英伟达GTC专题：新一代GPU、具身智能与AI应用

中泰通信

首席分析师：陈宁玉 (S0740517020004)

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研究助理：佘雨晴

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研究助理：杨雷

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核心观点

GTC2024召开在即，关注新一代GPU、具身智能、AI应用三大方向。GTC2024将于当地时间3月18-21日在美国加州圣何塞会议中心及线上举行，预计发布加速计算、生成式AI以及机器人领域突破性成果。建议关注三大方向：1）B100及后续芯片路线。B100预计采用BlackWelI全新架构，与H200系列相比性能有望翻倍提升，GB200或于2024-2025年推出，芯片迭代周期缩短至1年，带动配套工艺及组件加速升级。2）具身智能：AgilityRobotics、波士顿动力公司、迪士尼和Google DeepMind等公司将参加GTC机器人相关会议，现场将展出25款机器人。黄仁勋曾表示具身智能是AI下一个浪潮，2024年初英伟达投资人形机器人公司FigureAI并成立通用具身智能体研究实验室GEAR，大会或将更新相关成果。3）AI应用。本次GTC共有亚马逊、Anthropic、Runway等1000多家参会企业，300多家参展商将展示英伟达平台在农业、汽车、云服务等行业的应用。多模态大模型助力AI赋能下游行业，提升推理侧算力与带宽要求，数据中心、CDN等或将受益AI应用带来的新一轮流量增长。

B100性能预计大幅提升，GB200有望超预期。英伟达将推出全新芯片架构BlackWell，或为英伟达首次采用多chiplet设计的架构。B100成为首款基于BlackWell架构的芯片，预计为MCM多芯片封装，台积电N3或N4P制程工艺，可能使用CoWoS-L，性能预计至少为H200的2倍，H100的4倍；首发内存或为200GHBM3e，约为H200的140%；或采用224Serdes。为了更快推向市场，B100前期版本或使用PCle5.0和C2C式链接，功耗700W，方便直接沿用H100的现有HGX服务器，后续将推出1000W版本，转向液冷，并将通过ConnectX8实现每GPU网络的完整800G。根据英伟达芯片路线图，GB200将于2024-2025年推出，由CPU和GPU通过NVLinkC2C连接构成，或采用NVLink5.0及192GB HBM3e内存，性能有望超预期提升。

聚焦光通信与液冷产业链，关注新技术变革方向。AI芯片加速升级带动光模块、交换机等底层网络硬件迭代提速，2024年1.6T需求将现，速率升级同时伴随功耗成本增加等问题，硅光、LPO、CPO、薄膜铌酸锂等新技术方案导入有望加快。国内光模块厂商全球份额过半，市场竞争力较强，带动光通信产业链逐步向国内转移，上游光芯片国产替代预计加速。B100后续迭代版本功耗或达1000W，GB200或进一步增长至1200W，英伟达已联合行业伙伴布局混合液冷等创新散热方案。算力器件功耗持续增长对传统风冷带来挑战，AI算力将导致数据中心能耗不断抬升与PUE指标趋严将共同倒逼产业对液冷需求升级，冷板式液冷或率先放量，浸没式液冷为长期方向。温控、IDC、服务器、运营商等多方积极部署液冷路线。随着AI发展，液冷产业链参与者不断增加，上下游协同增强。

投资建议：重点关注光模块器件：中际旭创、天孚通信、新易盛、源杰科技、仕佳光子、腾景科技、光库科技、光迅科技、联特科技、太辰光等；液冷：英维克、申菱环境、高澜股份、佳力图、依米康、网宿科技等；ICT设备：菲菱科思、盛科通信、锐捷网络、紫光股份、中兴通讯等；数据中心：宝信软件、润泽科技、光环新网、奥飞数据等。

风险提示：AI发展不及预期、技术迭代不及预期、市场竞争加剧、海外贸易争端、市场系统性风险、研究报告使用的公开资料可能存在信息滞后或更新不及时等风险

GTC 2022：硬件为主，发布全新Hopper架构H100 GPU及Grace CPU 超级芯片，第四代NVLink和第三代NVSwitch技术、DGX H100 SuperPOD等。

GTC 2023：侧重软件及服务更新，发布及更新H100 NVL GPU，PCIeH100等硬件，以及AI超级计算服务DGXCloud、光刻计算库CuLitho、GPU加速量子计算系统等。

