证券研究报告·行业深度

AI 提升光模块行业景气度，重视光模块板块性投资机会

通信

核心观点

以 ChatGPT 为代表的 AIGC 快速发展，对网络端也催生了更大带宽需求。无论是训练侧还是推理侧，对光模块的需求都较为强劲。800G 光模块量产窗口已至，叠加 AIGC 带来的竞赛，北美各大云厂商和相关科技巨头均有望在 2024 年大量采购 800G 光模块。光芯片作为光器件的关键元器件之一，国内光芯片厂商近年来不断攻城拔寨，在多个细分产品领域取得了较大进展，国产替代化加速推进，市场空间广阔。本轮光模块行情走势建议参考2019Q1-2020Q2，建议关注光模块/光器件板块性投资机会。

摘要

1、ChatGPT 惊艳亮相，AI 有望显著带动光模块需求。

算力基础设施是影响 AI 发展与应用的核心因素，除了 GPU 等算力硬件需求强劲，也催生了网络端更大带宽需求。优秀的网络性能可以提升计算效率，显著提升算力水平。胖树架构相比传统网络架构，交换机和光模块数量大幅提升。光模块速率受限于网卡PCIe 带宽，若 PCIe 升级或 NVLink 单独组网，800G 光模块需求有望提升。AI 提升光模块需求分为训练和推理阶段，训练侧光模块需求与 GPU 出货量强相关，推理侧与数据流量强相关。

2、800G 光模块量产窗口已至，2024 年或成 800G 大年。

海外云厂商的Capex增速放缓，也影响了数通光模块市场的需求，若不考虑 AI 增量带来的拉动，传统云计算市场的需求处于低迷状态。AWS 推出 AIGC 相关的重磅产品，采用了第二代 ElasticFabric Adapter（EFA），网络带宽为 800Gbps。Meta 仍有 40 多个数据中心在建或升级，虽削减 200G 需求，但 800G 需求有望大幅提升。谷歌是今年 800G 光模块需求主力，后续需求仍可能增加；微软在 AI 布局具备先发优势，也是未来 800G 的潜在需求厂商。100G 升级方向出现分歧，但下一代高速率光模块均指向800G 光模块。叠加 AIGC 带来的竞赛，北美各大云厂商和相关科技巨头均有望在 2024 年大量采购 800G光模块。

3、光芯片作为光器件的关键元器件之一，国产替代化大幅推进。以 AWG、PLC 等为代表的无源光芯片，国内厂商市占率全球领先。以 EEL、VCSEL、DFB 等激光器芯片、探测器芯片和调制器芯片为代表的有源光芯片是现代光学技术的重要基石，是有源光器件的重要组成部分。以源杰科技、光库科技为代表的国内光芯片厂商不断攻城拔寨，在多个细分产品领域取得了较大进展，国产替代化加速推进，市场空间广阔。

维持

强于大市

阎贵成

yanguicheng@csc.com.cn

010-85159231

SAC 编号:S1440518040002

SFC 编号:BNS315

武超则

wuchaoze@csc.com.cn

010-85156318

SAC 编号:s1440513090003

SFC 编号:BEM208

杨伟松

yangweisong@csc.com.cn

SAC 编号:s1440522120003

于芳博

yufangbo@csc.com.cn

010-86451607

SAC 执证编号:S1440522030001

发布日期： 2023 年 04 月 28 日

市场表现

5、本轮光模块行情走势建议参考 2019Q1-2020Q2。

我们认为，在 AI等的推动下，今年国内外云厂商资本开支有望逐步企稳向好，类似 2019 年。实际上，从微软近期在业绩发布会的表头来看，今年二季度将会因为 AI 明显增加资本开支。复盘中际旭创历史股价走势，从历史估值来看，中际旭创 2019 年 PE-TTM 高点时超过 70 倍，2020 年高点超过 100 倍，过去 5 年平均 PE-TTM为 47.28 倍，2019 年、2020年基于当年归母净利润与当年市值的 PE为 72.49x、41.91x。我们建议关注光模块/光器件板块性投资机会，相关公司如中际旭创、新易盛、天孚通信、华工科技、源杰科技、腾景科技、光迅科技、中瓷电子、光库科技、德科立、博创科技、联特科技、仕佳光子、剑桥科技、燕东微等。

风险提示：AI 需求不及预期；竞争加剧；国际环境变化影响供应链安全；行业前沿技术研发进展不及预期等。

核心观点.. 1
摘要 ... . 1
1. ChatGPT 惊艳亮相，AI 带动光模块需求. ····································· .... 1
1.1 ChatGPT 掀起 AI 浪潮，国内外科技巨头将展开竞赛.... ............................................
1.2 AI 训练侧或改变数据中心网络架构，光模块需求有望明显提升.... ............................
1.3 800G 光模块量产窗口已至，2024 年或成 800G 大年. .. 7
2. 光器件种类丰富，应用广泛... .... 12
2.1 光有源器件是核心器件，推动光学技术的发展和应用. ... 12
2.1.1 激光器是现代光学领域的“心脏”，为光通信、激光雷达等领域持续输血. .... 12
2.1.2 探测器在光通信领域国产替代化进展较快，激光雷达领域发展尚需时日. .. 22
2.1.3 调制器作用重要，铌酸锂具备材料天赋... .... 24
2.2 国内厂商在光无源器件领域具备全球领先地位，产品完备且有竞争力..... ..... 24
2.2.1 光纤类无源器件广泛应用于光通信和1550nm激光雷达方案中.. .... 25
2.2.2 自由空间类光无源器件为光学领域最基础产品之一 .... 26
3. 从材料看光器件及光模块的演进历史 .. 27
3.1 硅光技术发展迅速，硅光集成目前是各行业主流方案. ... 27
3.2 InP 材料是激光器最主流的选择，集成化方案亦有应用.. .... 31
3.3 铌酸锂在调制器领域具备材料禀赋，薄膜化拓宽应用场景... .... 33
4. CPO、全光互连和光计算等前沿领域空间可期.. ... 35
4.1 CPO产业化尚需时日，但却是行业未来重要的产品形态. .. 35
4.2 光计算闪耀AI领域，光互连实现芯片间高速通信. .... 39
5. 海外光器件龙头发展启示录 .... 42
5.1 Coherent：全球最大的光器件公司，近年来并购市场表现活跃. .... 42
5.2 Lumentum：全球领先的光芯片提供厂商.. ... 44
5.3 Fabrinet：全球领先的光器件一站式解决方案厂商. .... 47
6. 投资建议 .... ··························································. ...... 48
6.1 本轮光模块行情走势建议参考 2019Q1-2020Q2 . ............................................................ .... 48
6.2 建议重视国内光模块/光器件板块性投资机会 .. .......................................................... .... 49
风险分析... .. 52

