飆漲四倍！還能走多遠(yuǎn)？

以人工智能為代表的TMT板塊在A股投資者的擁簇下成為了今年的新主線，炒完了算力炒芯片，炒完了AI應(yīng)用炒數(shù)據(jù)，幾乎所有關(guān)聯(lián)板塊都成了香餑餑。

(資料圖片僅供參考)

另一方面，Open AI領(lǐng)導(dǎo)的這場人工智能革命開啟了“百模大戰(zhàn)”，一時之間數(shù)不清的大模型也踴躍出現(xiàn)，模型性能提升所需要的算力在過去幾年內(nèi)成倍增長，更加強了“賣水人”的邏輯。

跨越鴻溝，被算力捆綁的光模塊在產(chǎn)品迭代的新周期趕上了AI浪潮，追加訂單的消息也讓光模塊成為本輪最硬氣的環(huán)節(jié)。

在圍繞算力升級的數(shù)據(jù)中心配套里，光模塊無疑成了A股最靚眼的仔，年初至今，多只個股均實現(xiàn)了翻倍，但今年業(yè)績兌現(xiàn)的潛力或不足以消化這么高的漲幅，股價對未來盈利增長進(jìn)行了提前的透支。

回望過去，該環(huán)節(jié)的投資節(jié)奏受產(chǎn)品迭代周期、下游細(xì)分市場的需求變化所影響，19-20年5G爆發(fā)，光模塊行情在主題炒作的集體追捧下持續(xù)了一年的光景，這一次，光模塊又能走多遠(yuǎn)？

1 光之所向，算力為錨

隨著ChatGPT風(fēng)靡全球，大模型及其應(yīng)用在短時間內(nèi)爭奇斗艷，僅在生成式模型的起步階段，算力不足的問題已經(jīng)暴露了出來。

訓(xùn)練參數(shù)的擴(kuò)張也讓算力規(guī)模指數(shù)級狂飆，訪問量太大一度讓服務(wù)器宕機(jī)，大廠們一方面得訓(xùn)練模型，另一方面又要給機(jī)房備貨。

AI模型要提升訓(xùn)練效率，帶寬的水準(zhǔn)自然不能降低。在數(shù)據(jù)及通信領(lǐng)域，當(dāng)端口速率超過25Gps時，光模塊成為了加快數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮诵钠骷?/span>

光模塊過去的發(fā)展，背靠的是數(shù)據(jù)流量的快速增長，讓傳輸速率和距離標(biāo)準(zhǔn)不斷突破。

過去十年，通信技術(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)的發(fā)展讓應(yīng)用和數(shù)據(jù)量井噴式地增加。根據(jù)愛立信，從2011年至今，移動流量增長了近300倍。

在數(shù)通領(lǐng)域，早期數(shù)據(jù)直接從客戶端到數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器進(jìn)行傳輸和訪問，浪費了大量的機(jī)房資源。數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演變提升了光模塊的需求。

隨著分布式計算和虛擬化的流行，客戶端應(yīng)用可以在服務(wù)器之間產(chǎn)生大量的流量，服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)流動遠(yuǎn)高于向外傳輸?shù)牧髁俊?/span>

在虛擬機(jī)的基礎(chǔ)上，分層、模塊化的葉脊架構(gòu)成為了主流。客戶端的一次請求可以由多個服務(wù)器協(xié)同完成，數(shù)據(jù)分布就在成千上百個服務(wù)器中進(jìn)行并行計算，為此減少了延遲以及流量瓶頸。

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)升級之后，大廠們掌握了規(guī)模化部署算力的技術(shù)實力，大大提高了光模塊使用需求，資本開支增速先后于16年Q1，19Q1迎來拐點。

16年到21年，全球大型數(shù)據(jù)中心的數(shù)量從338個增加至628個，云計算數(shù)據(jù)中心的工作負(fù)載每年保持著22%的復(fù)合增速。

在數(shù)據(jù)中心的建設(shè)熱潮里，光模塊于16-18年迎來過景氣周期，18年后隨著云廠商去庫存，銷量開始下滑，在出貨量上與大廠資本開支保持著8-9個季度的同步。

目前，美國科技企業(yè)正在抵御經(jīng)濟(jì)需求衰退的危機(jī)，降本增效才是23年的主旋律，近兩個季度開支很難回升。但AI大模型的“馬拉松”爭分奪秒地進(jìn)行，隨時有新的攪局者震撼世界，為了爭搶下一個應(yīng)用生態(tài)的門票，大廠們是不會吝嗇的。

