东兴证券_光通信行业2026年中期策略：Scale up成为AI数据中心网络创新方向，光互联供应链紧缺是主线_20260618.pdf

东兴证券查看原文

摘要

1东兴证券发布光通信行业2026年中期策略，维持“看好”评级。
2报告指出Scale up成为AI数据中心网络创新方向，光互联供应链紧缺贯穿全年。
3预测2030年全球光互联市场规模达1514亿美元，CPO市场2027年突破50亿美元；
4字节跳动2026年自建智算中心将驱动国内数据中心光纤市场规模超50亿元。
5建议关注CW激光器、CPO及光纤环节，重点推荐中际旭创、天孚通信、源杰科技、亨通光电等标的。

![](page=0,bbox=[210, 119, 681, 248])

光通信行业2026年中期策略：Scale up成为AI数据中心网络创新方向，光互联供应链紧缺是主线

2026年6月18日

看好/维持

通信行业报告

分析师

石伟晶 电话：021-25102907 邮箱：shi_wj@dxzq.net.cn

执业证书编号：S1480518080001

投资摘要：

年初至今英伟达与台积电均实现正向涨幅，其中台积电涨幅显著领先英伟达。在全球AI时代，英伟达与台积电是AI算力产业链最核心供需同盟，英伟达于2025年正式取代苹果，成为台积电第一大客户，双方在技术路线、产能规划以及先进半导体制造良率与效率等维度深度合作与协同。2026年初至6月10日，台积电股价累计涨幅 34%，英伟达股价累计涨幅 10%。其中英伟达与台积电在3月份均有显著回调，主要受到中东冲突升级影响；而年初至今，台积电股价涨幅超过英伟达，则源于2026年AI算力供应链处于紧缺状态，尤其受到高带宽内存（HBM）和先进封装产能限制。

年初至今北美光通信板块多点开花，投资机会显著。我们整理15家北美重要的光通信企业年初至今股价涨幅，并分析市场对其定价逻辑。可以看到，北美AI数据中心大规模建设趋势下，受产能短缺影响，市场对光模块上游核心材料、重要器件、测试厂商给予估值溢价。CPO、DCI、智能体等新兴技术方向也获得市场关注，相关公司股价获得不错涨幅。具体如下：（1）上游衬底新材料供需紧缺，AXTI生产的磷化铟（InP）衬底是AI数据中心高速光模块/CPO所需激光器的关键材料，其公司累计涨幅 453%；（2）中游环节光模块处于扩产周期，数据中心光模块/光芯片供应商股价涨幅突出，AAOI涨幅 340%、LITE涨幅 132%、COHR涨幅 113%、MACOM涨幅 91%；（3）测试设备是刚需，订单同步高增，全球光通信测试企业Viavi Solutions (VIAV)股价涨幅 173%；CPO产业化加速，Marvell布局硅光子集成技术，股价涨幅 208%；（5）DCI互联受益于AI跨集群长距传输需求，诺基亚股价涨幅 113%，Ciena股价涨幅 79%，思科股价涨幅 58%；（6）AI数据中心建设提速，北美地区光纤需求大幅增长，光纤、光缆产品与一体化连接方案供应商康宁股价涨幅 92%；（7）AI工作负载从简单的文本生成向复杂的智能体和强化学习演进，CPU与GPU配比提升，英特尔股价涨幅 176%。

受北美市场定价逻辑映射，年初至今A股光通信板块上涨显著。全球高速率光模块处于扩产周期以及国内头部企业提前卡位产能，中际旭创股价涨幅 97%、新易盛股价涨幅 94%、天孚通信股价涨幅 107%、源杰科技股价涨幅 179%、仕佳光子股价涨幅 72%、长光华芯股价涨幅 147%。测试设备是光模块扩产刚需，订单同步高增，联讯仪器股价涨幅 171%，罗博特科股价涨幅 113%；CPO、NPO产业化加速，光迅科技股价涨幅 181%，华工科技股价涨幅 79%，炬光科技股价涨幅 100%，福晶科技股价涨幅 27%；DCI互联受益于AI跨集群长距传输需求，德科立股价涨幅 48%；AI数据中心建设提速，光纤需求大幅增长，亨通光电股价涨幅 335%，中天科技股价涨幅 172%。

关于2026年下半年光通信板块行业主要发展趋势以及投资策略，观点如下：

Scale up成为AI数据中心网络创新方向。超节点是通过高速互联协议与专用交换芯片构建的高带宽域（High-Bandwidth Domain），将数十至数百颗GPU芯片在逻辑上整合为统一编址、低延迟、高带宽的协同计算系统。而超节点的实现核心在于构建高带宽、低延迟的Scale-Up（纵向扩展）通信域。随着模型参数规模的增加，张量并行和专家并行规模随之扩大，对超节点内HBD域规模的需求也越来越大。基于以

![](page=1,bbox=[1562, 126, 1850, 206])

太网的 Scale up 网络开放生态处于快速发展中。以英伟达、Google 为典型代表，二者均采用专有协议： NVLink 向第三方半开放 CPU/Chiplet 接入权限；Google ICI Link 则服务于自研 TPU 集群；基于 Ethernet 的开放技术方向，以各大互联网和云计算公司以及一些 GPU 芯片公司为代表。其中 UALink 基于标准以太网组件打造开放互联协议，华为灵衢协议从2.0版本起转向开放标准。

英伟达确立超节点技术范式。英伟达超节点的优势建立在NVLink和NVLink Switch。2026年1月，英伟达发布第六代NVLink以及NVLink交换机，两者支持最新的Rubin架构。从性能指标看，在最新VR NVL72超节点中，第六代NVLink支持3.6TB/s的GPU-to-GPU通信带宽，NVLink交换机提供260TB/s聚合带宽。此外，在VR NVL72中，英伟达采用PCIe Gen6协议实现VeraCPU与超级网卡CX-9互联，Vera与CX-9之间接口双向总带宽达到768GB/s；采用以太网/InfiniBand协议实现超级网卡CX-9与OS互联，单个端口即可提供1x800G的传输能力；超级网卡ConnectX-8/9内置PCIe Gen6交换模块，替代传统独立PCIe交换机。

CW激光器成为硅光架构重要配置，市场增速陡峭。数据中心下游scale up网络的发展，成为CPO/NPO等新兴光互联技术重要的应用场景；而CPO/NPO的规模化应用将驱动硅光架构有望成为光互联行业主流技术路径。对于硅光光互连产品，BOM结构重构，原有的分立调制器与大量无源光器件被集成为一颗硅光芯片（PIC），PCB与机构件也被大幅简化；由于硅材料本身发光效率低，难以直接实现高效光发射。当前外置CW（连续波）光源成为硅光光模块的主流方案。在此技术趋势下，数据中心激光器芯片市场增速陡峭，2030年市场或将超过200亿美元。

当下CPO已经成为光模块行业确定趋势。传统方案是采用可插拔光模块，部署在交换机前面板。但根据AI网络带宽的发展路线图，互连的速度、距离、密度及可靠性要求即将超越传统光模块所能提供的极限。为突破上述局限，CPO（光电共封装）已成为业界公认的AI及超算高密度互连终极方案，其通过将光引擎 OE(Optical Engine)和交换芯片ASIC共基板封装在一起，实现极致能效、带宽密度与低时延。LightCounting在2026年4月对1.6T CPO产品出货量进行显著上调。2023-2026年，1.6T CPO产品为技术导入期，出货量几乎为零，处于试点部署阶段；2027年起进入大规模放量阶段，增长曲线陡峭上扬，2029年1.6T CPO产品出货量预测从约200万个大幅上调至约900万个，2031年则从约500万个上调至约1300万个。市场规模方面，CPO市场2027年有望突破50亿美元，2030年增长至150亿美元。

受益于数据中心建设浪潮，G.657单模光纤和多模光纤将迎来规模化应用。根据CRU最新报告，2026年全球数据中心光纤需求预计达到9160万芯公里，同比增长 32%32\% 。G.657单模光纤适用于数据中心，具有优异的耐弯曲特性，其弯曲半径可实现常规的G.652光纤的弯曲半径的1/4～1/2。多模光纤产品（OM3、OM4、OM5），适用于数据中心短距离、高带宽的场景。字节跳动AI智算中心规模化交付，驱动国内数据中心光纤市场超过50亿元。2026年是字节跳动自建AI智算中心规模化交付之年。2024年至今，我们统计字节跳动在国内自建6座大型AI智算中心，总投资规模357亿元。其中火山云太行算力中心项目一期工程投资规划28亿元，规划12万台高性能AI服务器，2025年进入运营阶段；其他4座大型AI智算中心预计2026年投入运营；第6座火山引擎内蒙古和林格尔算力中心二期项目预计2027年投入运营。经测算，2026年字节跳动自建1GW智算中心，预计光纤资本支出约9.1-10.4亿元；2026年国内数据中心光纤市场规模约55-63亿元。我们认为，字节跳动庞大的资本开支具有扎实的市场需求，具有可持续性和引领性。从短期看，2026年是字节跳动自建AI智算中心规模化交付之年，有望显著提升国内数据中心光纤市场需求。从中长期看，随着国内AI应用市场进一步繁荣发展，国内更多科技企业将加大AI智算中心投资。

投资策略：第一，超节点与Scale up网络是突破算力通信瓶颈、支撑万亿级大模型与高实时性应用的关键基础设施。2026年国内和北美超节点陆续进入量产交付期，英伟达确立超节点技术范式。国内AI算力网络在高速互联领域仍存在技术代差，自主可控需求迫切。第二，当前光互联供应链持续性紧缺，有望贯穿

![](page=2,bbox=[208, 127, 497, 205])

2026全年。我们认为，国内光芯片企业有望受益于光互联市场总量增长、硅光架构CW激光器结构性机会、国产份额提升三重机遇；Scale up网络正转向光互联，CPO生态逐步形成，全球硅光子将从碎片化定制研发转向标准化代工量产模式。国内硅光新材料、无源以及有源器件、以硅光器件设计套件（PDK）、集成测试等厂商有望进入英伟达、台积电供应链体系，加速硅光子国产化验证与量产落地。此外，全球AI应用及数据中心建设快速发展，产能缺口驱动光纤价格持续提升。国内光纤企业具有数据中心特种光纤产能优势，有望显著并持续受益。

相关公司：

国产超节点：华勤技术、浪潮信息、中科曙光、工业富联；

国产高速交换芯片：盛科通信、紫光股份、锐捷网络、中兴通讯；

光模块、CPO/NPO：中际旭创、新易盛、天孚通信、华工科技、光迅科技；

光芯片/电芯片：源杰科技、东山精密、仕佳光子、长光华芯、优迅股份；

OCS：腾景科技、福晶科技、矩光科技、德科立；

CPO设备：联讯仪器、罗博特科；

光纤：亨通光电、中天科技、长飞光纤、烽火通信。

风险提示：（1）英伟达超节点出货量低于预期；（2）CPO技术路线碎片化；（3）光纤产能过剩与价格下行；（4）AI应用端增长不及预期；（5）地缘政治风险。

![](page=3,bbox=[1524, 181, 1813, 263])

目 录

  1. AI产业链2026年上半年行情复盘：光互联供应链紧缺是主线 ... 7
  1. Scale up 成为 AI 数据中心网络创新方向 ... 12
  1. 超节点：AI数据中心标准化算力单元，英伟达技术生态处于领先地位 ... 17

3.1 英伟达引领超节点技术进步 ... 17

3.2 构建超节点的关键在于 NVLink 和 NVLink Switch ... 21

3.3 GB200 NVL72 超节点总交换容量 129.6TB/s ... 24

3.4 VR200 NVL72 超节点总交换容量翻倍至 259.2TB/s ... 26

3.5 VR NVL72 计算托盘通信速率三重升级：1.8TB/s NVLink-C2C+ PCIe Gen6+800G 以太网 ... 28

3.6 ConnectX 超级网卡价值显著提升：内置 PCIe 交换模块与以太网交换逻辑 ... 33

  1. 光芯片：CW 激光器重构全球光芯片产业格局，IDM 模式构建产业链壁垒 ... 37

4.1 技术路径分化趋势清晰，CW 激光器成为硅光架构重要配置 ... 37

4.2 激光器芯片市场增速陡峭，2030 年市场或将超过 200 亿美元 ... 39

4.3 激光芯片制造价值链：外延生长与光栅工艺具有技术壁垒及产能瓶颈 ... 42

4.4 国内外企业同步研发高功率 CW 激光器芯片，不存在代际差距 ... 48

  1. CPO：产业化提速，台积电 COUPE 引领硅光集成落地 ... 51

5.1 CPO 成为光模块终极方案，硅光子产业链迎来发展拐点 ... 51

5.2 CPO 架构下光引擎跃升为价值链核心，形成 2D 封装到 3D 单片集成多元技术路线 ... 54

5.3 台积电 COUPE 平台实现技术落地与迭代，绑定标杆客户 ... 57

  1. 光纤：受益于数据中心建设浪潮，迎来景气周期 ... 59

6.1 G.657 单模光纤和多模光纤将迎来规模化应用 ... 59

6.2 海外康宁光通信业务高增，映射国内数据中心光纤市场机会 ... 63

6.3 字节跳动 AI 智算中心规模化交付，驱动国内数据中心光纤市场超过 50 亿元 ... 65

  1. 通信行业投资策略 ... 69
  1. 风险提示 ... 69

插图目录

图 1: 2026 年年初至今英伟达与台积电股价累计涨跌幅 ... 7

图 2: 2026 年年初至今北美五大 CSP 股价累计涨跌幅 ... 8

图 3: 2026 年年初至今北美光通信板块上市企业累计涨幅 ... 10

图 4: 2026 年年初至今 A 股光通信板块上市企业累计涨幅 ... 11

图 5: 人工智能训练与推理对网络需求存在显著差异 ... 12

图 6: Scale up 网络 Scale out 网络（右）特点对比 ... 14

图 7: 全球主流算力方案对应 Scale Up 协议 ... 15

图 8: 全球主流算力芯片厂商旗下 Scale up 协议特点 ... 16

图 9: GTC2026 大会上 NVIDIA Vera Rubin NVL72 机架 ... 18

图 10: VR NVL72 机柜组织图 ... 19

图 11: VR200 NVL72 机柜计算托盘 ... 20

![](page=4,bbox=[169, 182, 458, 263])