表目录

表 1: 微软AIGC相关产品发展历程..
表 2: 光模块厂商目前拥有的 800G光模块产品. . 10
表 3: 光通信激光器 FP、DFB、EML 和 VCSEL 的区别. . 17
表 4: 光通信激光器主要供应商及国产替代化水平 . 18
表 5: 不同探测器的参数对比 ... .. 23

图目录

图 1: Viable 使用 GPT-3 生成客户反馈摘要.
图 2: ChatGPT 回答专业问题. ..........................................................................................
图 3: GPT 模型示意图..
图 4: NVIDIA DGX A100 AI 服务器
图 5: 微软 Azure 的 DGX H100 AI 超级计算机系统.
图 6: 传统三层网络架构.
图 7: 叶脊网络架构.. ................................................................
图 8: 英伟达 DGX A100 SuperPOD 采用胖树网络三层架构示意图..
图 9: 英伟达 DGX A100 SuperPOD 系统示意图.. ............................................................ ...... 4
图 10: Mellanox HDR 200Gb/s Infiniband 网卡示意图
图 11: DGX H100 服务器背板连接图. ................................................................................... 4
图 12: NVLink 不同代际的升级 Roadmap..
图 13: PCIe 不同代际的性能参数表 .. .................................................................
图 14: A100 和 H100 POD 采用 IB 和 NVLink 网络的示意图 ....................................................................... ...... 6
图 15: 腾讯用于训练大模型的星脉网络架构采用胖树架构.
图 16: 北美云厂商云业务收入情况（百万美元）
图 17: 北美云厂商资本开支情况（百万美元）
图 18: 亚马逊云业务收入情况（百万美元） . ..................................................................................... ..... 7
图 19: 亚马逊资本开支情况（百万美元） ................................................................................. ... 7
图 20: 亚马逊推出 AIGC 相关产品.. ............................................................................. .... 8
图 21: 亚马逊采用 800G 带宽 EFA 的 EC2 超级集群 ...................................................................................
图 22: 2017-2022 年 Meta 资本开支情况（百万美元） ....................................................................................
图 23: Meta 的 SAM 模型工作原理示意图 . ............................................................................. ...... 8
图 24: 2017-2022 年谷歌云业务收入情况（百万美元） ...............................................................................
图 25: 2017-2023 年谷歌整体资本开支情况（百万美元）
图 26: 微软 Copilot 工作示意图 .
图 27: 交换机电口和光口迭代升级的时间表 ................................................................................................
图 28: 光器件分类示意图. . 12
图 29: 自发辐射示意图@二能级系统. .. 13
图 30: 受激辐射示意图@三能级系统.. ................................................................................................... ..... 13
图 31: 激光产生过程示意图..
图 32: 激光器三要素 ......
图 33: 激光器分类示意图. ................................................................................................. ..... 14
图 34: 激光二极管 LD 和发光二极管 LED 的对比 . ........................................................................................ 14
图 35: EEL 结构示意图......
图 36: EEL 端面镀膜示意图.. .................................................................................................... 15
图 37: VCSEL 结构示意图..
图 38: VCSEL 二维阵列图.. .. 15