GTC 2024：当地时间3月18-21日举行，黄仁勋将发表主题演讲“见证AI的变革时刻”，发布加速计算、生成式AI以及机器人领域突破性成果。

会议期间将举办超过1000场演讲、圆桌讨论、培训等各种活动，来自英伟达、Meta、微软、斯坦福等业界及学术界众多权威AI研究者将参加200多场会议。共有1000多家企业将参加本届GTC，包括但不限于亚马逊、OpenAI、微软、Meta、谷歌等AI巨头以及Anthropic、Cohere、Runway等AI初创企业。300多家参展商将展示企业如何在航空航天、农业、汽车和运输、云服务、金融服务、医疗和生命科学、制造、零售和电信等各行业部署英伟达平台。

图表：GTC2024会议主题数量分布

英伟达有望在GTC2024上发布B100及B200系列。B100将首次采用Blackwell架构，基于更复杂的多芯片模块（MCM）设计，与现有采用Hopper架构的H200系列相比性能有望翻倍提升，预计使用台积电3nm或N4P工艺制程，功耗或达1000W，采用液冷方案，2024Q2/Q3开始规模生产。此外，根据英伟达最新官方路线图及IT之家报道，预计2024-2025年之间推出GB200，或采取差异化策略推动客户采购，加大其与B100/B200之间的配置差距，特别在NVLink和网络性能方面。

B100预计配套全新组件。此外根据路线图，英伟达将于2024年底前推出速度更快、功能更强大的InfiniBand和以太网NIC以及交换机，每个端口的带宽可达800Gb/s，本次大会上或将有所透露。

据Barron's报道，英伟达将于2025年推出B200 GPU，单张功耗达1000W,升级后的B200变体可能采用更快版本的HBM内存，以及更高的内存容量，升级规格和增强功能。

图表：英伟达芯片路线图
NVIDIAAl-One Architecture|Trainand Deploy Everywhere FromTwo-YearRhythm to One-Year Rhythm|Training&Inference|x86&Arm|Hyperscale&Enterprise

2021	2023	2024
2021	2023	2024	GB200NVL	2025	GX200NvLArm Training& Inference
A100	H100	GH200NVL GH200	GB200
				GX200 1	Arm Inference
		H200 L40s	B100	X100 1	X86 Training &Inference
			B40	x40	X86Enterprise&Inference
Quantum Spectrum-x	400G	800G	一 1,600G	InfiniBand AlInfrastructure
	400g	一 800g	一 1,600G	Ethernet-XEnterprise& HyperscaleAl Infrastructure

人形机器人：AgilityRobotics、波士顿动力公司、迪士尼和GoogleDeepMind等公司将参会，现场将展出25款机器人，包括人形机器人、工业机械手等。英伟达于2018年推出包含全新硬件、软件和虚拟世界机器人模拟器的NVIDIAIsaac，同时还推出专为机器人设计的计算机平台JetsonXavier和相关的机器人软件工具包，2023年发布多模态具身智能系统VIMA和自主移动机器人平台IsaacAMR。同时，英伟达通过仿真模拟平台Omniverse与AI结合，帮助建立训练数据集，23年3月OmniverseCloud托管至微软Azure，以扩大英伟达AI机器人开发和管理平台Isaac Sim的接入范围。2024年2月英伟达向人形机器人公司FigureAI投资5000万美元并成立通用具身智能体研究实验室GEAR，人形机器人作为具身智能优良载体，有望迎来加速发展。

自动驾驶：2022年英伟达发布全新一代自动驾驶SoC芯片Thor，内部拥有770亿个晶体管，算力高达2000TFLOPS，较此前Orin提升8倍，计划2024年量产，极氪将于2025年搭载首发。

图表：英伟达IsaacAMR硬件配置图

图表：英伟达自动驾驶芯片路线图

GTC2024有望更新以太网架构及产品、ASIC芯片计划等相关信息。英伟达FY2024数据中心业务收入40%来自AI推理，AI在汽车、医疗和金融服务等垂直领域广泛应用，其正在推出全新Spectrum-X端到端产品进入以太网领域，引入新技术为AI处理提供较传统以太网高1.6倍的网络性能。根据路透社报道，英伟达正在建立新业务部门，专注为云厂商及其他企业设计定制芯片（ASIC），包括先进的AI处理器。