隨著大模型繼續(xù)迭代，開始將創(chuàng)新擴(kuò)散至基礎(chǔ)層和應(yīng)用層，而底層設(shè)施顯然還沒做好準(zhǔn)備。訓(xùn)練參數(shù)和使用量攀升之快已經(jīng)讓算力疲于應(yīng)對，是本輪光模塊需求激增的錨點。根據(jù)信通院的預(yù)測，到2030年全球的算力需求較21年將提升90倍。

同樣是工具層，在上一輪移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮里，基于深度學(xué)習(xí)的算法極大地提高了信息匹配的效率和商業(yè)價值。在算法出現(xiàn)后平均算力翻倍的時間縮短到了5.7個月，但在大模型出現(xiàn)后，時間又增加至了9.9個月。

這里面有資本開支放緩的原因，可是模型的訓(xùn)練量直到等到2020年才跑上千億，而到了今年，號稱幾千億以上的大模型，一只手都數(shù)不過來了。

大模型不斷地突破極限，算力翻倍的時間估計會再度縮短，需要更多的GPU/CPU，也就需要更多的光模塊，隨著錨點的轉(zhuǎn)移再度迎來一輪新周期。

2 800G新周期，國內(nèi)企業(yè)翻身

作為光通信系統(tǒng)的核心，光模塊由光芯片和各種無源器件組成。其中，光芯片又是實現(xiàn)光電信號切換的關(guān)鍵，技術(shù)壁壘是最高的，成本也占了一半，根據(jù)不同場景、傳輸速率、傳輸距離的要求分為不同規(guī)格。

產(chǎn)品升級的方向圍繞著提高帶寬速率、減小封裝體積的方向演進(jìn)，逐漸迭代出10G/40G、25G/100G、100G/400G、200G/800G等規(guī)格，基本每隔2-4年就會有新一代產(chǎn)品推出。

在數(shù)據(jù)中心到AI模型訓(xùn)練的場景轉(zhuǎn)換下，對高速光模塊的要求從400G增加到了800G。隨著短視頻病毒式傳播帶來的新增流量，字節(jié)在21年成了第一個集采400G光模塊的客戶。

由于芯片的核心地位，光模塊產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑與其類似，但光模塊種類繁多，只做單款芯片難以形成規(guī)模效應(yīng)，對于下游客戶而言，供應(yīng)商定制化開發(fā)和批量交付的能力需要同時具備。

在行業(yè)開支快速增長的幾年里，相比人力成本，自動化設(shè)備更新折舊的開支更高，海外廠商傾向于毛利更高的芯片設(shè)計環(huán)節(jié)，中國企業(yè)憑借著人口紅利和成熟的代工體系承接了封裝制造。

10-16年，排名基本由國外廠商所壟斷，此后中國廠商在并購整合的基礎(chǔ)上，不斷推陳新的產(chǎn)品，并通過綁定下游客戶逐漸凝聚起產(chǎn)業(yè)競爭力和國產(chǎn)化實力。

中際旭創(chuàng)的前身蘇州旭創(chuàng)成立于2008年，12年開始布局高速光模塊，14年引入Google Capital的戰(zhàn)略融資，其后與Google、Amazon、華為、中興等主要客戶之間形成了合作關(guān)系。

18年下游開支開始縮減，頭部廠商出現(xiàn)了一波兼并整合的浪潮，以提高競爭力。無源光器件龍頭II-VI斥資32億美元買下了有源光器件的龍頭Finisar；思科連續(xù)收購了硅光模塊供應(yīng)商Lightwire、Luxtera、Acacia，擁有了更加全面的硅光模塊產(chǎn)品線。

在產(chǎn)品迭代上競爭的同時，行業(yè)越來越注重整體解決方案的呈現(xiàn)，橫向拓展品類或者往上游延伸，鞏固成本優(yōu)勢。一邊海外廠商抱團(tuán)取暖，另一邊國內(nèi)廠商則通過收購補齊短板。

12年和16年，光迅科技分別收購了丹麥IPX、法國Almae，獲得了PECVD無源芯片和10G以上高端有源光芯片的量產(chǎn)能力。劍橋科技于19年收購了Oclaro日本光接收器件的產(chǎn)品線，并且和Lumentum建立芯片供應(yīng)關(guān)系。21年新易盛收購了美國光模塊企業(yè)購Alpine，補充硅光模塊、相干光模塊以及硅光子芯片技術(shù)。

20-21年是800G集中取得突破的階段，華為、中際旭創(chuàng)、光迅科技、新易盛、劍橋科技等光模塊領(lǐng)軍企業(yè)先后推出了800G產(chǎn)品，2022年積聚產(chǎn)能和實現(xiàn)批量銷售，今年英偉達(dá)、微軟開始大規(guī)模部署，800G快速跑上了軌道。