行业深度报告

图 39: 激光器的晶圆工艺和芯片工艺. ............................................................................................. ....... 16
图 40: 激光器的 TO 封装方式示意图. .................................................................................................... ..... 16
图 41: FP laser 结构示意图 . .................................................................................... ..... 17
图 42: DFB 和 EML 结构示意图..
图 43: 光芯片主要工艺流程图 .
图 44: 25G 以上高速率光芯片的市场规模及预测（百万美元）. ...................................................... .... 19
图 45: 激光雷达TOF测距工作原理示意图.
图 46: FP 腔 EEL 激光器的温漂数据图...........
图 47: Osram 低温漂 EEL 专利结构示意图 . ......................................................................... ... 20
图 48: 单结 VCSEL 和多结 VCSEL 的区别.... ....................................................................... ...... 20
图 49: 长光华芯八结 VCSEL 功率与中心波长 V.S.温度...
图 50: VCSEL 在 Flash 方案中的应用. ................................................................... ..... 21
图 51: Opsys 二维可寻址 VCSEL+SPAD 固态激光雷达 . ........................................................................ ..... 21
图 52: 光纤激光结构示意图及可见光波长光谱 .
图 53: SG-DBR 可调谐窄线宽激光器.. ................................................................................... ...... 22
图 54: 外腔调谐窄线宽激光器 . .......................................................................................... .... 22
图 55: 光电探测器主要分类 ......
图 56: PIN 型探测器结构示意图...
图 57: APD 探测器结构及工作原理示意图 . .............................................................................................
图 58: SPAD 探测器与 CMOS 探测器的增益倍数差别 ...................................................................................... 23
图 59: APD 和 SPAD/SiPM 的反偏电压范围.. ..................................................................................... ..... 23
图 60: 光调制器主要分类 ......
图 61: 常见的光调制器... ......................................................................................................... ..... 24
图 62: 光无源器件分类 .... ......................................................................................................................... 25
图 64: 光纤光栅示意图. ........................................................................................................ ...... 25
图 65: 自由空间类光无源器件示意图 . .................................................................................................. ...... 26
图 66: 不同光学材料的优缺点及应用领域.. ............................................................................................ ..... 27
图 67: 光学材料下游应用的趋势 .......
图 68: 硅光技术发展历史示意图..... ............................................................................................. ..... 28
图 69: 硅光技术传输距离 V.S.连接端口数 . .......................................................................................... ...... 28
图 70: 硅光技术各种器件的发展历程 .......
图 71: 硅光技术在电信领域中的发展 ..
图 72: 电信领域中的硅光无源器件 .... .................................................................................... ..... 29
图 73: 电信领域中的硅光有源器件 .....
图 74: 电信领域 Acacia 相干光模块发展示意图 .
图 75: WSS 器件的 LCOS 技术方案示意图.. .............................................................................. .... 30
图 76: Intel 的 100G 硅光模块示意图 .
图 78: OPA 扫描方案示意图 . ...................................................................................... .... 31
图 79: LiDAR on chip 结构示意图 .
图 80: 硅材料、InP 材料及 TFLN 的对比示意图. ........................................................................... ... 32
图 81: 直接和间接带隙示意图.
图 82: InP 材料的激光器类型. ................................................................................
图 83: InP 材料的探测器、无源光器件和调制器. ..................................................... ... 33
图 84: InP 材料的可应用领域... ....................................................... ..... 33
图 85: 硅光、InP、体材料铌酸锂和薄膜铌酸锂调制器的对比示意图. ....................................... ... 33
图 86: 薄膜铌酸锂集成器件示意图.
图 87: CPO 交换机切面结构示意图.. ......................................................... ..... 35
图 88: 交换机发展示意图.. ... 36
图 89: 交换机内部 SerDes 功耗占比大幅提升. .. 36
图 90: 网络部分的功耗在数据中心中占比大幅提升 .........................................................................
图 91: CPO 可以降低功耗 ..........
图 92: CPO 所降低的功耗拆分示意图. ................................................................................ ..... 37
图 93: 数据中心CPO器件的市场规模.. ............................................................
图 94: 800G 和 1.6T 光模块中 AOC 和 CPO 的比例. ................................................ ...... 37
图 95: 光引擎结构示意图（左边为波分复用型，右边不包括波分复用）
图 96: NPO 和 CPO 等模型示意图 ........
图 97: CPO 交换机光学连接器结构示意图.. .................................................................................. ....... 39
图 98: 光引擎和交换机芯片的功耗较高 ...
图 99: 数据中心三大要素示意图 . ... 40
图 100: Ayar Labs 光互连结构示意图.. ............................................................................................
图 101: 英伟达光互连概念示意图 ... ........................................................................................... ...... 40
图 102: Lightmatter 光计算芯片模组示意图 . .................................................................................. ...... 41
图 103: 光计算芯片中MZI阵列示意图. .......................................................................................
图 104: 2013-2022 年 Coherent 营收数据 .............................................................................. ... 42
图 105: 2013-2022 年 Coherent 净利润数据 .............................................................................................
图 106: Coherent 公司发展历史示意图......
图 107: IIVI 公司并购历史示意图. ............................................................................. 43
图 108: II-VI 与 Coherent 公司并购之后的业绩和业务示意图.
图 109: Finisar 并购历史示意图 . ....................................................... .... 44
图 110: 2015-2022 年 Lumentum 营收数据 .
图 111: 2015-2022 年 Lumentum 净利润数据.. ......................................................................................... 45
图 112: Lumentum 并购历史示意图.....
图 113: Lumentum 收购 Neophotonics 后的业务整合. ................................................................... .... 46
图 114: Lumentum 的 VCSEL 产品用于汽车光电子领域 . ............................................................. ... 46
图 115: Fabrinet 的四大下游市场...... ....................................................................... ....... 47
图 116: Fabrinet 公司发展史示意图.. .............................................................................. ..... 47
图 117: 北美四家云厂商资本开支（百万美元） ............................................................................................... 48
图 118: 中际旭创股价复盘.. . 49
图 119: 2010-2021 年全球前十大光模块供应商 ... ... 49

1.ChatGPT 惊艳亮相，AI带动光模块需求

1.1 ChatGPT 掀起 AI 浪潮，国内外科技巨头将展开竞赛

近期，ChatGPT 的爆红引发了人们对于人工智能发展的高度关注。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布语言模型 ChatGPT。该模型采用对话的形式与人进行交互，可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。ChatGPT 不仅在日常对话、专业问题回答、信息检索、内容续写、文学创作、音乐创作等方面展现出强大的能力，还具有生成代码、调试代码、为代码生成注释的能力。

图 1: Viable 使用 GPT-3 生成客户反馈摘要

Viable

图 2: ChatGPT 回答专业问题

OpenAI

ChatGPT 用户数攀升。据瑞银集团数据显示，ChatGPT 推出仅两个月后月活用户已经突破 1 亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。根据 Sensor Tower 数据显示，TikTok 达到 1 亿用户用了 9 个月，Instagram则花了 2 年半的时间。2023 年 1 月，ChatGPT 平均每天大约有 1300 万独立访客，是 2022 年 12 月的两倍之多。