本次GTC共有亚马逊、Anthropic、Runway等1000多家参会企业，会上将展示英伟达平台在农业、汽车、云服务等行业的应用，英伟达、HuggingFace、Zalando、AWS、微软、Cloudflare、谷歌等将参加AI推理相关会议。

生成式AI在影视上的应用将被重点展示。中国游戏厂商腾讯、网易，以及传媒巨头奈飞、皮克斯、迪士尼动画工作室等均将参与游戏/传媒娱乐讨论，可能探讨如何利用生成式AI和路径追踪技术创造更加逼真的虚拟人物和世界，辅助游戏开发和影视制作；Runway、腾讯及Digitrax等有望介绍其文生图、文生视频模型及其他AI应用。其他可能被讨论的应用包括3D内容生成、云端创作游戏等。

2万亿美元可寻址市场（TAM）：英伟达预计随着通用AI技术发展，目前1万亿美元数据中心基础设施安装量（可寻址市场，TAM）将在未来五年翻一番。AI设备有望替换掉所有的传统计算。

图表：英伟达在GTC2023上推出4款AI推理平台

图表：英伟达1万亿美元TAM结构

英伟达每隔1-2年提出新的芯片架构以适应计算需求升级。2017年提出Volta架构，专注深度学习和AI应用，并引入TensorCore，2020年Ampere架构在计算能力、能效和深度学习性能方面大幅提升，采用多个SM和更大的总线宽度，提供更多CUDACore及更高频率，引入第三代TensorCore，具有更高的内存容量和带宽，适用于大规模数据处理和机器学习任务。2022年发布Hopper架构，支持第四代TensorCore，采用新型流式处理器，每个SM能力更强。

Blackwell：或为英伟达首次采用多chiplet设计的架构，一方面可能简化基于Blackwell架构的GPU硅片层面生产，最大限度提高小型芯片产量，另一方面，多芯片封装将更加复杂。预计SM和CUDA将采用新结构，光线追踪性能等将进一步优化和加强，RT单元有可能被PT单元所取代，以实现对AdaLovelace架构的性能翻倍。Blackwell架构GPU很可能会支持GDDR7内存，相比GDDR6X效率更高，鉴于第一代GDDR7SGRAMIC将具有32GT/s的传输数据速率，采用这些芯片的384位内存子系统将提供约1536GB/s的带宽。与Hopper/Ada架构不同，Blackwell或将扩展到数据中心和消费级GPU，但消费级场景或将延续单芯片设计，以实现时间可控及低风险。

图表：英伟达芯片架构演进

架构	Volta	Turing	Ampere	Hopper
发布时间	2017	2018	2020	2022
核心参数	80个SM，每个SM包括32个FP64+64102核心92个SM，SM重新设计，每个SM 108个SM，每个SM包含64个FP32+64个 132个SM，每个SM包含128个FP32+64个个lnt32+64个FP32+8个TensorCore 包含64个Int32+64个FP32+8个TensorCore INT32+32个FP64+4个Tens0rCore INT32+64个FP64+4个TensorCore
特点	NVLink2.0，TensorCore第一代，支 TensorCore2.0，RTCore第一代持AI运算		TensorCore3.0，RTCore2.0，NVLink3.0，结构稀疏性矩阵MIG1.0	TensorCore4.0，NVLink4.0，结构稀疏性矩阵 MIG2.0
制程代表产品	12nm，211亿晶体管	12nm，186亿晶体管	7nm，283亿晶体管	4nm，800亿晶体管
	V100/TiTan V	T4/2080Ti/RTX5000	A100/A800/A30系列	H100/H800

B100：性能翻倍，带宽、显存等大幅提升

B100：预计为MCM多芯片封装，台积电N3或N4P制程工艺，可能使用CoWoS-L，性能预计至少为H200的2倍，相当于H100的4倍；首发内存或为200GHBM3e，约为H200的140%；参考历代NVLink迭代，预计双向带宽有望较H100接近翻倍，或采用224Serdes。

为了更快推向市场，B100前期版本或使用PCIe5.0和C2C式链接，功耗700W，方便直接沿用H100的现有HGX服务器，以大幅提高供应链更早提高产量和出货量的能力。后续将推出1000W版本，转向液冷，并将通过ConnectX8实现每GPU网络的完整800G。这些SerDes对于以太网/InfiniBand仍然是8x100G。虽然每个GPU的网络速度翻倍，但基数减半，因为它们仍然必须经过相同的51.2T交换机。