國內(nèi)廠商憑借優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品供應(yīng)和較低的制造成本，把光帶向了世界。由于許多海外廠商推出了競爭，國內(nèi)光模塊企業(yè)在近十年的時間里擠占了許多細(xì)分領(lǐng)域的市場空間，成為市場領(lǐng)導(dǎo)者。

3 追光，慢一點

光模塊供應(yīng)商以銷定產(chǎn)的生產(chǎn)模式易受下游客戶的開支需求影響，在上一輪周期里，海外龍頭Lumentum在17-19年保持約25%的營收增速，隨后在下游客戶資本開支放緩，疊加行業(yè)競爭下，業(yè)務(wù)受到明顯的沖擊。

AI應(yīng)用的快速發(fā)展對于國內(nèi)外超算中心基礎(chǔ)設(shè)施帶來了升級要求，令800G模塊有望在今明兩年得到規(guī)模化部署，下一代1.6T新產(chǎn)品已經(jīng)在今年OFC會議上亮相。另外，光電共封裝（CPO）和線性直驅(qū)（LPO）等先進(jìn)方案用于降低系統(tǒng)功耗，也將成為未來光通信技術(shù)發(fā)展的主流趨勢。

根據(jù)LightCounting預(yù)測，2020年全球光模塊市場規(guī)模達(dá)到了80億美元，保持10%的復(fù)合增長率，到2026年市場規(guī)模將增至145億美元，其中800G光模塊將在2023-2024年之間開始得到規(guī)模化部署。

隨著 5G 和 10G FTTx 部署落地，由地方國資委牽頭建設(shè)的國資云數(shù)據(jù)中心將承擔(dān)起海量數(shù)據(jù)存儲的重任，有望主導(dǎo)國內(nèi)下一輪光模塊的需求。

由于芯片、光器件的質(zhì)量、精度對產(chǎn)品性能影響較大且定制化程度高，產(chǎn)業(yè)鏈光器件上游較模塊組裝環(huán)節(jié)往往占有更高的毛利率，主營光器件的天孚通信、光庫科技，毛利率均在40%以上。

中游光模塊龍頭中際旭創(chuàng)，新易盛保持在30%上下。封裝產(chǎn)品升級方向繁多，早期推出新品時有溢價，后隨著量產(chǎn)規(guī)模與工藝改進(jìn)，模塊價格降幅會逐漸追上生產(chǎn)成本，模塊產(chǎn)品毛利率會逐漸降低。

產(chǎn)品周期開啟之后，新品研發(fā)速度、價格優(yōu)勢和快速交付能力是建立客戶關(guān)系的重要之匙。早期高速光模塊通過驗證導(dǎo)入海外云廠商獲得批量訂單，21年中際旭創(chuàng)，新易盛、劍橋科技的海外營收占比分別高達(dá)75%/78%/71%，而華工科技、光迅科技在國內(nèi)扎根，分別貢獻(xiàn)91%/67%。

2019年新易盛靠400G光模塊成功打入亞馬遜供應(yīng)鏈，成為其股價和業(yè)績的催化劑，19-21年公司營收保持高速增長，分別達(dá)到53%/71%/45%，股價也于兩年間實現(xiàn)了翻倍。

當(dāng)前800G是一樣的邏輯，新周期的產(chǎn)品滲透率提升疊加大客戶鎖定，市場對微軟、谷歌、英偉達(dá)等對800G的需求非常樂觀，追單的消息又進(jìn)一步加強了這個預(yù)期。

雖然產(chǎn)品更新迭代的路線繁多，并不好確認(rèn)誰家的產(chǎn)品未來就一定有優(yōu)勢，只不過能給海外AI龍頭供貨，又高度自主不處于劣勢的環(huán)節(jié)稀少了些。

劍橋科技一季度同比扭虧為盈，直接將市盈率打回了35倍，去年公司高速光模塊的占比只有12.64%，利潤貢獻(xiàn)還很微薄，但因為給手握Open AI的微軟提供800G光模塊，年初至今股價已經(jīng)翻了4倍。

不過，對于今年上半年整體市場需求偏弱，繼而出現(xiàn)的砍單降庫存的現(xiàn)象，公司沒有否認(rèn)，800G只是含苞待放的一類細(xì)分市場，而今年出貨量卻已經(jīng)看高到了百萬支。

長期來看，模塊的降價趨勢會沖刷量的增長，公司或許正在復(fù)刻當(dāng)年的新易盛，從下游周期規(guī)律來看，這類公司的投資窗口期往往是短暫的。

責(zé)任編輯：Rex_23