表 1: 微软 AIGC相关产品发展历程

时间	AIGC相关进程
2019年7月	微软投资 OpenAI10 亿美元，双方合作替 Azure 云端平台服务开发人工智能技术。
2020年6月	OpenAI官宣GPT-3 语言模型，微软 2020年9月22日取得独家授权。
2023年2月	微软公告表示旗下所有产品将全线整合ChatGPT，除搜索引擎必应、Office 外，还将在云计算平台 Azure 中整合ChatGPT，Azure 的 OpenAI 服务将允许开发者访问 AI模型。
2023年2月	微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和 Edge 浏览器。微软CEO 表示， “搜索引擎迎来了新时代”。
2023年2月	微软宣布将OpenAI的GPT-4 模型集成到 Bing 及 Edge 浏览器中，这一举措成效初显，71%的测试者认可人工智能优化后的必应搜索结果。
2023年3月	OpenAI发布了多模态大模型GPT-4，GPT-4 支持多模态，并从多个维度提升了自然语言文本处理能力，进一步提升了安全性。
2023年3月	微软举办"The Future of Work with AI"发布会，发布 AI办公助手——Microsoft 365 Copilot，也就是将搭载了 GPT-4 大模型能力的 AI 助手Copilot 接入微软全家桶产品中。

资料来源：微软，中信建投证券

ChatGPT 运行背后需要强大的云计算算力支撑。OpenAI 在 2018 年推出的 GPT 参数量为 1.17 亿，预训练

行业深度报告

数据量约 5GB，而 GPT-3参数量达 1750 亿，预训练数据量达 45TB。在模型训练阶段，ChatGPT 的总算力消耗约为 3640PF-days，总训练成本为 1200 万美元。在服务访问阶段则会有更大消耗，据测算，仅满足当前 ChatGPT日常用户搜索访问，使用服务器（GPU）进行处理，对应算力基础设施初始投入成本约为 30-40 亿美元。2 月 7日晚，ChatGPT 再次因访问量激增而宕机，体现出 AI应用对于云计算的海量算力需求。

图 3: GPT 模型示意图

OpenAI

图 4: NVIDIA DGX A100 AI 服务器

数据来源：NVIDIA，中信建投证券

1.2 AI 训练侧或改变数据中心网络架构，光模块需求有望明显提升

以 ChatGPT 为代表的 AIGC 技术，依靠强大的 AI 模型和海量数据，能够在多个应用场景下产生优质的内容，有望推动人工智能更广泛的应用。算力作为 AIGC 技术的重要支撑之一，是影响 AI 发展与应用的核心因素。算力基础设施成了目前行业亟需布局的资源，除了 CPU/GPU 等算力硬件需求强劲，网络端也催生了更大带宽需求，以匹配日益增长的流量。与传统数据中心的网络架构相比，AI 数据中心的网络架构可能存在一些变化。

图 5: 微软 Azure 的 DGX H100 AI 超级计算机系统

数据来源：英伟达，中信建投证券

在传统的数据中心中，网络侧主要包括传统树形三层架构和叶脊架构。早期的数据中心一般采用传统的三层结构，包括接入层、汇聚层和核心层，其中接入层用于连接计算节点与机柜交换机，汇聚层用于接入层的互联，核心层用于汇聚层的互联且实现与外部网络连接。随着数据中心内部东西向流量的快速提升，三层网络架构的核心层和汇聚层任务加重，性能提升需求高，设备成本将大幅提升。因此，适用于东西向流量的扁平化的叶脊网络架构应运而生，叶交换机直接与计算节点相连，脊交换机相当于核心交换机，通过 ECMP 动态选择多条路径。叶脊网络架构具备带宽利用率高、扩展性好、网络延迟可预测和安全性高等优势，在数据中心中实现广泛的应用。

图 6: 传统三层网络架构

数据来源：鲜枣课堂，中信建投证券

图 7: 叶脊网络架构

数据来源：鲜枣课堂，中信建投证券

AI 数据中心中，由于内部数据流量较大，因此无阻塞的胖树网络架构成了重要需求之一。英伟达的 AI 数据中心中，采用了胖树（fat-tree）的网络架构来实现无阻塞的功能。胖树的网络架构基本理念为：使用大量低性能的交换机，构建出大规模的无阻塞网络，对于任意的通信模式，总有路径让他们的通信带宽达到网卡带宽，架构中用到的所有交换机都是相同的。胖树网络架构一般用于网络要求较高的数据中心中，如超算中心和 AI数据中心等。

图 8: 英伟达 DGX A100 SuperPOD 采用胖树网络三层架构示意图

数据来源：英伟达，中信建投证券

在英伟达 DGX A100 SuperPOD 的 AI 数据中心系统中，三层交换机全部为 Nvidia Quantum QM8790 的 40

行业深度报告

端口交换机。第一层交换机与 1120 张 Mellanox HDR 200G Infiniband 网卡连接；第二层交换机下传端口与第一层相连，上传端口与第三层互联；第三层交换机只有下传端口，与第二层相连。此外，存储侧独立组网，与计算侧网络架构分开，也需要一定数量的交换机和光模块。因此，相比较传统数据中心，AI 数据中心中的交换机及光模块数量大幅提升。