B100预计2024H2规模出货。MorganStanley预计2024年英伟达CoWoS需求量15万片，对应AIGPU出货量400万张，其中H100/B100分别为377万张/28万张。

图表：英伟达芯片性能参数

性能参数	V100 PCle A100 80GB PCle	A800 80GB PCle	H100 80GB PCle
徽架构	Volta	Ampere	Hopper 26TFLOPS
FP64	7TFLOPS	9.7TFLOPS
FP32	14TFLOPS	19.5TFLOPS 51TFLOPS
FP16 TensorCore		312TFLOPS 756.5TFLOPS
INT8 TensorCore	62TOPS	624TOPS 1513TOPS
GPU显存	32/16GB HBM2	80GB HBM2e 80GB HBM3
GPU显存带宽	900GB/s	1935GB/s 2TB/s
TDP	250W	300W 300-350W
多实例GPU	最多7个MIG，每个10GB
外形规格	PCle双插槽风冷式或单插槽液冷式		PCle双插槽风冷式 NVLink: 600GB/s
互连技术	NVLink: 300GB/s NVLink: 600GB/s PCle: 32GB/s PCIe4.0: 64GB/s	NVLink: 400GB/s PCle4.0: 64GB/s
服务器选项	PCle5.0: 128GB/s 搭载1~8个GPU的合作伙伴认证系统和NVIDIA认证系统

英伟达采用CoWoS-L，驱动先进封装升级

CoWoS封装成为英伟达GPU供应产能瓶颈之一。CoWoS（Chip OnWaferOn Substrate）是台积电开发的一种2.5D先进封装技术，由CoW和oS组合，先将芯片通过ChiponWafer（CoW）的封装制程连接至硅晶圆，再把CoW芯片与基板（Substrate）连接，整合成CoWoS。根据不同中介层（interposer），CoWoS封装又分为CoWoS-S/R/L三种类型。

》CoWoS-S：应用最为广泛，采用硅作为中介层；

》CoWoS-R：基于InFO技术，利用RDL中介层互连各chiplets；

》 CoWoS-L：使用小芯片（chiplet）和RDL作为中介层（硅桥），结合了CoWoS-S和InFO技术的优点，使用内插器与LSI（本地硅互连）芯片进行芯片间互连，同时用于电源和信号传输的RDL层提供灵活集成。

■MorganStanley预计2024年全球CoWoS产能翻倍扩张至32kwpm（千片/月），台积电产能将达到27kwpm，英伟达仍为需求主力。

图表：CoWoS-S

图表：CoWoS-L

英伟达积极与行业伙伴合作创新液冷方案。2022年推出基于直接芯片冷却技术（Direct-to-chip）的A100 800G PCIe液冷GPU，较风冷版本性能相当，电力节省约30%，单插槽设计节省最多66%的机架空间。

2023年，与Vertiv、BOYD、Durbin、霍尼韦尔等6家行业伙伴合作打造混合液冷创新方案，将芯片直接冷却、泵送两相（P2P）和单相浸没式冷却集成在带有内置泵和液体-蒸汽分离器的机架歧管中，使用两相冷板冷却芯片，其余具有较低功率密度的服务器组件将浸没在密封的浸没式箱体内，服务器使用绿色制冷剂分别进行两相冷却和浸没冷却。相较当前无法处理高于400W/cm²功率密度的液冷，混合冷却支持服务器机架功率高达200kW，是目前的25倍，与风冷相比成本至少降低5%，冷却效率提高20%。

■同时与台积电、高力等合作开发AIGPU浸没式液冷系统。

2024年3月，Vertiv与英伟达专家团队共同针对GPU型高密数据中心制冷方案进行研发测试并发布实测数据，结果显示冷板液冷和风冷的创新风液混合制冷方案中大约75%的IT负载可通过冷板液冷技术实现有效冷却，IT负载从100%风冷转型为75%液冷的方案时，服务器风扇用电量降低最多达到80%，使总体使用效率（TUE）提高15%以上。