图 12: Vera Rubin NVL72 机柜交换机托盘 ...20

图 13: NVLink 技术规格参数对比 ...21

图 14: NVLink 交换机规格参数对比 ...21

图 15: NVLink 网状拓扑结构提供高速双向带宽 ...22

图 16: NVLink 交换网络的演进过程（1） ...23

图 17: NVLink 交换网络的演进过程（2） ...23

图 18: GB200 NVL72 中计算托盘 ...24

图 19: GB 200 NVL72 中 NVLink 交换机托盘 ...24

图 20: B200 端口 Port 示意图 ...25

图 21: NVLINK Switch5 芯片 Port 示意图 ...25

图 22: GB200/300 NVL72 单层计算托架的互联拓扑 ...25

图 23: VR200 NVL72 机柜计算托盘 ...26

图 24: Vera Rubin NVL72 机柜交换机托盘 ...26

图 25: VR200 NVL72 机柜中 GPU 互联拓扑结构 ...27

图 26: VR NVL72 机柜计算托盘顶视图 ...28

图 27: VR NVL72 计算托盘拓扑结构 ...29

图 28: VR NVL72 中 Rubin-Vera 芯片互联方式 ...30

图 29: VR NVL72 运算托盘信号路径图 ...31

图 30: VR NVL72 计算托盘侧视图 ...32

图 31: ConnectX-9 SuperNIC 与 ConnectX-8 SuperNIC 产品 ...33

图 32: ConnectX-8 网卡技术栈 ...34

图 33: 超级网卡是连接 GPU 集群与外部的关键 ASIC ...35

图 34: Spectrum-X 交换机到超级网卡 ConnectX 的端到端网络处理，带来高性能以太网表现 ...36

图 35: 数据中心光互联产业链 ...37

图 36: 硅光模块内部结构 ...38

图 37: 全球光互联市场规模预测（亿美元） ...39

图 38: 全球数据中心光互联市场规模预测（亿美元） ...39

图 39: 全球激光器芯片市场规模预测（亿美元） ...40

图 40: CWM 激光器芯片合计市场规模预测（亿美元） ...40

图 41: 不同功率 CW 激光器芯片市场规模预测（亿美元） ...41

图 42: 激光器芯片行业主要采用 IDM 模式 ...42

图 43: CW 激光器芯片关键制造步骤及相关设备 ...43

图 44: CW 激光器芯片外延生长步骤 ...44

图 45: 两种光栅工艺制造的光栅结构对比 ...45

图 46: 两种光栅工艺对激光器芯片产品特性影响 ...46

图 47: 光栅结构制作流程具体步骤 ...46

图 48: 光栅环节委外加工与自产平均成本对比（元/片） ...47

图 49: 2025 年全球用于 400G 及以上光互联产品的激光器芯片销售收入排名（亿元，%） ...49

图 50: 2025 年全球用于 400G 及以上硅光光互联产品的激光器芯片销售收入排名（亿元，%） ...49

图 51: Coherent 公司推出 400 mW CW InP 激光器芯片 ...50

![](page=5,bbox=[1524, 182, 1812, 263])

图 52: 源杰科技研发 300mW 高功率 CW 激光器芯片 ... 50

图 53: 英伟达首款 CPO 交换机 Quantum-X 内部结构 ... 51

图 54: 全球硅光子产业生态与供应链 ... 52

图 55: 全球 1.6T CPO 共封装光学出货预测 ... 53

图 56: 硅光子系统级应用架构 ... 54

图 57: CPO 涉及多种光引擎集成封装方法 ... 56

图 58: 台积电发布的 CPO 技术路线图 ... 57

图 59: 全球数据中心光纤应用规模（万芯公里） ... 59

图 60: 多模光纤产品示意图 ... 61

图 61: 单管主干跳线与多单元主干跳线产品示意图 ... 61

图 62: 单模光纤和多模光纤产品传输距离对比 ... 62

图 63: 康宁光通信业务收入及增速（亿美元，%） ... 63

图 64: 康宁光通信业务净利润及增速（亿美元，%） ... 63

图 65: 康宁光通信数据中心营收及增速（亿美元，%） ... 64

图 66: 康宁光通信运营商营收及增速（亿美元，%） ... 64

图 67: 康宁光通信净利率情况（%） ... 64

图 68: 2025 年 12 月国内 AI 原生 App 月活数据（万人） ... 65

图 69: 豆包日均 Tokens 使用量变化 ... 66

图 70: 2025H1 中国公有云大模型服务调用量分布 ... 66

表格目录

表 1: AI 大语言模型训练中多种并行计算方式对比 ... 13

表 2: 英伟达超节点 Scale up 迭代路线 ... 17

表 3: 激光器芯片价值链分布情况 ... 43

表 4: 2025 年全球激光器芯片市场头部企业市场份额 ... 48

表 5: 英伟达与博通发布的 CPO 交换机产品矩阵 ... 58

表 6: ITU 标准下单模光纤产品 ... 60

表 7: 2024 年至今字节跳动国内数据中心自建项目 ... 67

表 8: 字节跳动 AI 数据中心光纤资本开支测算 ... 68

![](page=6,bbox=[169, 182, 459, 262])

1. AI产业链2026年上半年行情复盘：光互联供应链紧缺是主线

年初至今英伟达与台积电均实现正向涨幅，其中台积电涨幅显著领先英伟达。在全球AI时代，英伟达与台积电是AI算力产业链最核心供需同盟，英伟达于2025年正式取代苹果，成为台积电第一大客户，双方在技术路线、产能规划以及先进半导体制造良率与效率等维度深度合作与协同。2026年初至6月10日，台积电股价累计涨幅 34%，英伟达股价累计涨幅 10%。其中英伟达与台积电在3月份均有显著回调，主要受到中东冲突升级影响；而年初至今，台积电股价涨幅超过英伟达，则源于2026年AI算力供应链处于紧缺状态，尤其受到高带宽内存（HBM）和先进封装产能限制。

图1：2026年年初至今英伟达与台积电股价累计涨跌幅

![](page=6,bbox=[190, 867, 1755, 1518])

资料来源：i

![](page=7,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

年初至今五大CSP股价表现一般，市场对AI基建持续性存在分歧。2026年初至6月10日，谷歌股价累计涨幅 16%，亚马逊股价累计涨幅 8%，甲骨文股价累计涨幅 5%，Meta股价累计涨幅-10%，微软股价累计涨幅-15%。2026年一季度，北美五大CSP合计资本开支1391亿美元，全年预计资本开支计划7300亿美元- 7600亿美元，一季度资本开支占比全年约 18%-19%。可以看到，北美五大CSP保持对AI基础设施的巨额投入，但由于市场担心现阶段AI投资-需求节奏存在错配，投资或不具备可持续性。

图2：2026年年初至今北美五大CSP股价累计涨跌幅

![](page=7,bbox=[187, 705, 1790, 1425])

资料来源：i

![](page=8,bbox=[169, 183, 459, 262])

年初至今北美光通信板块多点开花，投资机会显著。我们整理15家北美重要的光通信企业年初至今股价涨幅，并分析市场对其定价逻辑。可以看到，北美AI数据中心大规模建设趋势下，受产能短缺影响，市场对光模块上游核心材料、重要器件、测试厂商给予估值溢价。CPO、DCI、智能体等新兴技术方向也获得市场关注，相关公司股价获得不错涨幅。

其中上游衬底新材料供需紧缺，AXTI生产的磷化铟（InP）衬底是AI数据中心高速光模块/CPO所需激光器的关键材料，其公司累计涨幅 453%；

中游环节光模块处于扩产周期，数据中心光模块/光芯片供应商股价涨幅突出，AAOI涨幅 340%、LITE涨幅 132%、COHR涨幅 113%、MACOM涨幅 91%；

测试设备是刚需，订单同步高增，全球光通信测试企业 Viavi Solutions (VIAV)股价涨幅 173%；

CPO产业化加速，Marvell布局硅光子集成技术，股价涨幅 208%；

DCI互联受益于AI跨集群长距传输需求，诺基亚股价涨幅 113% ，Ciena股价涨幅 79% ，思科股价涨幅 58%；

AI数据中心建设提速，北美地区光纤需求大幅增长，光纤、光缆产品与一体化连接方案供应商康宁股价涨幅 92%；

AI工作负载从简单的文本生成向复杂的智能体和强化学习演进，CPU与GPU配比提升，英特尔股价涨幅 176%。

年初至今，

方开放图纸标准，同时给多家竞争设计方代工，无排他捆绑，承接博通 CPO 光子封装、Arista 整机配套光引擎、Lumentum/Nvidia 光模块的制造封装；博通专注芯片层

DSP、光子芯片，把硬件组装、系统软件、光电封装全部外包给生态伙伴；Arista专注整机软件层，放弃芯片-整机-制造一体化重资产模式，只做整机方案与软件价值。标准化采购博通商用ASIC，自研EOS开放操作系统。

我们认为，三家公司商业模式具有相似性，均扎根定位数据中心与光通信开放解耦生态。但2026年AI供应链处于紧缺周期，开放解耦生态则受到显著影响。相反，英伟达为保证供应链稳定，不再只靠采购下单，而是用金融深度绑定，锁定扩产产能。例如英伟达战略入股康宁、Marvell、Lumentum、Coherent等关键上游供应链，与台积电建立深度合作关系。

![](page=9,bbox=[1524, 181, 1813, 263])

图3：2026年年初至今北美光通信板块上市企业累计涨幅

![](page=9,bbox=[181, 436, 1770, 1126])

资料来源：i

![](page=10,bbox=[170, 183, 459, 261])

受北美市场定价逻辑映射，年初至今A股光通信板块上涨显著。

全球高速率光模块处于扩产周期以及国内头部企业提前卡位产能，中际旭创股价涨幅 97%、新易盛股价涨幅 94%、天孚通信股价涨幅 107%、源杰科技股价涨幅 179%、仕佳光子股价涨幅 72%、长光华芯股价涨幅 147%。

测试设备是光模块扩产刚需，订单同步高增，联讯仪器股价涨幅 171%，罗博特科股价涨幅 113%；

CPO、NPO产业化加速，光迅科技股价涨幅 181%，华工科技股价涨幅 79%，炬光科技股价涨幅 100%，福晶科技股价涨幅 27%；

DCI互联受益于AI跨集群长距传输需求，德科立股价涨幅 48%；

AI数据中心建设提速，光纤需求大幅增长，亨通光电股价涨幅 335%，中天科技股价涨幅 172%。

图4：2026年年初至今A股光通信板块上市企业累计涨幅

![](page=10,bbox=[179, 1012, 1771, 1679])

资料来源：i

![](page=11,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

以下章节是我们对2026年下半年光通信行业主要发展趋势总结。

2. Scale up 成为AI数据中心网络创新方向

AI训练和推理是大语言模型两个核心工作负载，但两者对网络需求存在显著差异。

AI推理网络具有分布式、低延迟、按需任务调度、高效率、强外部交互特点。AI推理场景下，推理请求往往是零散、独立的（比如用户单次提问、单次图像识别），任务被拆分成多个轻量、并行的小任务，分布在不同的服务器/计算单元上处理；用户对推理结果的等待时间有严格要求，毫秒级延迟都会直接影响体验；推理流量是突发的、按需的，需要网络能灵活调度任务，同时依赖大规模集群来分摊负载、保证整体效率；推理系统需要频繁与外部数据交互。

AI训练网络具有长周期、大规模、高同步性与稳定性、弱外部交互特点。AI训练场景下，训练是一个持续数天甚至数周的过程，需要大量GPU/TPU之间频繁同步模型参数、梯度，对网络的同步性和稳定性要求极高；训练通常是单个超大规模任务，需要跨机房、跨园区的集群协同，因此网络需要支持长距离、高带宽的稳定传输；训练中如果出现个别节点/链路的延迟过高（尾部延迟），会拖慢整个集群的同步节奏，导致整体训练效率下降，因此网络需要严格控制延迟抖动；训练过程主要是集群内部的数据传输，和外部用户/系统的交互很少，因此对外部接口的需求低，更关注内部网络的性能。