图 9: 英伟达 DGX A100 SuperPOD 系统示意图

数据来源：英伟达，中信建投证券

英伟达的 A100 GPU 主要对应 200G 光模块，H100 GPU 可以对应 400G 或 800G 光模块。每个 A100 GPU配一张 Mellanox HDR 200Gb/s Infiniband 网卡，每个 H100 GPU 配一张 Mellanox NDR 400Gb/s Infiniband 网卡。英伟达在 H100 SuperPOD 的设计中，采用了 800G 的光模块，在光口采用 1 个 800G 光模块可以替代 2 个 400G光模块，在电口也可以将 8 个 SerDes 通道进行整合，与光口的 8 个 100G 通道一一对应。因此这种设计下，交换机的通道密度提高，物理尺寸显著降低。

图 10: Mellanox HDR 200Gb/s Infiniband 网卡示意图

数据来源：英伟达，中信建投证券

图 11: DGX H100 服务器背板连接图

数据来源：英伟达，中信建投证券

行业深度报告

光模块速率由网卡决定，网卡的速率受限于PCIe通道速率。英伟达A100的DGX服务器内部通过NVLink3连接，单向带宽为 300GB/s，但是 A100 GPU 连接 ConnectX-6 网卡是通过 16 个 PCIe 4.0 通道，带宽总和为 200G左右，因此网卡带宽为 200G，需要连接 200G 的光模块或者 DAC 电缆。H100 的 DGX 服务器内部通过 NVLink4连接，单向带宽为 450GB/s，但是 H100 GPU 连接 ConnectX-7 网卡是通过 16 个 PCIe 5.0 通道，带宽总和为 400G左右，因此单个网卡带宽为 400G。可以看出，光模块速率是由于网卡与 GPU 之间的 PCIe 带宽所决定。假设A100 和 H100 的 DGX 服务器内部所用 PCIe 通道速率达到 800G（即 PCIe 6.0），那么也可以采用 800G 带宽的网卡，即也可以采用 800G 光模块，大大提升系统计算效率。

图 12: NVLink 不同代际的升级 Roadmap

数据来源：STH网站，英伟达，中信建投证券

图 13: PCIe不同代际的性能参数表

PCleSpecification	Data Rate(Gb/s)(Encoding)	x16B/Wper dirn*	Year
1.0	2.5 (8b/10b)	32 Gb/s	2003
2.0	5.0 (8b/10b)	64 Gb/s	2007
3.0	8.0 (128b/130b)	126 Gb/s	2010
4.0	16.0 (128b/130b)	252 Gb/s	2017
5.0	32.0 (128b/130b)	504 Gb/s	2019
6.0	64.0 (PAM-4, Flit)	1024 Gb/s(~1Tb/s)	2021

*- bandwidth after encoding overhead
PCI-SIG

NVLink 带宽远大于网卡侧的 PCIe 带宽，因此若将 NVLink从服务器内部 GPU 互连拓宽至不同服务器之间的 GPU 的互连，将显著提升系统的带宽。若要实现不同服务器之间按照 NVLink 协议的 GPU 互连，除了需要采用 NVSwitch 芯片的物理交换机，还需要物理器件来实现交换机和服务器之间的连接，那么光模块也成为了重要的组成部分，从而也会大幅增长 800G 光模块的需求。目前该方案仍然处于前沿研发阶段，若要规模化

行业深度报告

商用仍需时日。但是 NVLink 较高的带宽仍然是非常具有吸引力的，一旦方案成熟，有望快速实现广泛应用。

图 14: A100 和 H100 POD 采用 IB 和 NVLink 网络的示意图

数据来源：英伟达，中信建投证券

训练侧光模块需求与 GPU 出货量强相关，推理侧光模块需求与数据流量强相关。AI 对光模块需求的拉升主要分为两个阶段，训练和推理。其中，训练侧的网络架构以胖树架构为主，因为在大模型训练过程中，对于网络性能的要求很高，网络无阻塞是重要的需求之一，比如腾讯用于大模型训练的星脉网络采用了胖树架构。同时，我们认为大部分厂商会采用 Infiniband 协议的网络，时延远低于以太网，可以提升计算效率，缩短模型训练时间。训练侧光模块的需求与所用 GPU 显卡的数量强相关，根据胖树架构中 GPU 和光模块的比例关系可以得到所需光模块的数量，A100 对应 200G 光模块，H100 对应 400G 或者 800G 光模块。推理侧面向用户侧，网络架构更接近于传统云计算数据中心的叶脊架构，主要用于承载 AI 应用带来的数据流量增量。传统云计算主要是 ToB 市场，用户数量不多，若未来出现图片或视频相关的爆款 AI 应用，一方面用户数量有望大幅提升，另一方面单个用户产生的数据流量可能会显著增长，因此数据总流量将暴增，所以推理所需的算力和流量实际上可能远大于训练，因此对于包括光模块在内的网络设备需求将起到有力的支撑和提振。

图 15: 腾讯用于训练大模型的星脉网络架构采用胖树架构

数据来源：腾讯云，中信建投证券

1.3 800G 光模块量产窗口已至，2024 年或成 800G 大年

北美云厂商收入及资本开支增速有所放缓，若不考虑 AI 增量，今年传统云计算市场需求预计将持续低迷。2022Q4，北美三家云厂商亚马逊、谷歌和微软的云业务收入总计 502 亿美元（其中 Meta 的云相关收入未披露），同比增长 20.7%，环比增长 5.2%，增速有所放缓。2022Q4，北美四家云厂商的资本开支为 395.04 亿美元，同比增长8.1%。其中，Meta的资本开支为90.43亿美元，同比增长68.4%，微软同比增长6.97%，谷歌同比增长18.99%，亚马逊同比降低 12.37%（2015Q4 以来首次单季度负增长）。海外云厂商的 Capex 增速放缓，也影响了数通光模块市场的需求，若不考虑 AI 增量带来的拉动，传统云计算市场的需求处于低迷状态。