图表：英伟达A100&H100液冷方案

图表：英伟达混合液冷方案

冷板式液冷或率先放量，浸没式液冷技术不断优化。液冷技术目前主要包括冷板式液冷、浸没式液冷和喷淋式液冷三种，其中冷板式液冷将服务器芯片等高发热元件的热量通过冷板间接传递给液体进行散热,低发热元件仍通过风冷散热，兼具性能与价格优势，技术相对成熟；浸没式液冷将服务器完全浸入冷却液中，全部发热元件热量直接传递给冷却液,通过冷却液循环流动或蒸发冷凝相变进行散热，散热效率更高，数据中心基础设施中应用比例有望逐步提升，但对冷却液要求严格，在建设改造以及后续管理维护方面成本更高。

温控、IDC、服务器、运营商等多方积极部署液冷路线。随着AI发展，液冷产业链参与者不断增加，上下游协同增强。英维克、申菱环境等领先温控厂商普遍推出数据中心液冷解决方案，润泽科技、科华数据等IDC厂商积极改造或新建液冷智算中心，新华三、中兴通讯等ICT设备厂商均推出液冷服务器，以提升自身竞争力，满足客户需求。

图表：液冷技术方案对比

分类	冷板式液冷	浸没式液冷	喷淋式液冷
作用原理	冷却液与服务器发热部件不直接接触，将液冷冷板固定在服务器的主要发热器件上，依靠流经冷板的液体将热量带走	服务器发热部件完全浸泡在冷却液中，发热部件与冷却液接触充分，发出的热量随时被循环的冷却液带走行热交换	面向服务器发热部件，冷却液借助重力或系统压力直接喷淋至发热器件或与之连接的固体导热材料上，与之进
	冷却液使用情况冷却液用量小，要求低全要求高	冷却液用量大，对冷却液安	冷却液用量适中，要求高
建设成本	系统，成本适中	成本较高
	服务器改造成本冷板需要定制，改造成本高	无需改造，新、老设备均可使用	服务器改动小，成本较低
运营成本	与传统风冷基本相同，运维遇故障需将服务器从冷却液服务器部件表面带有冷却液, 成本低	中取出，运维成本高	运维成本适中
服务器兼容性	根据服务器定制冷板，兼容因冷却液不同，需要进行兼因冷却液不同，需要进行兼所有机器
空间利用率	较高	容性测试中等	容性测试最高
主流厂家	华为、浪潮、中科曙光、新阿里、绿色云图、诺基亚、华三等	云酷等	广东合一等

图表：英维克Coolinside全链条液冷解决方案

GB200是将CPU和GPU组合的超级芯片，GB200NVL是超级计算使用的互连平台。根据产业链信息，预计芯片包括1个GraceCPU和2个B100 GPU，内存为192GBHBM3e，CPU和GPU之间使用NVLink C2C连接，采用NVLink5.0，NVSwitch或将突破寻址限制，支持NVLink连接2500张GPU集群。芯片功耗或达1200w，采用混合冷却，预计其中GPU/CPU/网卡/NVLink SwitchASICs使用液冷，其他组件使用风冷。

■预计2024-2025年之间发布，JPMorgan预期2025年出货量50万张。

GH200：上一代超级芯片，2023年5月发布，包含1个GraceCPU和1个Hopper GPU，之间通过900GB/s的NVLink-C2C芯片互连，从而使GPU可以共享CPU内存，不再需要传统的CPU至GPUPCIe连接。与最新的PCIeGen5技术相比，GPU和CPU之间带宽提高7倍，互连功耗减少5倍以上。基于GH200芯片的DGXGH200集群，所有256个GPUs连接可以访问到累计144TB内存，较DGXH100的640GB提升约230倍。

GH200对推荐系统提升效果尤其明显。GH200在LLM65B上的推理速度较H100提升2倍多，在VectorDB和DLRM上较H100提升5-6倍。
谷歌云、Meta和微软预计成为首批DGXGH200用户。

图表：英伟达GraceHopper超级芯片架构

图表：大内存AI工作负载的性能比较

产品性能进一步加快提升。根据Blo0mberg，英伟达可能在2026年推出下一代数据中心GPUN100，N100的GPU芯片数量可能由B100的2个增加到4个，每个芯片的尺寸相似，尽管GPU芯片总面积可能翻倍，性能跃进将更加显著。N100预计采用台积电N3E工艺，晶体管密度或增加50%，芯片内存可能升级到全新一代HBM4。封装设计将同步升级以扩大芯片尺寸，可能加速热压缩键合（TCB）和混合键合技术应用。