图5：人工智能训练与推理对网络需求存在显著差异

![](page=11,bbox=[191, 1344, 960, 1724])

Inference

  • Disaggregated partitioned workload
  • Latency sensitivity
  • On demand job scheduling, efficiency requires scale
  • Large interface with the outside world (KV cache, agentic)

资料来源：英伟达，东兴证券研究所

![](page=11,bbox=[990, 1348, 1756, 1723])

Training

  • Synchronized long lasting workload
  • Large scale single job, campus or intercampus scale
  • Tail latency impacts efficiency
  • Minimal interface with the outside world

![](page=12,bbox=[169, 183, 459, 262])

张量并行与专家并行计算要求AI网络高带宽与极低时延。大模型参数规模从千亿级向万亿级乃至十万亿级演进，跨服务器张量并行计算成为必然选择。张量并行要求多张卡一起完成一个层内计算，因此算力网络会在模型前向、反向过程中反复通信；此外，混合专家（MoE）模型在Transformer架构大模型中规模化应用，每个token会被路由到不同GPU，产生大量分发和聚合通信。

表1：AI大语言模型训练中多种并行计算方式对比

并行方式

带宽要求

延迟要求

说明

张量并行(TP)

数百至数千GB/s级

延迟要求极高

将单个运算(如矩阵乘法)拆分到不同GPU上运行,通常在机内完成

专家并行(EP)

数百至数千GB/s级

延迟要求极高

基于不同的任务选择不同专家进行训练,引入AII to AII流量,适合机内完成

流水线并行(PP)

MB/s至GB/s级

延迟要求较高

将模型的不同层划分为若干个阶段,每个阶段可以在不同的GPU上执行,通常在机间完成

数据并行(DP)

GB/s级

延迟要求较高

将同一批数据分割成多个子集,并将每个子集分配给不同GPU上(模型实例相同)运行,通常在机间完成

资料来源：网络技术趋势洞察公众号，东兴证券研究所

![](page=13,bbox=[1524, 182, 1812, 261])

超节点是通过高速互联协议与专用交换芯片构建的高带宽域（High-Bandwidth Domain），将数十至数百颗 GPU芯片在逻辑上整合为统一编址、低延迟、高带宽的协同计算系统。而超节点的实现核心在于构建高带宽、低延迟的 Scale-Up（纵向扩展）通信域。随着模型参数规模的增加，张量并行和专家并行规模随之扩大，对超节点内 HBD域规模的需求也越来越大，Scale up成为AI数据中心网络创新方向。

图6：Scale up 网络（左）与 Scale out 网络（右）特点对比

![](page=13,bbox=[365, 682, 1643, 1432])

资料来源：AI数智码云公众号，东兴证券研究所

![](page=14,bbox=[169, 183, 459, 262])

全球主流算力芯片厂商推出各自 Scale up 网络标准。英伟达在 Scale up 网络中采用自研的 NVLink 高速互连技术；AMD与AWS、思科、谷歌等公司组成超以太网联盟（UALink）；Google采用私有ICI协议，机柜之间运用 OCS光交换技术；华为推出自研的灵衢协议技术（UB）。

图7：全球主流算力方案对应 Scale Up 协议

![](page=14,bbox=[196, 623, 1734, 1381])

资料来源：傅里叶的猫公众号，东兴证券研究所

![](page=15,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

基于以太网的Scale up网络开放生态处于快速发展中。以英伟达、Google为典型代表，二者均采用专有协议：NVLink向第三方半开放CPU/Chiplet接入权限；GoogleICI Link则服务于自研TPU集群；基于Ethernet的开放技术方向，以各大互联网和云计算公司以及一些GPU芯片公司为代表。其中UALink基于标准以太网组件打造开放互联协议，华为灵衢协议从2.0版本起转向开放标准。

图8：全球主流算力芯片厂商旗下 Scale up 协议特点

![](page=15,bbox=[1090, 653, 1761, 747])

主导方

英伟达

谷歌

超以太网联盟（Meta、微软、英特尔、AMD等）

华为

协议性质

专有协议

专有协议

开放标准

自灵衢2.0起开放标准

技术标准

基于SerDes的私有协议

ICI协议(支持3D环面拓扑)

使用标准以太网组件

基于高速SerDes的物理层

连接形式

机柜内通过铜缆实现GPU互联

结合铜缆与光缆连接，立方体内部使用铜缆连接，立方体外部使用光缆连接

同时支持铜缆和光缆

机柜内使用电缆互联，不采用光模块

生态支持

NVLinkFusion，通过半定制CPU或Chiplet向第三方GPU开放生态系统

需通过XLA编译器将计算图转为TPU机器码，深度绑定Google生态

兼容多厂商GPU（如AMDInstinctMI系列、英特尔Gaudi等）

全栈开放协议，处于建设初期，第三方商用GPU产品尚未大规模上市

资料来源：Semi Analysis，CSDN，东兴证券研究所

![](page=16,bbox=[168, 181, 460, 263])

3. 超节点：AI数据中心标准化算力单元，英伟达技术生态处于领先地位

3.1英伟达引领超节点技术进步

自2025年开始，Scale up网络与超节点成为AI算力网络重要的技术创新方向。从AI基建竞争维度，AI芯片厂商从芯片算力性能竞争延续至芯片+Scale up网络的双战场。因此，除了原先英伟达、华为、AMD以及谷歌等芯片公司，全球更多厂商加入超节点赛道的竞争，包括微软、Meta、Amazon、中国移动、阿里巴巴、腾讯、百度、中科曙光、中兴通讯、浪潮信息、紫光股份等。

英伟达引领超节点技术进步。2024-2025年，英伟达陆续推出GH200NVL72、GB200/GB300NVL72等成熟超节点解决方案。展望2026-2027年，英伟达计划推出Vera Rubin NVL144和Rubin Ultra NVL576。互联GPU数将从72颗进一步向576颗发展。

表2：英伟达超节点 Scale up 迭代路线

架构

Blackwell Ultra

Vera Rubin NVL72

Vera Rubin NVL144

Rubin Ultra NVL576

首发时间

2025-03

2026-01

预计2026下半年

预计2027年

预计2028年

核心平台

GB300 NVL72

VR200 NVL72

VR200 NVL144

Rubin Ultra NVL576

计算托盘

18个(单盘4GPU+2CPU)

18个(单盘4GPU+2CPU)

36个(单盘4GPU+2CPU)

72个(单盘8GPU+4CPU)

144个(单盘8GPU+4CPU)

CPU

36Grace CPUs(72核)

36Vera CPUs(72核)

72Vera CPUs(88核)

288Vera Ultra CPUs(176核)

576(256核)

单颗内存带宽3.6Tpbs

单颗内存带宽4.8Tpbs

单颗内存带宽4.8Tpbs

单颗内存带宽9.6Tpbs

单颗内存带宽19.2Tpbs

NVLink C2C0.9Tpbs

NVLink C2C1.8Tpbs

NVLink C2C1.8Tpbs

NVLink C2C3.6Tpbs

NVLink C2C7.2Tpbs

GPU

72GB300 GPUs

72VR200 GPUs

144VR200 GPUs

576VR300 GPUs

1152

单颗288G HBM3E

单颗512G HBM3E

单颗512G HBM3E

单颗1TB HBM4E

单颗2TB HBM5E

单颗MV

单颗MV50P

单颗MV50P

单颗MV100P

单颗MV200P

Scale up

铜缆背板

铜缆背板

铜缆背板+板载无源光引擎(非CPO)

3.2T CPO硅光(规划)

6.4T CPO硅光(规划)

18个NVLink5

36个NVLink6

72个NVLink6

144个NVLink7

72个NVLink8硅光交换机

单个144*200G28.8T

单个72*400G28.8T

单个72*400G28.8T

单个144*800G115.2T

单个288*1.6T460.8T

GPU侧NVLink带宽18*1.8TBps

GPU侧NVLink带宽18*3.6TBps

GPU侧NVLink带宽18*3.6TBps

GPU侧NVLink带宽36*7.2TBps

GPU侧NVLink带宽72*14.4TBps

Scale out

Spectrum-5800GOS可插拨

Spectrum-6CPO硅光

Spectrum-6CPO硅光

Spectrum-7CPO硅光

Spectrum-8CPO硅光

64*800G51.2T

128*800G102.4T

128*800G102.4T

256*1.6T409.6T

512*3.2T1638.4T

注：28.8Tbps=3.6TBps

信息来源：光芯之路公众号，东兴证券研究所

![](page=17,bbox=[1524, 181, 1812, 262])

2026年CES展会上，英伟达发布新一代超节点VR200NVL72，也是全球领先的Scale up网络算力平台。据英伟达公布的数据，Rubin平台的训练性能达到前代Blackwell的3.5倍，运行AI软件的性能提升5倍。此外，与前一代相比，英伟达Rubin平台在训练MoE模型时所需的GPU数量减少至原来的四分之一，进一步推动人工智能的普及应用。

图9：GTC2026大会上NVIDIA Vera Rubin NVL72机架

![](page=17,bbox=[600, 665, 1345, 1861])

资料来源：GTC2026大会，东兴证券研究所

![](page=18,bbox=[169, 182, 458, 262])

超节点产品主要由计算节点、交换节点和 Scale up 网络互联构成。以 VR NVL72 机柜为例，其硬件构成包括：运算托盘与交换托盘、顶部的 OOB管理交换机、电源柜、机架加强件。

图10：VR NVL72机柜组织图

![](page=18,bbox=[638, 564, 1298, 2185])

资料来源：SemiAnalysis，东兴证券研究所

![](page=19,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

计算节点：Rubin NVL72机架通过无缆互联架构整合18个计算托盘，每个托盘2颗超级芯片，每颗超级芯片集成1个VeraCPU与2块Rubin GPU，共72GPU与36CPU。

图11：VR200 NVL72 机柜计算托盘

![](page=19,bbox=[306, 560, 1635, 1147])

资料来源：光芯之路公众号，东兴证券研究所

交换节点：VR200 NVL72配置9个交换托盘，每个托盘集成4颗第六代NVSwitch芯片，全机柜部署36颗 NVSwitch。相比GB200 NVL72，NVSwitch芯片数量实现翻倍。

图12：Vera Rubin NVL72 机柜交换机托盘

![](page=19,bbox=[306, 1455, 1635, 2053])

资料来源：西北吹雪公众号，东兴证券研究所

![](page=20,bbox=[169, 182, 459, 262])

3.2 构建超节点的关键在于 NVLink 和 NVLink Switch

NVLink协议是英伟达构建超节点的关键。NVLink协议从早期点对点互联发展到如今全互联通信，并支持多代 GPU架构算力芯片。2026年1月，英伟达发布第六代NVLink以及NVLink交换机，两者支持最新的Rubin架构。从性能指标看，在最新VR NVL72超节点中，第六代NVLink支持3.6TB/s的GPU-to-GPU通信带宽，NVLink交换机提供260TB/s聚合带宽。

图13：NVLink技术规格参数对比

NVLink NVLink交换机

第四代

第五代

第六代

每GPU的NVLink带宽

900GB/s

1,800GB/s

3,600GB/s

每GPU的最大链路数

18

18

36

支持的NVIDIA架构

NVIDIA Hopper™架构

NVIDIA Blackwell架构

NVIDIA Rubin平台

资料来源：英伟达官网，东兴证券研究所

图14：NVLink交换机规格参数对比

NVLink4交换机

NVLink5交换机

NVLink6交换机

NVLink GPU域

8

8|72

8|72

NVLink交换机GPU到GPU带宽

900GB/s

1,800GB/s

3,600GB/s

总聚合带宽

7.2TB/s

130TB/s(NVL72)

260TB/s(NVL72)

支持的NVIDIA架构

NVIDIA Hopper™架构

NVIDIA Blackwell架构

NVIDIA Rubin平台

资料来源：英伟达官网，东兴证券研究所

![](page=21,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

NVLink核心优势在于创新设计通信架构，推出网状拓扑理念。为实现AI训练集群高带宽与低延迟数据传输， NVLink允许GPU之间形成多对多的直接通信网络，每个GPU都可以同时与多个其他GPU建立高速通信链路。NVLink协议创新如下：

在物理层面，NVLink采用差分信号传输技术，具有高带宽和高抗干扰性能。每个链路由多对差分信号线组成，每对信号线负责传输一个方向的数据。SerDes模块是NVLink物理层的核心组件，负责将并行数据转换为高速串行流，并在接收端进行反向转换。NVLink的SerDes设计采用时钟数据恢复技术，以及集成复杂的自适应均衡电路。

在链路层，NVLink定义多种类型的符号，包括数据符号、控制符号和填充符号，实现复杂的通信协议功能；设计精细的信用机制，实现不同优先级的流量调度。

除此之外，NVLink其他创新之处包括多Lane绑定技术、统一内存空间等。

图15：NVLink网状拓扑结构提供高速双向带宽

![](page=21,bbox=[356, 1097, 1585, 1714])

资料来源：仰望7866公众号，东兴证券研究所

![](page=22,bbox=[169, 182, 459, 262])