图 16: 北美云厂商云业务收入情况（百万美元）

数据来源：Wind，中信建投证券

图 17: 北美云厂商资本开支情况（百万美元）

数据来源：Wind，中信建投证券

2022Q4，亚马逊的云业务收入为 213.78 亿美元，同比增长 20.2%，环比增长 4%；2022 年云业务收入为 800.96亿美元，同比增长 28.77%。公司提到了 AWS 客户在考虑削减在云上的开支，公司也注意到了 AWS 营收的持续放缓趋势。2022Q4，亚马逊的资本开支为 166 亿美元，同比下降 12%，环比上升 1%。2022 全年资本开支 636亿美元，同比增长 4%，与三季度指引基本一致。公司对于下个季度及 2023 年的资本开支未给指引。

图 18: 亚马逊云业务收入情况（百万美元）

数据来源：Wind，中信建投证券

图 19: 亚马逊资本开支情况（百万美元）

数据来源：Wind，中信建投证券

AWS 推出 AIGC 相关的重磅产品，包括生成式 AI 平台 Bedrock 服务，支持用户通过 API 访问亚马逊自己

行业深度报告

的 Titan（泰坦）大模型，由两个全新大语言模型组成；同时支持调用来自 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI等第三方的多样化模型；此外还推出了两款专门针对生成式 AI 优化的计算实例 EC2 Trn1n 实例和 EC2 Inf2。其中，为了提升 EC2 实例的训练效率，AWS 采用了第二代 Elastic Fabric Adapter（EFA），网络带宽为 800Gbps。因此，我们认为亚马逊有望在 AI 上增加资本开支，继 400G 光模块之后，公司有望在大规模采购 800G 光模块。

图 20: 亚马逊推出 AIGC 相关产品

数据来源：亚马逊，中信建投证券

图 21: 亚马逊采用 800G 带宽 EFA 的 EC2 超级集群

数据来源：亚马逊，中信建投证券

2022Q4，Meta 的资本开支为 90.43 亿美元，同比增长 68.4%。2022 全年资本开支为 314 亿美元左右，同比增长 69%。公司预计 2023 年资本开支为 300-330 亿美元，低于公司之前 340-370 亿美元的预期，主要原因是数据中心建设的成本降低，因为新的数据中心架构性价比高，可以同时支持 AI 和 Non-AI 的工作载荷。根据LightCounting 数据，2022 年 Meta 仍有 40 多个数据中心正在建设和升级，但是对于 200G 的需求有削减，也影响了今年传统云计算市场的景气度。在 AI 方面，Meta 开源了 LLaMA 大模型系列，参数量为 70 亿-650 亿左右；Meta 近期也发布了图像分割大模型 SAM，可以处理包含多个具有不同形状、大小和外观的对象的复杂场景。同时，Meta 承诺建立人工智能基础设施，并追赶亚马逊和谷歌，这些采用 400G 光模块的场景有可能将采用 800G光模块。因此，我们认为 Meta 在 2024 年可能大规模采购 800G 光模块。

图 22: 2017-2022 年 Meta 资本开支情况（百万美元）

数据来源：Wind，中信建投证券

图 23: Meta 的 SAM 模型工作原理示意图

数据来源：Meta，中信建投证券

2022Q4，谷歌云业务收入为 73.15 亿美元，同比增长 32.02%，环比增长 6.51%；2022 年云业务收入为 262.8

行业深度报告

亿美元，同比增长 36.8%。公司云业务仍然是未来重要的项目之一。2022Q4，谷歌的资本开支为 75.95 亿美元，同比增长 18.99%，环比增长 4.4%。2022 年资本开支为 314.9 亿美元，同比增长 28%。公司预计 2023 年的资本支出将与 2022 年基本持平，但资本开支的结构将有所改变，公司将增加对技术基础设施的投资，包括对 AI 及云服务的建设投资，同时将缩减办公设施的资本支出，进一步提高整体投资效率。谷歌今年是 800G 光模块市场的主要需求厂商，明年需求量有望持续快速增长。

图 24: 2017-2022 年谷歌云业务收入情况（百万美元）

数据来源：Wind，中信建投证券

图 25: 2017-2023 年谷歌整体资本开支情况（百万美元）

数据来源：Wind，中信建投证券

2022Q4，微软智能云业务收入为 203.25 亿美元，同比增长 19.81%，环比下降 2.8%。2022Q4，微软的资本开支为 62.83 亿美元，同比增长 8.14%，环比下降 8.56%。公司预计资本开支将持续增长，考虑到在云基础设施建设的时间安排方面，季度间支出会出现正常波动。微软在 AI 大模型方面发展较为快速，作为 OpenAI 的重要投资方，微软可以在 Azure 云上提供 OpenAI 的产品，同时也有融合 ChatGPT 的 New Bing 搜索引擎以及智能Office 工具 Copilot 产品。微软在应用侧借助 OpenAI 的产品取得先发优势，对于算力的需求也将保持强劲。微软开源 Deep Seed Chat，降低训练门槛，有望带动推理侧更大的需求。因此，我们认为微软对于 800G 光模块这种高性能网络设备的需求也有望大幅提升。