■芯片算力、工艺及互连等组网方案升级将持续带动交换机、光模块等相关硬件创新迭代，LPO、硅光、CPO等新技术有望加快推进。

图表：英伟达数据中心/AIGPU基础信息

GPU CODENAMEX			RUBINBLACKWELL HOPPER		AMPERE		VOLTA PASCAL
GPU Family		GX200GR100GB200		GH200/GH100	GA100	GV100GP100
GPU SKU	X100	R100	B100/B200	0H100/H200	A100	V100P100
Memory		HBM4e?HBM4?HBM3e		HBM2e/HBM3/HBM3eHBM2e		HBM2HBM2
Launch	202X	2025	2024	2022-2024	2020-2022 2018		2016

图表：台积电工艺制程路线图

AI服务器对光模块弹性测算

图表：Fat-Tree网络架构

BOM (250 DGX A800，8 GPU&IB/SERVER)

物料(铜线+光模块方案)	数量	物料 (全光模块方案)	数量
GPU (A800)	2000	GPU (A800)	2000
IB网卡（200G NDR IB)	2000	IB网卡（200G NDR IB)	2000
铜线（200G Server-to-ToR)	2000	光模块(200G Server-to-ToR)	4000
光模块（200G Spine/Core switch)	8000	光模块（200G Spine/Core switch ）	8000
IB交换机（200G 40port)	250	IB交换机（200G 40port)	250

BOM测算：以500台DGXH800主机测算，每台搭载8张GPU&400GIB，“铜线+光模块“方案下，铜线=GPU/2=2000，光模块数量按400G计算为4000*4=16000个，考虑800G二合一，即为8000个，交换机数量=GPU*5/端口数=320台；

全光模块方案，类似上一代计算，2000*800G+4000*400G光模块替换铜线，总光模块数包括1万个800G（2.5倍GPU）和4000个400G（GPU1:1对应）

BOM (500 DGX H800，8 GPU&IB/SERVER)

物料 (铜线+光模块方案)	数量	物料 (全光模块方案)	数量
GPU (H800)	4000	GPU（H800)	4000
IB网卡 (400G NDR IB)	4000	IB网卡（400G NDR IB)	4000
铜线（400G Server-to-ToR)	2000	光模块(400G Server)	4000
光模块（800G Spine/Core switch)	8000	光模块（800G ToR)	2000
IB交换机（400G 64port)	320	光模块（800G Spine/Core switch)	8000
		IB交换机（400G 64port)	320

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来源：《AScalable,Commodity Data Center Network Architecture》，英伟达官网，中泰证券研究所测算光模块趋势向高速率发展。AIGC等技术的快速发展带来数据量呈指数级增长，设备与设备之间的亦需要更大带宽连接，因此光模块需要向更高带宽发展。现有光模块带宽主要以100G/200G/400G，目前正朝着800G、1.6T甚至更高的带宽发展。

交换机芯片密度的提升有望带来1.6T加速放量。数据中心交换芯片的演变趋势基本上处于每两年翻一番的快速增长，25.6T交换芯片用7nm工艺，51.2T则需要选择5nm工艺节点，预计2025年3nm工艺节点可实现，并支持交换芯片能实现102.4T的容量。对于102.T的交换容量，则需要1.6T光模块，光口每波长速率需要达到200G。我们预计2024年1.6T有望小批量出货，2025年1.6T即可进入产业化节点。

图表：光模块向高速率发展趋势

图表：交换机密度提升带动光模块速率提升

硅光：技术集成化更具优势。硅光方案可继承CMOS工艺，芯片层面最大程度实现混合集成，在短距、场景、相干光场景应用有望成为主流。硅光方案可大幅节约器件、组装成本，控制占地空间，实现低成本、大规模的光连接，从根本上改变光器件和模块行业。1.6T时代，多模VCSEL200G芯片或面临瓶颈，硅光有望替代成为主流方案。

LPO：线性驱动可插拨光模块。通过LPO技术把DSP替换，使用高线性度、具备EQ功能的TIA和DRIVER芯片（成本上升少许}，比传统DSP解决方案降低功耗、延迟和成本，满足AI计算短距离、大宽带、低延时要求。400G光模块中使用7nmDSP,功耗约为4W占整个模块功耗的50%，DSP的BOM成本约占20-40%。高线性度的TIA、Driver芯片作为LPO技术的核心零部件，目前有Macom、Semtech、美信（已被ADI收购）等主要供应商，博通也在推进相关产品研发。微软、Meta、AWS都有可能逐步接受LPO方案。