NVSwitch是实现Scale up网络复杂交换的关键设备。

早期的NVLink实现主要采用点对点连接模式，GPU之间通过直接的串行链路进行通信。当系统包含多个 GPU时，点对点模式的连接复杂度呈平方级增长。

作为专门的交换芯片，NVSwitch可以提供多端口的高速交换能力。NVLink的交换网络采用多阶Clos网络架构，Clos网络通过多级交换结构实现输入端口到输出端口的任意连接。

图16：NVLink交换网络的演进过程（1）

![](page=22,bbox=[182, 925, 961, 1241])

资料来源：仰望7866公众号，东兴证券研究所

图17：NVLink交换网络的演进过程（2）

![](page=22,bbox=[1006, 863, 1816, 1381])

资料来源：仰望7866公众号，东兴证券研究所

![](page=23,bbox=[1524, 181, 1813, 262])

3.3 GB200 NVL72 超节点总交换容量 129.6TB/s

Blackwell架构推动英伟达Scale up标准化。英伟达GB200NVL72将Scale-up规模稳定在72个GPU/机柜，形成可复制标准化方案。

单台GB200NVL72机柜有18个计算节点。GB200NVL72超节点主要由18个Compute Tray（计算托盘）和9个Switch Tray（网络交换托盘）构成。每个计算托盘容纳4颗B200GPU和2颗Grace CPU，构成两个GB200超级芯片。

图18：GB200 NVL72中计算托盘

![](page=23,bbox=[173, 839, 1543, 1516])

资料来源：光芯公众号，东兴证券研究所

GB200NVL72机柜有9个网络交换托盘。每个网络交换托盘中包含两颗NVLINK Switch5芯片，合计18颗NVSwitch5芯片。单颗NVSwitch5芯片交换容量为7.2TB/s，总交换容量129.6TB/s。

图19：GB200NVL72中NVLink交换机托盘

![](page=23,bbox=[330, 1820, 1607, 2421])

资料来源：光芯公众号，东兴证券研究所

![](page=24,bbox=[169, 182, 459, 262])

GB200 NVL72实现72颗B200完全互联，总交换带宽129.6TB/s。

计算节点访存带宽为7.2TB/s：B200设置18个端口（Port）。每个端口采用224G Serdes，由四对差分线构成。每个端口的传输速率为200Gbps*4（4对差分线）/8=100GB/s（双向）。每个计算托盘容纳4颗B200 GPU，则每个计算节点72个NVLink5 Port，总访存带宽为7.2TB/s。

交换节点访存带宽为14.4TB/s：NVSwitch5芯片由72个NVLINK Port（上下各36个Port）。同样，每个 Port采用双路200Gbps速率的SerDes高速串行接口，则每个Port带宽为100GB/s。每个交换托盘两颗 NVLINK Switch5芯片。每个交换节点144个NVLINK Port，总访存带宽为14.4TB/s。

图20：B200端口Port示意图

![](page=24,bbox=[196, 991, 952, 1344])

资料来源：zartbot公众号，东兴证券研究所

图21：NVLINK Switch5芯片Port示意图

![](page=24,bbox=[1028, 887, 1633, 1442])

资料来源：zartbot公众号，东兴证券研究所

图22：GB200/300NVL72单层计算托架的互联拓扑

![](page=24,bbox=[266, 1688, 1679, 2324])

资料来源：西贝吹风公众号，东兴证券研究所

![](page=25,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

3.4 VR200 NVL72 超节点总交换容量翻倍至 259.2TB/s

Rubin架构推动Scale up方案带宽倍增。2026年1月CES展会，英伟达发布Rubin架构VR200NVL72。其中NVLink6Switch实现单GPU的互连带宽提升至3.6TB/s，上代为1.8TB/s。

计算节点：Rubin NVL72机架通过无缆互联架构整合18个计算托盘，每个托盘2颗超级芯片，每颗超级芯片集成1个VeraCPU与2块Rubin GPU，共72GPU与36CPU。

图23：VR200 NVL72机柜计算托盘

![](page=25,bbox=[306, 767, 1635, 1354])

资料来源：光芯之路公众号，东兴证券研究所

交换节点：VR200 NVL72配置9个交换托盘，每个托盘集成4颗第六代NVSwitch芯片，全机柜部署36颗 NVSwitch。相比GB200 NVL72，NVSwitch芯片数量实现翻倍。单颗第六代NVSwitch交换容量为7.2TB/s，相比NVSwitch5芯片，保持不变。

图24：Vera Rubin NVL72 机柜交换机托盘

![](page=25,bbox=[305, 1717, 1635, 2313])

资料来源：西北吹雪公众号，东兴证券研究所

![](page=26,bbox=[170, 183, 458, 262])

VR200 NVL72 Scale up 方案实现总交换容量259.2TB/s，对比GB200 NVL72，提升一倍。

计算节点：VR200设置72个端口。每个端口带宽100GB/s。每个计算托盘2颗VR200GPU，则每个计算节点144个NVLink6.0端口，总访存带宽为14.4TB//s。

交换节点：NVSwitch6芯片72个NVLink6.0端口。每个NVLinkPort交换容量100GB/s。每个交换托盘4个NVLink6Switch芯片，每个交换节点288个NVLinkPort，总访存带宽为28.8TB/s。

图25：VR200 NVL72机柜中GPU互联拓扑结构

![](page=26,bbox=[327, 776, 1613, 1557])

资料来源：英伟达官网，东兴证券研究所

![](page=27,bbox=[1524, 181, 1813, 262])

3.5 VR NVL72 计算托盘通信速率三重升级：1.8TB/s NVLink-C2C+ PCIe Gen6+800G 以太网

VR NVL72计算托盘由六类模块拼合而成：后半部是2块Strata模块；前半部是4块Orchid模块；托盘中央垂直插着1块PCB Midplane；前部中央还有1块Blue统管理模块。各模块之间通过板对板连接器相互连接。

Strata 模组容纳两个 Rubin GPU 与一个 Vera CPU，并引入 SOCAMM 插槽供 Vera CPU的 LPDDR 内存使用，位于 Vera CPU 左右两侧的八个 SOCAMM 插槽支持 192GB 或 128GB 模组，使每个 Vera CPU 能实现 1024-1534GB的弹性内存配置。

每个 Orchid 模组容纳两个 ConnectX-9 NIC、两个 800G 收发器笼与一个 E1.S 模组插槽供本地存储。 图26：VR NVL72机柜计算托盘顶视图

![](page=27,bbox=[584, 896, 1329, 2218])

资料来源：SemiAnalysis，东兴证券研究所

![](page=28,bbox=[170, 183, 459, 262])

在VRNVL72中，AI计算任务从外部网络进来，数据经过ConnectX-9、Blue GPU和机架内其他71颗GPU协同完成计算，最后计算结果通过网络传送出去。

在计算托盘中，数据传输路径可以分为三段：

  • Vera CPU 至 Rubin GPU 之间通过 NVLink C2C 高速链路互联；
  • Vera CPU 至 CX-9 之间通过两条 PCIe Gen6 链路分别连接到两个 CX9 的 PCIe Switch 模块；
  • 以及 CX-9 至 OS

图27：VR NVL72 计算托盘拓扑结构

![](page=28,bbox=[185, 902, 1772, 1820])

资料来源：SemiAnalysis，东兴证券研究所

![](page=29,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

NVLink-C2C技术重构异构计算的互联范式，在裸片/芯片间互联领域建立巨大的领先优势。在VR200 NVL72中，Rubin-Vera之间依托NVLink-C2C（Chip-to-Chip，芯片到芯片互联）实现双向带宽1.8TB/sCPU-GPU互联，延迟纳秒级，相比GB200 NVL72的NVLink-C2C的900GB/s，提升一倍。而主流PCle Gen5架构双向带宽为128GB/s带宽，非一致性内存访问增加编程复杂性以及计算资源闲置等待。NVLink-C2C的核心技术原理在于：通过AMBACHI协议实现硬件级缓存一致性，CPU和GPU缓存自动同步；CPU内存与GPU显存在软件视角呈现为单一内存池；对系统范围跨处理器的原子读写无需额外同步原语。

图28：VR NVL72 中 Rubin-Vera 芯片互联方式

![](page=29,bbox=[717, 768, 1226, 1350])

资料来源：英伟达官网，东兴证券研究所

![](page=30,bbox=[170, 183, 458, 262])

采用PCIe Gen6协议实现VeraCPU与超级网卡CX-9互联。PCIe Gen6是第六代高速外设互联标准，CPU与网卡、存储等外设的通用接口。PCIe6接口支持48条Lane，每条Lane单向速度64Gbps。因此，Vera与CX-9之间接口双向总带宽达到768GB/s。

PCIe Gen6信号需要使用高端PCB与玻纤布传输。在VR200NVL72计算托盘中，PCIe Gen6信号从Strata模块传输到Orchid模块前端，PCB距离长达约500mm。为实现信号完整性，VR200NVL72除了升级双向 SerDes技术外，还需要升级PCB材料。在材料层面，CCL（覆铜板）从M7升级到M8/M9，，主计算板和网络板的铜箔升级到HVLP4，材料价值显著上升；为了降低介质损耗，玻璃纤维布或价值更高的石英材料被用于Orchid板和中置板。

图29：VR NVL72 运算托盘信号路径图

![](page=30,bbox=[550, 909, 1324, 2221])

资料来源：SemiAnalysis，东兴证券研究所

![](page=31,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

采用以太网/InfiniBand协议实现超级网卡CX-9与OS

以太网模式下通过单个端口即可提供1x800G的传输能力，无需依赖多链路聚合实现总吞吐量。相比之下， CX-8仅在InfiniBand架构下支持800G速率，但在以太网模式下通常以2x400G的配置呈现。

在VR NVL72计算托盘中，8个800G的CX-9网卡对应OS

配1个1.6TOS

笼口，则每个计算托盘共8个800GOS

800G以太网的核心技术原理是通过 $ 4\times 2 0 0 \mathrm {G} $ PAM4串行链路实现。PAM4（Pulse Amplitude Modulation 4-level，四电平脉冲幅度调制）是一种在相同时间内传递更多比特的调制技术——普通信号只有高/低两种电压，代表0和1；PAM4使用四种电压等级（比如0V/0.33V/0.67V/1V），分别代表00/01/10/11，每次传输2个比特，实现单位时间信息密度翻倍。

InfiniBand（无限带宽）：起源于1999年，最初为HPC超算集群设计，特点：低延迟（约1微秒端到端）、高带宽、支持RDMA。英伟达2019年以69亿美元收购Mellanox后获得InfiniBand全栈。Quantum-3是当前最新的InfiniBand交换ASIC。

Ethernet（以太网，IEEE802.3标准）：1973年由XeroxPARC发明，全球最通用的有线网络标准。AI数据中心以太网已从100GbE升级到400GbE、800GbE，下一代1.6TbE正在标准化。英伟达Spectrum-X和博通Tomahawk系列是AI以太网主要竞争方案。

图30：VR NVL72 计算托盘侧视图

VR NVL72 Compute Tray Side View

![](page=31,bbox=[186, 1467, 1753, 1876])

资料来源：SemiAnalysis，东兴证券研究所

![](page=32,bbox=[170, 183, 458, 262])

3.6 ConnectX超级网卡价值显著提升：内置PCIe交换模块与以太网交换逻辑

ConnectX-8/9定位超级网卡（SuperNIC），性能远超传统网卡。2025年8月，英伟达正式发布专为Blackwell架构和加速超大规模AI工作负载而设计的ConnectX-8 SuperNIC。ConnectX-8 SuperNIC单端口800Gb/s InfiniBand（XDR）或双端口400Gb/s Ethernet（Spectrum-X），为上一代ConnectX-7（200Gb/s）的4倍，是当前业界最高带宽网卡。2026年1月，英伟达推出高性能智能网络接口卡ConnectX-9，核心变革在于实现单端口800Gb/s的以太网传输能力。

图31：ConnectX-9 SuperNIC 与 ConnectX-8 SuperNIC 产品

![](page=32,bbox=[200, 810, 947, 1234])

ConnectX-9

NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC借助突破性的网络技术、优化的网络连接和加速的性能为每个GPU提供高达1.6Tb/s的吞吐量，为十亿级AI工厂赋能。

![](page=32,bbox=[1001, 811, 1746, 1233])

资料来源：英伟达，东兴证券研究所

ConnectX-8

ConnectX-8 InfiniBand SuperNIC可提供高达800Gb/s的数据吞吐量，并支持NVIDIA网络计算加速引擎，可提供支持万亿参数级AI工厂和科学计算工作负载所需的性能和各种强大功能。

![](page=33,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

超级网卡内置PCIe Gen6交换模块，替代传统独立PCIe交换机。ConnectX-8内置48通道PCIe Gen6交换机，单芯片实现“网络接口+GPU间交换”二合一，有助于消除IO瓶颈，并加快GPU、NIC和存储之间的数据移动速度。基于ConnectX-8的优化设计可为集群内的所有GPU间通信提供高达每个GPU50 GB/s的IO带宽，因为NCCL直接通过网络转发所有流量。

