普及,今年下半年到明年將會進一步向更加高端的1.6T光模塊升級。
與此同時,硅光技術憑借高集成度、低功耗等綜合優勢,將成為解決數據中心傳輸性能瓶頸的重要手段,也是光通信的未來重點發展方向之一。
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02產業鏈全景圖
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03上游產業鏈
03-1光芯片在光模塊價值量占比最高。
在光模塊中負責進行光電信號相互轉換的重要部件分別是激光器芯片和探測器芯片,統稱為光芯片,是光模塊上游產業鏈技術壁壘最高的環節。
從1998年開始發展以來,光模塊從早期的1.25Gb/s發展到如今主流的400Gb/s,后期還要升級到1.6T,速率越快,光模塊越高端,光芯片的價值占比也就越高。
因此,光芯片作為實現光電信號轉換的基礎元件,它的性能直接決定了光通信系統的傳輸效率,是光模塊中的重中之重。
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03-2襯底材料是光芯片性能關鍵因素。
從行業屬性來看,光芯片屬于光電子器件,也歸屬于半導體大領域。
以激光器芯片為例,這類光芯片的主要成本主要分為直接材料、直接人工及制造費用三大部分,占比分別為12.64%、25.13%、62.23%。
直接材料部分主要由襯底、金靶、特殊氣體、金屬有機物等構成,襯底材料基本決定了激光器的波長、頻率和顏色等工作性能參數。
根據業內數據顯示,襯底材料在直接材料部分占比在27.21%左右,最近幾年隨著部分襯底材料的國產化推動單價下降,占比有逐步下滑的趨勢。
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隨著傳統光模塊技術逐漸逼近帶寬極限,具有低成本、高帶寬、高集成度的硅光方案開始加速滲透,未來將成為光通信領域的主流發展方向。
03-3相關公司
源杰科技:國內光芯片龍頭,已經建立了包含芯片設計、晶圓制造、芯片加工和測試的IDM全流程業務體系。公司數據中心用途的激光器產品具備高功率輸出和低功耗特性,已經實現批量交付。
光庫科技:公司正在加快超高帶寬薄膜鈮酸鋰調制器等芯片和器件的研發和客戶驗證,推廣CDM器件和芯片在細分市場的小批量應用,并在連接器產品方面持續布局,開發應用于CPO的系列微光學連接器。
聯特科技:公司薄膜鈮酸鋰調制器可以用于1.6T光模塊,產品性能對標國際廠商,能夠支持單通道200G傳輸。正在重點推廣800G 2DR4 LRO、800G DR4和1.6T OSFP 1600等光模塊產品。
04中游產業鏈
04-1光器件是核心組成部分
從結構來看,光模塊產品正是由包括光器件、電路芯片、PCB板以及外殼等部件組合而成,其中光器件占比高達73%,電路芯片占18%,PCB占5%,外殼占4%。
光器件根據是否需要電源又劃分為有源器件和無源器件,有源器件是光器件實現光電信號轉換的主要來源,無源器件用于滿足光傳輸環節的其他功能。
更細分來看,有源光器件包括激光器(DFB/FP/VCSEL)、探測器(PIN/APD)、光放大器、光調制器(DML/EML)、光收發次模塊(TOSA/ROSA/BOSA)等重要功能單位。
無源光器件則主要包括光隔離器、光分離器、光開關、光纖連接器、波分復用解復用器、光分路器、光衰減器、FA 光線陣列、光耦合器等部分。
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從整個產業鏈的話語權比重來看,光器件作為產業鏈中游環節,話語權遠遠不及上游芯片廠商和下游大客戶,中游光器件及光模塊廠商的成本控制水平決定公司的盈利能力,這也是中國企業的強項。
04-2相關公司
天孚通信:國際全品類無源器件頭部廠商,公司基于EML的單波200G光發射器件已經小批量供應,為下一代1.6T產品提供高性價比的光引擎方案,并保持持續穩定的增長。
中際旭創:國際主力光模塊供應商,800G高端光模塊產品量產應用,并且在800G和1.6T產品上加大了硅光方案的投入,預計2025年下半年到2026年進一步提升盈利能力。
新易盛:公司是國內少數實現400G/800G光模塊批量交付的企業,全面掌握高速光器件芯片和封裝技術,目前已經推出1.6T光模塊產品,覆蓋VCSEL/EML、硅光及薄膜鈮酸鋰等全技術路線,搶占技術先機。
05下游產業鏈
從下游市場來看,光模塊產品主要應用于數字通信市場和電信市場,數據中心建設和5G 發展是主要驅動力。
相較于傳統的電信號傳輸,光通信技術才能滿足AI服務器對高效能數據傳輸的嚴苛要求,光模塊為核心的光通信技術成為人工智能時代的標配。
隨著全球數據中心建設規模的增加,用于人工智能應用的高端光模塊產品也正在加速擴張,這成為持續推升800G/1.6T光模塊的增長動力。
與此同時,為了適應人工智能時代的需求,傳統服務器也在進行規格升級,也將帶動400G光模塊的市場需求。
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機構數據顯示,由于800G光模塊需求的持續增長,2025年全球光模塊市場規模預計將達到127.3億美元,2026年將進一步增長到193.7億美元,年增速達到52%。??
下游市場應用來看,主要以中國移動、中國電信、中國聯通為主的電信運營廠商,以及阿里云、騰訊云、Microsoft、Google、Meta等國內外元計算廠商,它們的資本開支也是推動光模塊市場增長的主要因素。
06發展趨勢
以DeepSeek和ChatGPT為代表的大模型表現優異,帶動全球AI產業加速變革,人工智能的龐大需求也在擴大光模塊市場需求,市場規模有望繼續擴張。
#光模塊、#數據中心、#人工智能
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