CPO：光电共封装。交换ASIC芯片和硅光引擎（光学器件）在同一高速主板上协同封装，集中解决散热问题，同时也可以省去很多SerDes功能，节省功耗，是有望最有潜力实现高集成度、低功耗和低成本的封装方案。但是由于目前的技术与产业链尚不成熟等原因，短期内难以大规模应用。预计从1.6T开始，传统可插拔速率升级或达到极限，后续光互联升级可能转向CPO和相干方案。

图表：硅光模块结构
图表：LPO结构图示

图表：CPO结构图示

算力网络图谱：GTC聚焦光通信与液冷产业链

算力连接

光模块	全球：_Finisar、Lumentum、MOLEX、Intel 国内：中际旭创、新易盛、光迅科技、华工科技、博
	创科技、剑桥科技、联特科技、德科立、铭普光磁
光器件	全球：_Finisar、Oclaro、Broadcom等
光器件	国内：天孚通信、三环集团、太辰光、腾景科技、
光芯片	兆龙互连全球：_Finisar、Lumetum、BroadCom、三菱、住友
光芯片	国内：源杰科技、长光华芯、仕佳光子、光库科技、永
	鼎股份、华西股份
连接器	全球：安费诺、莫仕、泰科
连接器	国内：鼎通科技、意华股份、瑞可达

算力网络

算力接入

芯片：高通、联发科、紫光展锐、翱捷科技模组：移远通信、广和通、美格智能、有方科技

边缘算力AIOT

车联网：移为通信、鸿泉物联、锐明技术

卫星互联网

T/R芯片&组件：诚昌科技、臻镭科技、国博电子通信载荷：上海瀚讯、信科移动、创意信息核心网：震有科技、信科移动

卫星运营：中国卫通卫星终端：海格通信、华力创通、盟升电子

算力交换

工业互联网

传感层：威胜信息、四方光电、力合微网络层：东土科技、三旺通信、映翰通、震有科技平台层：宝信软件算网运营

算网新基建

运营商：移动、电信、联通

算网设备

算网建设

有线/无线

通信大变革

参股/合作

基站：华为、中兴通讯、信科移动
传输设备：华为、中兴通讯、烽火通信
服务器：浪潮信息、紫光股份、超聚变、
中科曙光、中兴通讯
光纤光缆：长飞光纤、亨通光电、中天
科技
中国通信服务
润建股份、元道通信

算力散热

算力供给

交换机

代工厂商

全球:Cisco、HPE、Juniper、Arista、NVIDIA

国内：华为、紫光股份、锐捷网络、中兴通讯、迈普科技

台资：工业富联、台达电子、智邦科技、明泰科技

交换芯片

大陆：菲菱科思、共进股份、剑桥科技、卓翼科技

风冷

全球:BroadCom、Cisco、Intel、Marvell国内：华为、中兴通讯、盛科通信、裕太微

系统风扇散热模组

运营商云

移动云、天翼云、联通云、电子云

互联网云

阿里云、腾讯云、京东云、字节云

设备商云

华为云、紫光云、浪潮云、金山云

中立云/IDC

青云、优刻得、首都在线、宝信软件、润泽科技、光环新网、奥飞数据、数据港、科华数据

英维克、曙光数创、

冷板式散热

液冷

浸没式散热

申菱环境、高澜股份、佳力图、依米康、网宿科技

喷淋式散热

GTC大会召开在即，预计将在本次大会上推出Blackwel架构的B100GPU，与H200系列相比性能有望翻倍提升，后续版本功率或达1000W，采用液冷散热。随着B100等芯片算力持续提升，光通信产品有望朝高速率进一步演进，成本与功耗瓶颈有望加速硅光/LPO/CPO等新技术方案落地。建议关注光通信与液冷产业链。

同时，本次GTC大会将围绕机器人、数据中心云计算等多领域开展主题演讲、讨论交流等活动，现场将展出25款机器人，有望发布具身智能相关进展。大模型向多模态演进，加速AI应用落地，数据中心、CDN等或将受益推理场景拓宽带来的新一轮流量增长。