图 26: 微软 Copilot 工作示意图

数据来源：微软，中信建投证券

800G光模块 2022 年底开始小批量出货，2023年需求主要来自于谷歌和英伟达，2024年有望大规模出货，并存在时间前移的可能。从交换机的电口来看，SerDes 通道的速率每四年翻倍，数量每两年翻倍，交换机的带宽每两年翻倍；从光口来看，光模块每 4 年升级一次，实际出货时间是晚于电口 SerDes 及交换机芯片新版发布的时间。2019 年作为 100G 光模块升级的时间点，市场分成了 200G 和 400G 两条升级路径。但是在 2023 年这个时间点，市场下一代高速率光模块均指向 800G 光模块，叠加 AIGC 带来的算力和模型竞赛，我们预计北美各大云厂商和相关科技巨头均有望在 2024 年大量采购 800G光模块，同时 2023 年也可能提前采购。

图 27: 交换机电口和光口迭代升级的时间表

光口：光模块速率平均4年升级一次，实际出货时间滞后于交换机发布时间
数据来源：思科，中信建投证券

多家光模块厂商具备 800G 光模块能力，国内多家厂商具备较强的竞争力。在 2023 年的 OFC 光博会上，各家光模块公司均推出了自己的 800G 光模块产品，涵盖不同封装方式、材料和传输距离等种类。值得一提的是，国内厂商在 100G 和 400G 光模块时代已经取得了显著的进展，跻身全球先进水平。在数通 800G 光模块时代，以中际旭创和新易盛为代表的国内厂商有望延续 400G 时代的竞争力，同时华工科技、剑桥科技、博创科技、光迅科技和德科立等公司也有望取得突破。

表 2: 光模块厂商目前拥有的 800G光模块产品

光模块厂商	800G光模块产品
中际旭创	20230FC 推出了其基于 5nm DSP 和先进硅光子技术的第二代800G 模块，同时拥有功耗低于14W 的 800G OSFP DR8+和2xFR4光通信模块。公司具备 800G 全系列光模块产品，包括不同封装和传输距离，竞争力保持全球领先。
新易盛	20230FC 现场演示基于薄膜酸锂（TFLN）调制器技术的 800G OSFP DR8 光模块产品，搭配 5nm DSP 芯片，功耗11.2W。同时推出 LPO 光模块，包含 EML、TFLN和 SiPh 三种方案。
华工科技	公司的 800G SR8 已经在国内市场头部厂商送样测试，DR8 和FR8 产品在微软和英伟达同样，预计 23年下半年出货量将快速增长。
剑桥科技	公司的 800G 光模块基于传统 EML 和硅光两种方案，对于薄膜锯酸锂方案也在积极关注。公司也推出了
光迅科技	线性驱动的800G 光模块产品。 2023OFC上展示了 800GQSFP-DD800 的 SR8 光模块产品，同时公司拥有 800G QSFP-DD 2x400G FR4

行业深度报告

和 DR8 光模块。

光模块厂商	800G光模块产品
博创科技	公司具备 800G硅光模块的产品能力，同时也在研发CPO 相关产品。
源杰科技	公司具备 10GEML 和25G DFB 激光器芯片能力，预计今年发布100G PAM4 EML 激光器芯片，主要用于 400G 和800G光模块。
Coherent	公司目前拥有 800G OSFP DR8 和 QSFP-DD800 2xFR4 等产品。
Intel	公司具备 800G OSFP DR8硅光模块、2x400G FR4 硅光模块等产品。

资料来源：中际旭创，新易盛，华工科技，剑桥科技，光迅科技，源杰科技，中信建投证券

2.光器件种类丰富，应用广泛

光器件，即采用光学技术的器件，一般是介于光学芯片、元件和光学模块、设备之间的产品形态。随着光学技术在通信、云计算、消费电子、工业、医疗等领域的广泛应用，光器件作为重要的基础组成部分，在各种光学设备和模块中起到了关键的作用。光器件种类繁多，按照不同的分类方式，可以分为多种产品。按照是否有外接能源分为有源光器件和无源光器件；按照功能分类，包括光收发器件、波分复用器件、放大器件和开关器件等；按照产品形态分类，包括光纤类器件和自由空间类器件等。

图 28: 光器件分类示意图

数据来源：维科网，中信建投证券

2.1 光有源器件是核心器件，推动光学技术的发展和应用

有源光器件，即外接能源的光器件，包括激光器、探测器和调制器等产品。有源光器件是各项光学技术应用的核心驱动部分，其门槛也相对较高。例如，在光通信中激光器和探测器负责光电信号的转换，调制器负责信号调制；在激光雷达中激光器负责产生发射光信号，探测器负责接收反射回来的光信号以实现测距等功能；在光纤激光器中产生高功率的激光，实现焊接、打标和切割等目的；在医疗检测等领域，激光器发射探测光信号，探测器接收反射回来的信号来检测相关样品。

2.1.1 激光器是现代光学领域的“心脏”，为光通信、激光雷达等领域持续输血

什么是激光？在英文中，激光是 laser，即 light amplification of stimulated emission radiation，通过受激辐射产生的光放大。什么是受激辐射？受激辐射指的是外来光子与处于高能级的电子发生作用，诱导电子跃迁到低能级，释放出一个与外来光子具有相同频率、相位、传播方向和偏振状态的光子，从而具备相干性。什么是自发辐射？与受激辐射相反，指的是在没有外来光子的情况下，处于高能级的原子或者谐振子向低能级自发跃迁产生光子，这些光子的传播方向和偏振态等性质是无规律分布的，因此不具备相干性。