ConnectX-8技术栈分为三层。

  • 上层：Host/GPU侧的AI通信专用API。NCLL是GPU间集合通信的核心库，是大模型训练中多卡同步的基础。NIXL支持网络内集合通信，进一步降低主机侧的通信开销。Verbs是RDMA的通用编程接口，是高性能通信的底层标准。DOCA是NVIDIA的芯片级数据中心编程框架，包含PCC（拥塞控制）、PRDMA（可编程RDMA）、
  • 中层：ConnectX-8硬件架构。PCIe Switch是内置PCIe交换模块，优化主机/GPU与网卡之间的数据传输路径；RDMA是硬件级RDMA引擎，实现低延迟、高吞吐的直接内存访问，是AI通信的核心；PSA Packet Processor是可编程数据包处理器，支持灵活的数据包处理逻辑，适配不同的网络协议和工作负载；Spectrum-X Ethernet Switch是内置以太网交换逻辑，与NVIDIA Spectrum-X交换机深度协同，实现端到端的网络优化；DPA Event Processor是专用事件处理器，处理网络事件和任务调度，减轻主机CPU负担；NIC Memory System是网卡本地存储系统，用于缓存数据、优化流控和拥塞处理。
  • 下层：网络层协议支持。ConnectX-8同时支持两种主流高性能网络协议：Spectrum-X Ethernet基于以太网的高性能网络，兼容标准以太网架构，适合大规模数据中心部署；Quantum-X InfiniBand：InfiniBand协议的高性能网络，专为超算和AI集群设计，提供极致的低延迟和高吞吐。

图32：ConnectX-8网卡技术栈

![](page=33,bbox=[563, 1477, 1386, 2412])

资料来源：英伟达，东兴证券研究所

![](page=34,bbox=[169, 182, 458, 262])

ConnectX集成Spectrum-X交换逻辑，构成端到端800GAI网络。SuperNIC内部集成Spectrum-X风格的交换与加速逻辑”并作为Spectrum-X以太网平台的终端侧关键组件，与外部Spectrum-X交换机（如 SN5600列）端到端协同。

  • ConnectX-8与GB300平台的GPU/主机架构深度协同，关键能力包括NCCL、DOCA、PCIe Switch、PCIe Gen6;
  • 与 Spectrum-X 交换机形成端到端的高性能网络，关键能力包括：Multiplane Switch（多平面交换技术）、 Adaptive Routing（自适应路由）、Congestion Control（硬件级拥塞控制）、Spectrum-X（端到端的AI通信优化）。

图33：超级网卡是连接GPU集群与外部的关键ASIC

Data Center Is the Unit of Computing - ConnectX is not just a NIC anymore It is the ASIC that connects the GPU to the outside world

![](page=34,bbox=[303, 1062, 881, 1609])

![](page=34,bbox=[986, 1040, 1330, 1666])

资料来源：英伟达，东兴证券研究所

![](page=34,bbox=[1428, 1079, 1604, 1655])

Grace Blackwell NVLink72

![](page=35,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

交换机（Spectrum-X Switch）与终端 SuperNIC（ConnectX-8）协同优化，为AI/超算以太网带来的五大关键性能提升。负载均衡方面，实现1.6X更高有效带宽；尾延迟优化方面，实现1.3X更高集合通信带宽；噪声隔离方面，实现2.2X更高All-reduce带宽；弹性性能方面，实现1.3X更高All-to-all带宽；高频遥测方面，实现1000X更快遥测采集。

图34：Spectrum-X交换机到超级网卡ConnectX的端到端网络处理，带来高性能以太网表现

![](page=35,bbox=[182, 644, 1763, 1390])

资料来源：英伟达，东兴证券研究所

![](page=36,bbox=[169, 182, 459, 262])

4. 光芯片：CW激光器重构全球光芯片产业格局，IDM模式构建产业链壁垒

4.1 技术路径分化趋势清晰，CW激光器成为硅光架构重要配置

数据中心光互联技术路径分化趋势清晰。一种是早期EM发设计，依靠高性能EML激光器芯片实现高速率数据传输（如用于400G和800G光模块的EML激光器芯片）；第二是集成度更高的硅光架构，该架构需要CW激光器芯片作为外部激光源，支持其高集成度。我们认为，数据中心下游scale up网络的发展，成为CPO/NPO等新兴光互联技术重要的应用场景；而CPO/NPO的规模化应用将驱动硅光架构有望成为光互联行业主流技术路径。

图35：数据中心光互联产业链

![](page=36,bbox=[189, 923, 1799, 1472])

资料来源：灼识咨询，东兴证券研究所

![](page=37,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

硅光架构的技术路径下，激光器芯片占据重要价值链地位。以非硅光光模块为例，其硬件成本结构主要包括光芯片、电芯片、无源光器件、PCB及机构件四大板块。对于硅光光互连产品，BOM结构重构，原有的分立调制器与大量无源光器件被集成为一颗硅光芯片（PIC），PCB与机构件也被大幅简化；由于硅材料本身发光效率低，难以直接实现高效光发射。当前外置CW（连续波）光源成为硅光光模块的主流方案，且进一步应用于CPO/NPO等场景。因此，硅光光模块BOM聚焦于‘硅光芯片’与‘激光器芯片’两大核心。其中激光器芯片性能直接决定了下游光器件、光模块乃至整个光通信系统的传输速率与能效表现。

图36：硅光模块内部结构

![](page=37,bbox=[411, 770, 1549, 1324])

资料来源：Intel，东兴证券研究所

![](page=38,bbox=[170, 183, 458, 261])

4.2激光器芯片市场增速陡峭，2030年市场或将超过200亿美元

Scale up 网络驱动光互连行业高景气发展。Scale up 网络要求实现超高带宽、超低延迟。光互联成为支撑万亿级大模型与高实时性应用的关键解决方案。在此技术趋势下，全球光互连市场规模有望从2024年179亿美元，攀升至2030年的1514亿美元，年复合增长率高达 42.8%。

图37：全球光互联市场规模预测（亿美元）

![](page=38,bbox=[449, 680, 1505, 1276])

资料来源：LightCounting，灼识咨询，东兴证券研究所

其中，2024年全球数据中心光互连市场规模约137亿美元，预计2030年将增长至1444亿美元，对应年复合增长率 48.1%。

图38：全球数据中心光互联市场规模预测（亿美元）

![](page=38,bbox=[445, 1603, 1512, 2220])

资料来源：LightCounting，灼识咨询，东兴证券研究所

![](page=39,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

受益于光互联高速发展，2030年激光器芯片市场或将超过200亿美元。全球激光器芯片市场规模或将由2024年的26亿美元增长至2030年229亿美元，年复合增长率为 44.1%。其中数据中心领域贡献主要增量，2024年市场规模16亿美元，预计2030年达到211亿美元，年复合增长率高达 53.4%。

其中，EML与CW激光器芯片占据主要市场份额。EML激光器芯片作为早期开发的解决方案，在400G及以上光互连产品中广泛应用。而近年来，具备高集成、低成本优势的硅光解决方案成为演进方向，需配套大功率CW激光器芯片。2024年两类高端芯片合计市场规模达9.7亿美元，市场占比约 38.1%。随着800G、 1.6T及以上高速方案快速渗透，到2030年预计合计收入将达208.0亿美元，年复合增长率达 66.6%，市场占比将达 90.9%。

图39：全球激光器芯片市场规模预测（亿美元）

![](page=39,bbox=[163, 896, 986, 1379])

资料来源：LightCounting，灼识咨询，东兴证券研究所

图40：EML与CW激光器芯片合计市场规模预测（亿美元）

![](page=39,bbox=[991, 886, 1853, 1385])

资料来源：LightCounting，灼识咨询，东兴证券研究所

![](page=40,bbox=[169, 183, 458, 262])

NPO及CPO驱动激光器芯片向大功率CW激光器芯片方向升级。在当前400G、800G乃至1.6T的主流硅光高速光互连产品中，所采用的主流CW激光器芯片涵盖50mW、70mW、100mW等成熟功率型号。此外，在NPO及CPO等下一代光电集成新技术推动下，150mW、300mW、400mW更高功率规格CW光源，正逐步落地新一代光互连产品商业化研发进程。从细分增速结构来看：50mW及以下产品2024-2030年CAGR为 62.5%，70mW及100mW主力产品CAGR高达127.2%，100mW以上大功率高端CW芯片CAGR更是达到 276.2%。

图41：不同功率CW激光器芯片市场规模预测（亿美元）

![](page=40,bbox=[397, 845, 1570, 1410])

资料来源：LightCounting，灼识咨询，东兴证券研究所

![](page=41,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

4.3 激光芯片制造价值链：外延生长与光栅工艺具有技术壁垒及产能瓶颈

现阶段，激光器芯片企业主要采用IDM垂直整合制造模式，价值链覆盖研发、晶圆制造、芯片加工、封装及测试等环节。根据是否从事晶圆制造、封装测试等生产环节，半导体行业的经营模式主要分为IDM （Integrated Device Manufacture，垂直整合制造）模式与

稳定的产品质量、可靠的供应以及可扩展的制造产能，有助于快速研发新产品并加速产品的迭代，但另一方面，前期资本开支与技术积累要求较高。

图42：激光器芯片行业主要采用IDM模式

![](page=41,bbox=[201, 776, 1784, 1490])

资料来源：长光华芯招股书，东兴证券研究所

![](page=42,bbox=[169, 182, 458, 262])

IDM模式下，高端激光器芯片附加值较高，毛利率超过 50%。2023-2025年，源杰科技光芯片业务逐步向数据中心高端产品升级，产品毛利率稳中有升，2025年达到 58%，产品附加值可以对标美国马科姆公司。此外IDM模式下，晶圆制造环节附加值稳定。2023-2025年，台湾全新光电公司，主要产品为以MOCVD外延成长法为核心技术的晶圆片，毛利率维持在 36%-41%。

表3：激光器芯片价值链分布情况

公司名称

主营业务

2023年度

2024年度

2025年度

马科姆(MACOM)

设计并制造应用于电信、工业和国防及数据中心领域的半导体产品

60%

54%

55%

全新光电

以MOCVD外延成长法为核心技术的III-V族化合物半导体

41%

39%

36%

源杰科技

光芯片的研发、设计、生产与销售

42%

33%

58%

仕佳光子

覆盖光芯片及器件、室内光缆、线缆材料等

19%

27%

35%

长光华芯

半导体激光芯片的研发、设计及制造

34%

24%

36%

资料来源：同花顺，源杰科技公告，东兴证券研究所

进一步对激光器芯片价值链进行划分，可以分为两个核心价值点：晶圆制造、芯片加工及测试。

其中晶圆制造环节主要技术门槛有：1）有源区外延工艺；2）光栅工艺；3）光波导制作；4）金属化工艺。芯片加工及测试环节主要技术门槛有：5）端面镀膜；6）自动化芯片测试；7）芯片高频测试；8）可靠性验证测试。

图43：CW激光器芯片关键制造步骤及相关设备

![](page=42,bbox=[238, 1477, 1766, 2101])

资料来源：源杰科技招股书，东兴证券研究所

![](page=43,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

晶圆制造环节，有源区外延工艺与光栅工艺不仅技术门槛高，而且具有制造产能扩展瓶颈的特点。

外延生长是激光器芯片设计及制造的核心工艺。有源区外延生长是指通过MOCVD技术，生长可精确控制厚度及组分的多层量子阱外延晶片。MOCVD外延生长技术包括外延工艺、MOCVD外延设备改进工艺，如针对温度场、气场分布与Ⅲ/V比等进行调整，建立高铟组分应变量子阱外延生长动力学模型，得到高质量的外延晶体材料。

在生产制造中，每台MOCVD机器的每批产品都必须对每个客户和应用进行单独认证，这在扩大生产规模时形成显著的扩产瓶颈。

图44：CW激光器芯片外延生长步骤

![](page=43,bbox=[497, 890, 1502, 1656])

资料来源：逍遥设计自动化公众号，东兴证券研究所

![](page=44,bbox=[170, 183, 458, 262])

光栅工艺同样是激光器芯片晶圆制造重要环节。光栅工艺主要在涂有光刻胶的基板上定义出光栅结构对应的掩膜图形，再利用刻蚀技术将掩膜上的图形转移至衬底上形成最终的光栅结构。

光栅结构影响激光器芯片产品指标包括出光功率、单模良率、芯片波长、极限工作温度特性（商业级激光器芯片工作温度范围为 $ 0\sim 70^{\circ} \mathrm{C} $ ，而工业级激光器芯片工作温度范围为 $ -40\sim 85^{\circ} \mathrm{C} $ ）、芯片模态稳定性（影响光信号在传输网络中的传输距离和出错概率）、高频特性等。

光栅工艺主要分为两种，一种是全息光栅工艺（Holographic Grating），即利用两束激光的干涉条纹定义周期性掩膜图形，全息光栅工艺在2.5G激光器芯片生产中广泛使用；另外一种是电子束光栅工艺（Electron-Beam Technology），即利用电磁场控制电子形成电子束，利用电子束定义掩膜图形，该工艺技术较全息光栅工艺更为先进，能大幅提高光栅的控制精度，且实现非等周期光栅结构，国内掌握的厂家较少。

图45：两种光栅工艺制造的光栅结构对比

![](page=44,bbox=[244, 1006, 920, 1545])