图表：重点标的估值

细分板块	代码	公司	股价（元）	市值 (亿元)	归母净利润 (亿元） PE
细分板块	代码	公司	股价（元）	市值 (亿元)	2023E	增速	2024E	增速	2023E	2024E
光模块器件	300308.SZ	中际旭创天孚通信	177.36	1423.89	21.81	78.19% 81.14%	40.26 12.11	84.60%	65.29	35.37
	300394.SZ		156.01	616.06	7.30			65.91%	84.40	50.87
	688498.SH	源杰科技	162.00	138.45	0.19	-80.58%	1.06	442.61%	710.73	130.98
	300502.SZ	新易盛	76.98	546.50	6.91	-23.57%	12.58	82.14%	79.13	43.45
	688313.SH	佳光子	11.65	53.45	-0.48	-174.21%	0.81	269.76%	-112.03	65.99
	688195.SH	腾景科技	27.08	35.03	0.42	-28.34%	0.75	80.21%	83.72	46.46
	300620.SZ	光库科技	51.03	125.18	0.73	-37.92%	1.56	113.75%	171.18	80.09
	002281.SZ	光迅科技	39.91	316.97	5.82	-4.41%	7.37	26.75%	54.50	43.00
	301205.SZ	联特科技	109.22	141.71	0.62	-45.26%	1.82	193.55%	228.56	77.86
液冷	300570.SZ	太辰光	42.19	97.04	1.68	-6.80%	2.60	55.13%	57.83	37.28
	002837.SZ	英维克	33.85	192.43	3.89	38.78%	5.23	34.55%	49.47
	872808.BJ	曙光数创	53.37	106.74	1.05	-10.61%	1.84	76.16%	102.14	36.77
	301018.SZ	申菱环境	27.82	74.02	2.27	36.51%				57.98
							3.04	34.00%	32.61	24.34
	300499.SZ	高澜股份佳力图	13.82	42.19 44.21	0.38	-86.93%	1.76	369.33%	112.49	23.97
	603912.SH	依米康	8.16		-		-	-	-	-
ICT设备	300249.SZ 300017.SZ	网宿科技	7.92 10.10	34.89	-
				246.16	5.13	169.00%	5.61	9.33%	48.01	43.92
	301191.SZ	菲菱科思	95.62	66.30	1.72	-11.79%	3.21	86.63%	38.55	20.66
	688702.SH	盛科通信-U	42.34	173.59	-0.20	0.0000	0.13	161.67%	-854.31	1385.30
	301165.SZ	锐捷网络	39.95	226.99	5.12	-6.92%	7.34	43.47%	44.34	30.91
	000938.SZ	紫光股份	23.17	662.68	22.64	4.90%	28.08 106.45	24.05%	29.28	23.60
数据中心	000063.SZ	中兴通讯	29.00	1285.41	93.26	15.41%		14.15%	13.78	12.08
	300442.SZ	润泽科技	25.10	431.86	17.93	49.67%	23.25	29.67%	24.09
	600845.SH	宝信软件	42.86	869.59	26.36	20.59%	33.04	25.34%	32.99	18.57
	300383.SZ 300738.SZ	光环新网奥飞数据	9.87	177.42	7.16 1.78	181.36% 7.74%	9.24 2.56	29.05% 43.67%	24.78	26.32 19.20

*注：以2024年3月15日收盘价计算，橙底加粗标的为已覆盖公司，盈利预测来自中泰预测，中际旭创/天孚通信/源杰科技/中兴通讯2023年归母净利润来自业绩快报及年报，其余标的盈利预测及估值均取自Wind一致预期

风险提示

AI发展不及预期风险。AI是底层算力增长核心驱动力之一，若AI技术及应用发展不及预期，算力规模增速可能放缓，进而影响产业链扩张升级；

技术迭代不及预期风险。技术升级带动硬件价值量提升，打开增量市场，若行业技术迭代速度不及预期，可能导致新品导入量产放缓，公司若不能及时根据市场需求变化进行技术、产品及业务创新，市场竞争力将可能被削弱，影响经济效益；

■市场竞争加剧风险。竞争从业务布局、核心技术、人才、资金和政策等方面展开，存在新的进入者导致市场竞争加剧的风险；

■海外贸易争端风险。中美之间经贸磋商不断反复，需要保持高度关注；

■市场系统性风险。全球和国内宏观层面相关因素仍可能对市场产生系统性影响；

研究报告使用的公开资料可能存在信息滞后或更新不及时的风险。

重要声明

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中泰证券-通信行业英伟达GTC专题：新一代GPU、具身智能与AI应用-240318.pdf