全息光栅工艺制造的光栅

资料来源：源杰科技公告，东兴证券研究所

![](page=44,bbox=[1064, 1005, 1712, 1527])

电子束光栅工艺制造的光栅

![](page=45,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

相比于全息光栅，电子束光栅的工艺更为复杂，产品的光功率、单模良率、芯片波长、极限工作温度、高频特性等指标更好，有利于提高芯片产品的质量和可靠性。

图46：两种光栅工艺对激光器芯片产品特性影响

项目

全息光栅工艺

电子束光栅工艺

工艺复杂度

适中

复杂

产品特性

光功率

功率离散

功率一致性好

单模良率

30%-50%

50%-90%

芯片波长

<±3nm

<±2nm

极限工作温度

<30%

>50%

高频特性

差

好

资料来源：源杰科技公告，东兴证券研究所

电子束写入光栅图案一次只能写入同样存在产能扩展瓶颈。图样掩膜定义步骤主要利用电子束光栅设备，将光栅图样编程步骤所涉及的光栅图样直写于晶圆上方的光刻胶掩光栅结构制作具体步骤包括： 1）光栅图样编程；2）图样掩膜定义；3）掩膜转移刻蚀；4）光栅形貌观测与判定；5）掩膜清除；6）二次外延披覆光栅层。

图47：光栅结构制作流程具体步骤

环节

具体流程/步骤

晶圆制造

(A)晶圆外延结构生长

(B)光栅结构制作

(B1)光栅图样编程

(B2)图样掩膜定义(发行人委托加工内容)

(B3)掩膜转移刻蚀

(B4)光栅形貌观测与判定

(B5)掩膜清除

(B6)二次外延披覆光栅层

(C)波导光刻工艺

(D)金属化制程

(E)减薄退火工艺

芯片制造

(F)解理镀膜工艺

(G)封测分选

(H)可靠性验证

资料来源：源杰科技公告，东兴证券研究所

![](page=46,bbox=[170, 183, 458, 261])

光栅环节是激光器芯片IDM模式核心竞争力重要体现。电子束光栅工艺使用的专用设备价值较高，另一方面设备的操作和调试需要较高的经验和技术储备。2019-2021年，根据源杰科技公告，其激光芯片晶圆光栅环节委外加工平均价格2000-5300元/片，而自产平均成本只需要700元/片左右。

图48：光栅环节委外加工与自产平均成本对比（元/片）

项目

2021年

2020年

2019年

委外加工平均单价

2097.69

3985.56

5317.85

自产平均成本

778.27

747.85

694.95

差异率

62.90%

81.24%

86.93%

注：差异率=1-自产平均成本/委外加工平均单价。

资料来源：源杰科技公告，东兴证券研究所

![](page=47,bbox=[1523, 182, 1813, 262])

4.4 国内外企业同步研发高功率CW激光器芯片，不存在代际差距

中国光芯片产业进入加速发展阶段。全球激光器芯片呈现高增长蓝海市场态势，市场规模将由2024年的26亿美元增长至2030年229亿美元，年复合增长率为 44.1%。现阶段激光器芯片市场头部企业主要为美日企业，包括Lumentum、Coherent、住友电工、三菱电机、博通五家公司。相比海外头部企业，源杰科技等中国头部企业，收入规模仍有较大差距。但受益于中国政府及头部企业积极投资光芯片领域以及全球市场的高增长红利，中国光芯片产业实现加速发展。

国家层面政策持续加码。2025年9月，工业和信息化部、市场监督管理总局联合印发《电子信息制造业 2025-2026年稳增长行动方案》，明确提出“面向光子领域重点环节开展技术攻关，加大对高速光芯片、光电共封等领域的研发投入力度，推动光架构与现有电架构体系生态融合”。

地方产业基金精准布局。2025年10月，首期规模50亿元的深圳市半导体与集成电路产业投资基金正式揭牌，该基金重点投向光电子及传感器等芯片，以及关键制造设备、零部件及材料与先进封测等核心领域和薄弱环节，投资阶段以初创期、成长期为主。苏州则设立总规模超百亿元的光子及集成电路产业母基金，汇聚上下游企业超350家，形成全国领先的光子产业创新集群。

龙头企业密集扩产投资。源杰科技2026年2月宣布拟投资12.51亿元建设光电通讯半导体芯片和器件研发生产基地二期项目，同时将50G光芯片产业化建设项目投资额由4.87亿元调增至7.57亿元，以应对下游需求的快速增长。仕佳光子拟斥资12.65亿元建设高速光芯片与器件开发及产业化项目，投资额接近2025年全年营收的 60%，彰显公司在AI算力高景气周期对高端光芯片赛道下重注的决心。

表4：2025年全球激光器芯片市场头部企业市场份额

排名

公司名称

国家

销售收入(亿元人民币)

市占率

1

Lumentum

美国

32.4

16.7%

2

Broadcom

美国

28.1

14.5%

3

三菱电机

日本

25.9

13.4%

4

住友电工

日本

25.7

13.3%

5

Coherent

美国

7.2

3.7%

6

源杰科技

中国

6.0

3.1%

前六大公司合计

125.3

64.8%

资料来源：公司年报，灼识咨询，东兴证券研究所

![](page=48,bbox=[170, 183, 459, 262])

国内企业有望在硅光高速率光互连产品CW激光器实现追赶。2025年全球用于400G及以上数据速率的高速率光互连产品激光器芯片市场规模约87.3亿元，包含100G及以上的EML激光器芯片，以及输出功率为 50mW或以上的CW激光器芯片。其中应用于400G及以上硅光高速率光互连产品的CW激光器芯片市场 15.9亿元，国外头部企业住友电工相关产品收入规模5亿元，国内头部企业源杰科技相关产品收入规模3.8亿元，双方差距不大。

图49：2025年全球用于400G及以上光互联产品的激光器图50：2025年全球用于400G及以上硅光光互联产品的激光器芯片销售收入排名（亿元，%）销售收入排名（亿元，%）

![](page=48,bbox=[195, 767, 918, 1373])

资料来源：公司年报，灼识咨询，东兴证券研究所

![](page=48,bbox=[942, 767, 1790, 1368])

资料来源：公司年报，灼识咨询，东兴证券研究所

![](page=49,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

激光器芯片国产替代可期，国内外光芯片厂商处于同一起跑线。为满足NPO及CPO等新型封装技术，国内外企业同步研发150mW、300mW及400mW型号在内的高功率CW激光器芯片，双方产品不存在代际差距。

2025年海外厂商Coherent推出400mW CW激光器。从产品性能及指标看，该器件工作波长为1311nm，在 $ 5 5^{\circ} \mathrm{C} $条件下输出功率超过400mW，光谱线宽低于200kHz，相对强度噪声（RIN）低于-145dB/Hz，并采用载体贴装封装形式封装，对应共封装光学与硅光应用场景。光波导结构设计采用BHD公众反馈）激光器平台、BHD

分布反馈）激光器平台，BHD

合连续波、高功率和低噪声要求较高的场景。从商业化节奏看，Coherent表示该产品在2025年进入工程样品阶段，并预计于2026年第三季度进入批量生产和全面供货。

图51：Coherent公司推出400mW CW InP激光器芯片

![](page=49,bbox=[395, 963, 1539, 1254])

资料来源：公司官网，东兴证券研究所

2025年国内头部企业源杰科技同样前瞻研发300mW等高功率的CW光源，产品性能处于良率优化阶段，达到国际先进水平。商业化进展方面，2026年该产品处于研发及客户验证阶段。

图52：源杰科技研发 300mW高功率CW激光器芯片

![](page=49,bbox=[414, 1605, 1585, 1899])

资料来源：源杰科技公告，东兴证券研究所

![](page=50,bbox=[169, 182, 459, 262])

5. CPO：产业化提速，台积电COUPE引领硅光集成落地

5.1 CPO成为光模块终极方案，硅光子产业链迎来发展拐点

当下CPO已经成为光模块行业确定趋势。传统方案是采用可插拔光模块，部署在交换机前面板。但根据AI网络带宽的发展路线图，互连的速度、距离、密度及可靠性要求即将超越传统光模块所能提供的极限。为突破上述局限，CPO（光电共封装）已成为业界公认的AI及超算高密度互连终极方案，其通过将光引擎OE（Optical Engine）和交换芯片ASIC共基板封装在一起，实现极致能效、带宽密度与低时延。

从硬件架构来看，典型的CPO交换机芯片模块由五大核心单元协同组成：交换/计算ASIC封装体、光引擎模块、高性能互连基板、先进散热系统以及高密度光纤管理与连接系统。以英伟达在GTC2025公布，2025年下半年上市的首款CPO交换机Quantum-X为例。该款CPO交换机提供115.2Tb/s的硅光交换机，能够提供144个800G端口；交换机内部包含4个switch芯片模组，单片数据吞吐量为28.8Tb/s；每个switch周围有6个光学组件即optical sub-assemblies，每个光学组件内包含3个1.6T硅光引擎，共18个 （18*1.6=28.8T）。每个硅光引擎上有两个外置激光器的输入口，连接方式是光纤，输出是16路光纤，共324路光纤（输出光纤路数16*3*6=288，输入光纤路数2*3*6=36）。

图53：英伟达首款 CPO 交换机 Quantum-X 内部结构

![](page=50,bbox=[188, 1257, 1754, 2162])

资料来源：英伟达，东兴证券研究所

![](page=51,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

CPO方案将带动全球硅光子（SiPh）产业链迎来发展拐点。过往硅光子依托CMOS工艺实现光电器件集成，处于小批量定制化阶段，始终缺乏大规模落地场景。而CPO则是硅光子规模化落地的刚需载体。受益于英伟达Spectrum-X以太网硅光技术2026年6月全面量产，CPO技术有望在2027年迎来规模化部署。

硅光子 SiPh产业链可以拆解为“材料-器件-封测-系统”四个层级。其中底层是材料层，主要包括热界面材料、底部填充材料、积层膜、玻璃芯基板、紫外胶等；第二层是核心有源及无源器件，主要包括散热部件、光学部件（波导、光纤、超构透镜）、激光源、光纤阵列单元等；第三层是代工制造与封测层，主要包括光学封装平台、电芯片测试、光芯片测试与耦合等；最后一层是系统模块，主要包括 CPO 光引擎以及 CPO 交换机芯片模组。

以英伟达第二代CPO交换机Spectrum-X为例，Spectrum-X Photonics计划于2026年下半年上市，2026年6月实现量产。Spectrum-X交换机通过与中国台湾地区半导体和系统生态合作伙伴的深度协同工程实现量产，台积电、日月光（SPIL）、天孚通信（T层提供了突出贡献。

  • 台积电先进的硅光制造技术，将英伟达突破性设计转化为可投入生产的芯片。
  • SPIL的芯片级封装、组装和测试技术，将电气和光学组件以微米级精度结合在一起。

T

.

  • NVIDIA AI工厂系统在NVIDIA自有和运营的AI工厂内进行拆箱、安装和通电，在客户发货前验证整体工作流。

图54：全球硅光子产业生态与供应链

![](page=51,bbox=[196, 1581, 1751, 2257])

资料来源：SemiVision，东兴证券研究所

![](page=52,bbox=[169, 183, 459, 262])

CPO市场2027年有望突破50亿美元。LightCounting在2026年4月对1.6T CPO产品出货量进行显著上调。2023-2026年，1.6T CPO产品为技术导入期，出货量几乎为零，处于试点部署阶段；2027年起进入大规模放量阶段，增长曲线陡峭上扬，2029年1.6T CPO产品出货量预测从约200万个大幅上调至约900万个，2031年则从约500万个上调至约1300万个。市场规模方面，CPO市场2027年有望突破50亿美元， 2030年增长至150亿美元。

图55：全球1.6T CPO共封装光学出货预测

![](page=52,bbox=[380, 729, 1557, 1395])

资料来源：LightCounting，东兴证券研究所

![](page=53,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

5.2 CPO架构下光引擎跃升为价值链核心，形成2D封装到3D单片集成多元技术路线

CPO架构下，光引擎占据重要价值链地位。可插拔光模块价值量主要集中在DSP、光芯片、封装与测试等环节；进入CPO时代，光引擎（PIC与EIC芯片设计与集成）成为价值占比最高环节，外置光源方案（ELS）是当前CPO商用化主流路径，价值占比稳定；无源器件成为大规模商用制约瓶颈。

从硅光子系统级应用架构看，光引擎是光电集成的核心载体，主要由PIC光子集成电路与EIC电子集成电路两部分集成构成。

其中PIC负责光信号处理。行业主流方案是以硅光SiPh技术为核心，依托CMOS工艺，实现波导、调制器、探测器等器件的高密度集成；此外也可采用磷化铟InP、薄膜铌酸锂T

光子集成电路（PIC）核心模块包括三类：（1）SMLL（单频微腔激光器）/Tunable Laser（可调激光器）：提供光源；（2）Modulator（调制器）+Phase shifter（移相器）：实现电光调制，加载信号；（3）High-speed PD（高速光电探测器）+Monitoring PD（监测探测器）：实现光信号接收与功率监控；

EIC负责电信号驱动与接收，实现电光信号的转换与处理。电子集成电路（EIC）核心模块主要包括：Driver （驱动）、TIA（跨阻放大器）、DAC/ADC（数模/模数转换器）、时钟、数字处理单元等。

图56：硅光子系统级应用架构

![](page=53,bbox=[290, 1260, 1693, 2062])

资料来源：《Roadmapping the next generation of silicon photonics》（John E. Bowers等），东兴证券研究所

![](page=54,bbox=[169, 183, 459, 262])

从集成技术看，光引擎（PIC-EIC）形成传统2D封装到2.5D中介层，再到3D单片集成的完整技术谱系，集成工艺越先进，带宽、功耗优势越显著。其中台积电COUPE通用光引擎代工平台使用SoIC键合工艺进行接合，是仅次于3D单片集成下的最短走线长度方案，技术路线处于行业领先地位。

(1) 2D封装：左侧方案是引线键合，将PIC和EIC并排贴装在共封装基板上，用金属引线键合实现互连；该方案工艺最简单、成本最低，但引线寄生参数大，电串扰严重，仅适合低速信号，已无法支撑高速收发器需求。右侧方案是倒装芯片，通过微凸点（ $ \mu $ -bump）将PIC和EIC倒装键合在基板上，缩短互连距离；该方案比引线键合的寄生参数更小，适合中高速场景，是早期400G/部分800G模块的方案之一。

(2) 2.5D封装：PIC和EIC通过硅/有机中介层（Interposer）倒装键合，中介层上的高密度布线实现两者的高速互连。该方案互连距离短，寄生参数和电串扰大幅降低，支持 50GHz+高速信号；工艺成熟度高，可复用成熟的倒装芯片和中介层技术，良率和成本可控。

（3）3D-WB/

时通过引线键合补充互连；右侧方案是PIC倒装在EIC上方（微凸点实现垂直互连；3D-WB/

但工艺复杂度提升，目前多用于特定高性能场景。

(4) 3D Hybrid TSV/

直互连。该方案信号路径极短，寄生参数和串扰降至最低，支持 100GHz + 超高速信号；集成密度大幅提升，适合 CPO（共封装光学）等高集成度场景；TSV工艺复杂度高，成本昂贵，目前处于商用早期阶段。

  • 左侧方案：EIC倒装+TSV PIC：EIC通过微凸点倒装在PIC上，PIC内部的TSV实现垂直信号传输；
  • 中间方案：中介层 + TSV PIC：PIC 通过带 TSV 的中介层与 EIC 互连，进一步提升布线密度；
  • 右侧方案：PIC倒装 + 带TSV的中介层：PIC倒装在中介层上，通过TSV实现与下方EIC的互连；

(5) 3D Hybrid Bonding：更先进的异质集成方案，采用混合键合（Hybrid Bonding）技术实现PIC与EIC的直接键合。通过金属介质混合键合，将PIC和EIC直接键合，无需微凸点，实现晶圆级的高密度互连；互连密度比TSV方案更高，键合界面平整，寄生参数极低，是未来高性能硅光子的核心技术之一；超大规模数据中心CPO、相干通信等对带宽和密度要求极高的场景。

(6) 3D Monolithic（单片EPIC集成）：硅光子封装的终极形态，在同一晶圆上同时制作光子和电子器件 （EPIC）。在CMOS或BiCMOS工艺中直接集成光子器件，实现PIC与EIC的单片集成；无封装寄生，性能理论最优，成本在大批量时可大幅降低；硅光子与CMOS工艺兼容性差，光子器件面积远大于电子器件，良率和成本控制难度极大，目前仍处于研发阶段。

![](page=55,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

图57：CPO涉及多种光引擎集成封装方法

![](page=55,bbox=[243, 448, 1701, 1100])

资料来源：IDTechEx，东兴证券研究所

![](page=56,bbox=[169, 183, 459, 262])

5.3台积电COUPE平台实现技术落地与迭代，绑定标杆客户

2026年4月，台积电COUPE平台经过反复仿真与制程优化，已转化为完整的半导体体制程技术，2026年6月进入量产。COUPE平台技术路线分三步走，产品性能与集成度逐级跃升。

阶段1:2025年实现基于OS

（1.6Tb/s）光学引擎。

阶段2：2026年实现基于台积电CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）中介层技术的共封装光学（CPO），光学引擎直接集成在交换机基板上；规格为6.4Tbps光学引擎。

阶段3：2026年之后探索光学引擎直接集成在XPU（AI/CPU/GPU）的CoWoS中介层上，实现“芯片级光互联”；规格为12.8Tbps光学引擎。

以2025年OS

10倍；基于XPU的CoWoS CPO，以进一步实现5倍的功耗降低和2倍的延迟降低。

图58：台积电发布的CPO技术路线图

![](page=56,bbox=[189, 1170, 1753, 1689])

资料来源：台积电，东兴证券研究所

![](page=57,bbox=[1524, 182, 1813, 263])

英伟达与博通成为台积电光引擎代工标杆客户。英伟达的 Quantum-X Photonics 交换机架构采用基于 COUPE 光引擎的光子组件，每个组件在8条200Gbps PAM4发送通道和8条200Gbps PAM4接收通道上提供1.6 Tbps的发送吞吐量和1.6 Tbps的接收吞吐量；Spectrum-X Ethernet Photonics封装密度更高，在一个多芯片模块中集成了32个硅光子引擎，每个引擎的吞吐量为3.2 Tbps。2026年6月，基于台积电 COUPE平台，英伟达新一代 CPO交换机 Spectrum-X实现量产。此外英伟达 COUPE平台并不局限于单一的垂直整合生态系统。博通 Tomahawk 6 Davisson交换机也将采用基于台积电 COUPE的光引擎。

表5：英伟达与博通发布的CPO交换机产品矩阵

发布时间

代表产品

核心参数

GTC2025发布

英伟达Quantum-X800-Q3450

1)总带宽:115.2Tb/s(4×28.8Tb/sQuantum-X800ASIC)2)端口:144×MPO;144×800G/72×1.6T逻辑端口3)光引擎:每ASIC18×光引擎,单引擎1.6Tb/s4)散热:液冷;单端口功耗9W

GTC2025发布

英伟达Spectrum-XSN6800/SN6810

1)交换芯片:102.4Tb/s,TSMC3nm,COUPE硅光共封装2)端口:128×800G/512×200G(PAM4)3)封装:EIC+PIC3D键合,无独立DSP4)功耗:单端口9W;整机较传统-50%+

2024发布

博通BCM56990(Tomahawk5-Bailly,第二代CPO)

1)总带宽:51.2Tb/s;8×6.4Tb/s光引擎2)端口:512×100G3)工艺:7nmCMOSEIC;4)架构:硅光PIC+锗硅EIC,无独立DSP

2025-10正式发布

博通BCM78919(Tomahawk6-Davisson,第三代CPO)

1)总带宽:102.4Tb/s;16×6.4Tb/sDavissonDR光引擎2)端口:512×200G(PAM4)3)工艺:TSMC3nm;COUPE紧凑型通用光子引擎4)激光模块:ELS

资料来源：GTC，英伟达官网，博通官网，Semianalysis，东兴证券研究所

![](page=58,bbox=[169, 182, 459, 262])

6. 光纤：受益于数据中心建设浪潮，迎来景气周期

6.1 G.657 单模光纤和多模光纤将迎来规模化应用

AI应用驱动数据中心光纤需求快速增长。根据CRU最新报告，2026年全球数据中心光纤需求预计达到9160万芯公里，同比增长 32%。根据具体应用场景，可以看到，2026年AI应用、非AI应用和数据中心互连（DCI）应用的光纤需求均实现较快增长。展望2030年，全球数据中心光纤需求预计达到1.28亿芯公里，其中AI应用的光纤需求超过8000万芯公里，成为重要增长驱动力。

图59：全球数据中心光纤应用规模（万芯公里）

![](page=58,bbox=[408, 908, 1580, 1632])

资料来源：CRU，东兴证券研究所

![](page=59,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

G.657 单模光纤适用于数据中心。根据ITU标准下传输等级分类，单模光纤产品可以分为 G.652/G.653/G.654/G.655/G.656/G.657等类型。其中G.652D是所有G.652级别中指标最严格的，兼容性好，是光纤到户（

G.652光纤的弯曲半径的 1/4~1/2，适用于数据中心机柜内、楼道配线盒等空间受限或可能频繁弯折的场景。

表6：ITU标准下单模光纤产品

等级分类

核心特性

典型应用场景

G.652(常规单模光纤)

零色散点在1310nm波长附近，在此波长传输性能最佳；1550nm波长处损耗最低（约0.2dB/km）

分为G.652.A、B、C、D四个子类，其中G.652.D(低水峰光纤)是当前应用最广泛的型号，消除了1383nm附近的损耗峰，支持更宽的传输波段

适用于城域网、接入网等绝大多数通信场景

G.652D成本较低，兼容性好，是光纤到户和接入网的常见选择

G.653(色散位移光纤)

将零色散点从1310nm移至1550nm，使最低损耗和零色散在同一窗口

目前已基本被淘汰，不再在新工程中部署

G.654(低损耗光纤)

在1550nm波长处具有极低的衰减系数(部分型号可低至0.15dB/km以下)

长距离、大容量通信的首选，如海底光缆、跨洋通信

适用于100G、400G及更高速率的骨干网传输

G.655(非零色散位移光纤)

在1550nm窗口保留少量且可控的色散

适合长距离骨干网和高速DWDM系统(如40G/100G)，在保持低损耗的同时保证了多波长的稳定传输

G.656(宽波长范围光纤)

在更宽的波段(如1460-1625nm的S+C+L波段)保持一定的色散系数

面向未来超宽带DWDM系统设计，可支持更多的通信信道

适用于未来5G/6G的承载网

G.657(抗弯曲光纤)

具备优异的抗弯曲性能，最小弯曲半径可小至5-7.5mm(传统G.652需30mm)

性能上通常兼容G.652光纤

室内布线(如光纤到户

适用于数据中心机柜内、楼道配线盒等空间受限或可能频繁弯折的场景

资料来源：电子发烧友网，东兴证券研究所

![](page=60,bbox=[169, 183, 458, 262])

多模光纤产品可以分为OM3、OM4、OM5，适用于数据中心短距离、高带宽的场景。其中，OM3支持多种光模式并实现快速数据传输；OM4是当前新建高性能数据中心的主流选择，在相同速率下提供比OM3更长的传输距离；OM5光纤完美支持短波波分复用（SWDM）技术，可在同一根光纤上同时传输多个波长，相当于将单车道公路拓宽为四车道，传输容量提升至原来的4倍。在北美数据中心，多模OM4和OM5光纤总体用量较少。

图60：多模光纤产品示意图

![](page=60,bbox=[417, 733, 1577, 1333])

资料来源：科兰布线公众号，东兴证券研究所

根据结构划分，光缆可分为单管主干跳线或者多单元主干跳线。单管主干跳线内部设计采用单一的光纤管来容纳多根光纤；多单元主干跳线采用多个独立的光纤单元来组成整个光缆，每个光纤单元内部都包含一定数量的光纤。常见的单管有8芯、12芯、24芯，而多单元线缆也根据需求定制单元数及每单元的芯数，如48芯、96芯、144芯等。

图61：单管主干跳线与多单元主干跳线产品示意图

![](page=60,bbox=[409, 1760, 1585, 2362])

资料来源：科兰布线公众号，东兴证券研究所

![](page=61,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

单模光纤和多模光纤均可以支持数据中心内高传输速率。在相同应用、速率下，单模光纤的传输距离比多模光纤要远得多。例如在400Gbps传输应用下，多模光纤的传输距离约100米，而单模光纤的传输距离最多可以做到10000米。在光纤造价上，多模光纤比单模光纤的纤芯尺寸大得多，所以多模光纤成本比较高；发光器造价上，在同样的传输速率下，单模激光器造价往往会比多模激光器要高。因此，尽管多模光纤本身的成本较高，但由于连接、安装、低功耗以及持续维护和可用性的成本较低。

图62：单模光纤和多模光纤产品传输距离对比

光纤类型

应用类型

波长

连接器类型

调制技术

协议标准

最大传输距离

单模光纤

400G OSFP DR4

1310nm

MPO/MTP-12

100G PAM4

IEEE 802.3bs

500米

400G OSFP DR4+

1310nm

MPO/MTP-12

100G PAM4

/

2000米

400G OSFP FR4

CWDM4波长

LC

100G PAM4

100G lambda多源协议(MSA)

2000米

400G OSFP FR8

CWDM4波长

CS

50G PAM4

IEEE 802.3bs

2000米

400G OSFP LR4

CWDM4波长

LC

100G PAM4

100G lambda多源协议(MSA)

10000米

多模光纤

400G OSFP SR8

850nm

MPO/MTP-16

50G PAM4

IEEE P802.3cm/IEEE 802.3bs

100米

资料来源：科兰布线公众号，东兴证券研究所

![](page=62,bbox=[169, 182, 459, 262])

6.2海外康宁光通信业务高增，映射国内数据中心光纤市场机会

康宁光通信业务高增，是由生成式AI引发的数据中心架构革命所驱动的。这种需求并非北美独有，而是全球算力基础设施建设的共性趋势。目前北美AI数据中心建设进展领先国内，因此我们通过总结康宁近几年财务数据表现，从而分析国内数据中心光纤市场空间。

受益于市场对康宁新型生成式人工智能（GenAI）产品的持续强劲采用，2024-2025年康宁光通信业务实现强劲增长。2024年，康宁光通信业务实现销售收入46.57亿美元，同比增长 16%；净利润6.12亿美元，同比增涨 28%。2025年，康宁光通信业务收入进一步增长至62.7亿美元，同比增长 34.7%；净利润进一步增长至10.5亿美元，同比增长 71%。展望未来，公司与大型科技企业的合作，预计将使得公司收入与利润高增长具有持续性。近期康宁宣布与Meta达成一项长期供应协议，合同总金额最高可达60亿美元，合作期限持续至2030年，主要提供光纤、光缆及光连接解决方案。

图63：康宁光通信业务收入及增速（亿美元，%）

![](page=62,bbox=[195, 1074, 987, 1709])

资料来源：公司年报，东兴证券研究所

图64：康宁光通信业务净利润及增速（亿美元，%）

![](page=62,bbox=[1032, 1082, 1794, 1711])

资料来源：公司年报，东兴证券研究所

康宁光通信业务主要分为两大应用领域：运营商业务和数据中心业务。其中，运营商业务主要为电信运营商提供用于视频、数据及语音通信的光通信基础设施，而数据中心业务则主要为企业客户、政府机构以及超大规模云计算数据中心提供光连接解决方案。

![](page=63,bbox=[1524, 182, 1813, 262])

海外AI数据中心扩张，为康宁光通信业务带来每年19亿美元的增量市场。2023年，康宁光通信业务数据中心板块实现收入13.3亿美元，2025年该板块增长至32.0亿美元。康宁光通信业务运营商板块整体收入稳健，2025年运营商板块收入30.8亿美元，2025年康宁光通信业务数据中心板块收入规模超过运营商板块。

图65：康宁光通信数据中心营收及增速（亿美元，%）

![](page=63,bbox=[188, 659, 997, 1259])

图66：康宁光通信运营商营收及增速（亿美元，%）

资料来源：公司年报，东兴证券研究所

![](page=63,bbox=[1028, 656, 1798, 1253])

资料来源：公司年报，东兴证券研究所

数据中心光纤光缆产品及解决方案附加值高，康宁光通信业务净利润率显著提升。2023年公司光通信业务净利率 12%，2024年净利率回升至 13%。2025年公司净利率进一步提升至 17%，达到近年来最高水平。整体来看，随着数据中心等高附加值业务占比持续提升，康宁光通信业务的盈利能力有望进一步改善。

图67：康宁光通信净利率情况（%）

![](page=63,bbox=[194, 1635, 1790, 2233])

资料来源：公司年报，东兴证券研究所

![](page=64,bbox=[169, 182, 459, 262])

6.3 字节跳动AI智算中心规模化交付，驱动国内数据中心光纤市场超过50亿元

字节跳动作为国内科技头部企业，深入布局AIGC产业链，旗下AI产品（如豆包）月活用户已稳居国内榜首，且使用时长呈指数级增长；同时，火山引擎MaaS（模型即服务）业务快速增长。我们认为，字节跳动庞大的资本开支具有扎实的市场需求，具有可持续性和引领性。从短期看，2026年是字节跳动自建AI智算中心规模化交付之年，有望显著提升国内数据中心光纤市场需求。从中长期看，随着国内市场进一步繁荣发展，国内更多科技企业将加大AI智算中心投资。

AI应用规模化落地，豆包与Deepseek建立头部优势。根据QuestMobile2025年12月AI原生App月活数据，字节跳动旗下豆包以约2.27亿月活跃用户规模稳居行业第一，第二名DeepSeek月活约1.36亿，元宝、蚂蚁阿福、千问分别以4071万、2689万、2517万位列第三至第五。

图68：2025年12月国内AI原生App月活数据（万人）

![](page=64,bbox=[279, 969, 1708, 1548])

资料来源：Questmobile，东兴证券研究所

![](page=65,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

AI应用驱动大模型公有云服务调用市场快速发展。截至2025年12月，豆包大模型日均token使用量已突破50万亿，较去年同期增长超10倍。根据IDC报告，2025年上半年，中国公有云大模型调用量达536.7万亿tokens。其中，火山引擎以 49.2%的市场份额位居中国市场第一，阿里云、百度智能云分别占比 27%、 17%，位列第二、第三位。

图69：豆包日均 Tokens 使用量变化

![](page=65,bbox=[186, 700, 813, 1259])

资料来源：字节跳动，东兴证券研究所

图70：2025H1中国公有云大模型服务调用量分布

中国大模型公有云服务市场主要厂商市场份额，2025H1

![](page=65,bbox=[1027, 701, 1729, 1273])

资料来源：IDC，东兴证券研究所

![](page=66,bbox=[169, 182, 459, 262])

2026年是字节跳动自建AI智算中心规模化交付之年。2024年至今，我们统计字节跳动在国内自建6座大型AI智算中心，总投资规模357亿元。其中火山云太行算力中心项目一期工程投资规划28亿元，规划12万台高性能AI服务器，2025年进入运营阶段；其他4座大型AI智算中心预计2026年投入运营；第6座火山引擎内蒙古和林格尔算力中心二期项目预计2027年投入运营。

表7：2024年至今字节跳动国内数据中心自建项目

序号

项目名称

投资金额(亿元)

数据中心规模

建设进展

1

火山引擎长三角算力中心项目

80

规划服务器机柜数2.2万台

2024.07获得审批;2024.09环境影响报告表编制;2025.03获得批复;2025.03开工建设;2025.11投入调试

2

火山引擎长三角无为算力中心项目

80

规划服务器机柜数2.1万台;2万P

2024.11签约;2025.02纳统;2025.06环境影响报告表受理公示;2025.08主体土建工程已完成85%预计2026年机房将陆续投入使用

3

火山引擎内蒙古和林格尔算力中心一期项目

56

规划IT容量220MW;规划标准机架8万个

2024.11开工建设;2025.04一期A项目110kV变电站工程核准获批复;2025.05110kV变电站主体结构封顶;2025.09审议通过一期B项目数据中心机房楼规划设计方案;2025.12成功送电

4

火山引擎内蒙古和林格尔算力中心二期项目

68

-

2025.04备案;2026.02项目配套110千伏供电线路工程施工招标

5

火山云太行算力中心项目一期工程

28

规划12万台高性能AI服务器

2023.05开工建设;2024.07110kV变电站完成送电;2024年11月投入运营

6

火山云太行算力中心项目二期工程

45

规划12KW服务器机柜1.6万台

2024.07前期准备工作就绪;项目于2025年1月获批;计划于2026年5月完工

资料来源：芜湖市人民政府，全国建设项目环境信息公示平台，无为市人民政府，呼和浩特市人民政府，大同市行政审批服务管理局等，东兴证券研究所

![](page=67,bbox=[1524, 182, 1812, 262])

2026年字节跳动投入运营的自建数据中心有火山引擎长三角算力中心项目、火山引擎长三角无为算力中心项目、火山引擎内蒙古和林格尔算力中心一期项目、火山云太行算力中心项目二期工程，合计投资规模261亿元。

其中火山引擎内蒙古和林格尔算力中心一期项目投资规模56亿元，规划IT容量220MW，规划标准机架8万个。参考该项目建设220MW数据中心需要投资56亿元。经测算，字节跳动2026年投资261亿元，对应约1GW智算中心。

根据产业调研和券商公开测算，我们假设：（1）常规情况下，光纤资本开支占比数据中心总投资规模 3.5%； （2）涨价情况下，光纤资本开支占比数据中心总投资规模 4.0%。

经测算，2026年字节跳动自建1GW智算中心，预计光纤资本支出约9.1-10.4亿元。

根据产业调研以及国内互联网企业年度资本开支，我们假设：（1）字节跳动智算中心投资规模占比国内互联网行业的1/3；（2）互联网行业在数据中心领域投资规模占国内数据中心投资规模的 50%。

则2026年国内数据中心光纤市场规模约55-63亿元。

表8：字节跳动AI数据中心光纤资本开支测算

项目

单位

规模

投资规模

亿元

261

AI智算中心规模

MW

1025

光纤资本开支占比(常规)

3.5%

光纤资本开支(常规)

亿元

9.1

光纤资本开支占比(涨价)

4.0%

光纤资本开支(涨价)

亿元

10.4

资料来源：东兴证券研究所

![](page=68,bbox=[169, 182, 459, 262])

7. 通信行业投资策略

投资策略：第一，超节点与Scale up网络是突破算力通信瓶颈、支撑万亿级大模型与高实时性应用的关键基础设施。2026年国内和北美超节点陆续进入量产交付期，英伟达确立超节点技术范式。国内AI算力网络在高速互联领域仍存在技术代差，自主可控需求迫切。第二，当前光互联供应链持续性紧缺，有望贯穿2026全年。我们认为，国内光芯片企业有望受益于光互联市场总量增长、硅光架构CW激光器结构性机会、国产份额提升三重机遇；Scale up网络正转向光互联，CPO生态逐步形成，全球硅光子将从碎片化定制研发转向标准化代工量产模式。国内硅光新材料、无源以及有源器件、以硅光器件设计套件（PDK）、集成测试等厂商有望进入英伟达、台积电供应链体系，加速硅光子国产化验证与量产落地。此外，全球AI应用及数据中心建设快速发展，产能缺口驱动光纤价格持续提升。国内光纤企业具有数据中心特种光纤产能优势，有望显著并持续受益。

相关公司：

国产超节点：华勤技术、浪潮信息、中科曙光、工业富联；

国产高速交换芯片：盛科通信、紫光股份、锐捷网络、中兴通讯；

光模块、CPO/NPO：中际旭创、新易盛、天孚通信、华工科技、光迅科技；

光芯片/电芯片：源杰科技、东山精密、仕佳光子、长光华芯、优迅股份；

OCS：腾景科技、福晶科技、矩光科技、德科立；

CPO设备：联讯仪器、罗博特科；

光纤：亨通光电、中天科技、长飞光纤、烽火通信。

8. 风险提示

(1) 英伟达超节点出货量低于预期；（2）CPO技术路线碎片化；（3）光纤产能过剩与价格下行；（4）AI应用端增长不及预期；（5）地缘政治风险。

![](page=69,bbox=[1523, 181, 1813, 262])

分析师简介

石伟晶

首席分析师，覆盖传媒、互联网、云计算、通信等行业。上海交通大学工学硕士。10年证券从业经验，曾供职于华创证券、安信证券，2018年加入东兴证券研究所。

分析师承诺

负责本研究报告全部或部分内容的每一位证券分析师，在此申明，本报告的观点、逻辑和论据均为分析师本人研究成果，引用的相关信息和文字均已注明出处。本报告依据公开的信息来源，力求清晰、准确地反映分析师本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与，未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关。

风险提示

本证券研究报告所载的信息、观点、结论等内容仅供投资者决策参考。在任何情况下，本公司证券研究报告均不构成对任何机构和个人的投资建议，市场有风险，投资者在决定投资前，务必要审慎。投资者应自主作出投资决策，自行承担投资风险。

![](page=70,bbox=[169, 182, 459, 262])

免责声明

本研究报告由东兴证券股份有限公司研究所撰写，东兴证券股份有限公司是具有合法证券投资咨询业务资格的机构。本研究报告中所引用信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。我们已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，报告中的信息或意见并不构成所述证券的买卖出价或征价，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。

我公司及报告作者在自身所知情的范围内，与本报告所评价或推荐的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况下，我公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。本报告版权仅为我公司所有，未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制和发布。如引用、刊发，需注明出处为东兴证券研究所，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。

本研究报告仅供东兴证券股份有限公司客户和经本公司授权刊载机构的客户使用，未经授权私自刊载研究报告的机构以及其阅读和使用者应慎重使用报告、防止被误导，本公司不承担由于非授权机构私自刊发和非授权客户使用该报告所产生的相关风险和责任。

行业评级体系

公司投资评级（A股市场基准为沪深300指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普500指数）：

以报告日后的6个月内，公司股价相对于同期市场基准指数的表现为标准定义：

强烈推荐：相对强于市场基准指数收益率 15%以上；

推荐：相对强于市场基准指数收益率 5%～15%之间；

中性：相对于市场基准指数收益率介于-5%～+5%之间；

回避：相对弱于市场基准指数收益率 5%以上。

行业投资评级（A股市场基准为沪深300指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普500指数）：

以报告日后的6个月内，行业指数相对于同期市场基准指数的表现为标准定义：

看好：相对强于市场基准指数收益率 5%以上；

中性：相对于市场基准指数收益率介于-5%～+5%之间；

看淡：相对弱于市场基准指数收益率 5%以上。

东兴证券研究所

北京

上海

深圳

西城区金融大街5号新盛大厦座16层

虹口区杨树浦路248号瑞丰国际大厦23层

福田区益田路6009号新世界中心46

邮编：100033

邮编：200082

邮编：518038

电话：010-66554070

电话：021-25102800

电话：0755-83239601

传真：010-66554008

传真：021-25102881

传真：0755-23824526

本站所有资讯是用户利用其本地Agent获取并分享，均为公开信息，如需删除请联系我们。