图 29: 自发辐射示意图@二能级系统

行业深度报告

图 30: 受激辐射示意图@三能级系统

数据来源：搜狐网，中信建投证券
USTC slide

产生激光一般需要满足三要素和一前提。三要素即泵浦源、增益介质和谐振腔，一前提即粒子数反转。泵浦源，把能量提供给低能级的电子，使其跃迁到高能级，能量供给方式有电泵浦、光泵浦、化学泵浦和核泵浦等；增益介质：被激发、释放光子的电子所在的物质，即促使激光被放大的物质，一般激光的波长由增益介质的材料所决定；谐振腔：被激发的光在谐振腔中来回谐振，每次经过增益介质功率都会被放大。粒子数反转：二级系统中，电子自低能级向高能级跃迁和自高能级向低能级跃迁的概率是一样的。为了实现光放大，高能级需要有更多的电子，从而使受激辐射发生的概率更高，这个状态称为粒子数反转。

图 31: 激光产生过程示意图
图 32: 激光器三要素

Olympus
Springer

激光器分类繁多，应用广泛。激光器是利用受激辐射原理进行发射激光的器件，下游应用广泛。激光器按照不同种类分为不同激光器。如按照泵浦方式来区分，分为电泵浦激光器、光泵浦激光器等；按照输出波长分类，分为红外激光器、可见光激光器和紫外激光器等；按照增益介质来分，包括液体激光器、气体激光器和固体激光器，固体激光器中可以分为光纤激光器、半导体激光器和全固态激光器等；按照工作方式分类，分为连续波激光器和脉冲激光器，脉冲激光器按照脉冲的宽度分为毫秒激光器、纳秒激光器和飞秒激光器等。

图 33: 激光器分类示意图

数据来源：搜狐，中信建投证券

激光器二极管和发光二极管在线宽、相干性和发光方式上差异较大。半导体激光器中常见的是激光二极管LD（Laser Diodes），激光二极管经常拿来和发光二极管 LED（Light Emitting Diodes）比较。两者均为二极管，采用 PN 结为基本结构，通过向有源区注入载流子，少数载流子和多数载流子之间复合时将能量以光子的形式释放出来。相比较 LED，LD 有源区多了增益介质，同时两个侧面平整且镀膜形成光学谐振腔，因此 LD 出射的是激光，具有较强相干性，光谱线宽较窄，而 LED 出射的光斑相干性较差，发射角较大。

图 34: 激光二极管 LD 和发光二极管 LED 的对比

数据来源：罗姆半导体，中信建投证券

半导体激光器 LD 按照发射光所在位置分为 EEL（边发射激光器）和 SEL（面发射激光器）。其中，EEL 是常见的一类半导体激光器，指的是出射激光一般在激光器芯片的端面，且平行于激光器芯片所在晶圆的表面。EEL 一般包括 FP 激光器、DFB 激光器和 DBR 激光器等，一般腔长较长（在几百 um到几 mm之间），光在谐振的过程中能够获得足够的增益，因此激光器出射功率较高。EEL 的两个端面可以作为谐振腔的反射面，因此需要抛光和镀膜等处理。SEL 也是广泛应用的激光器，指的是出射激光一般以面发射的形式存在，垂直于所在晶圆的表面。VCSEL 激光器是最为常见的面发射激光器，全称为 vertical cavity surface emitting laser。该激光器具备高集成度、低温漂系数、光斑较圆及封装测试成本较低的优势，但也有工艺复杂、成本相对较高等缺点。

图 35: EEL 结构示意图
图 36: EEL端面镀膜示意图

21Semiconductors

图 37: VCSEL 结构示意图

Tomosemi

图 38: VCSEL 二维阵列图

数据来源：电子工程专辑，中信建投证券
数据来源：Ams，中信建投证券

激光器的芯片工艺包括哪些？相比较 EEL，VCSEL 的芯片工艺更简单，测试成本更低，良率更高。由于EEL 是边发射激光器，因此需要切割、镀膜、钝化等操作之后，激光器才能发光，产品从晶圆到巴条，然后进行测试筛选良品。在经过上述工艺后，存在一定的良率损失。因此 EEL的芯片工艺及测试成本相对更高，良率也相对更低一些。一般来说，一条成熟的 EEL 产品线的良率为 50%左右。而 VCSEL 由于是面发射激光器，因此理论上来说，不需要经过上述切割等操作，只要加上探针即可对产品进行测试，从而筛选良品。一条成熟的VCSEL 产线的良率要显著高于 EEL，为 90%左右。

图 39: 激光器的晶圆工艺和芯片工艺

数据来源：源杰科技，长光华芯，中信建投证券

激光器的封装方式包括哪些？激光器最常见的封装方式就是 TO 封装，TO 封装由一个 TO 管座和 TO 管帽组成，管座为芯片提供底座以及电源，管帽则起到密封的作用，隔绝外部污染物质、气体、液体和高温对芯片的影响，保证芯片的正常工作。除了 TO 封装，还有蝶形封装，COB 封装（包括 COC 和 COS 等）等等。一般来说，激光器芯片需要进行老化，封装成器件之后也需要进行老化，老化的作用是通过将芯片在高温和大电流下工作一段时间，来加速芯片的工作时间，从而避开芯片在刚开始使用时的高故障率发生期。

图 40: 激光器的 TO 封装方式示意图

Schott

2.1.1.1 光通信领域的激光器

在光通信领域，EEL 激光器包括常见的 FP、DFB 和 EML 激光器，SEL 主要以 VCSEL 为主。FP 和 DFB以及 EML分别是什么激光器？ FP 激光器即 Fabry-Perot 谐振腔的激光器，FP 是最常见的一种谐振腔，即两侧有反射镜，一般来说一侧为高反射镜面，另一侧为半反射镜面，光子在两个镜面之间来回反射，在特定波长实

行业深度报告

现谐振，波长与腔长和介质的折射率相关。DFB 为分布式反馈激光器，Bragg 光栅分布在增益介质内，纵向的光栅结构形成周期性的折射率分布，从而产生反射。EML 为电吸收调制激光器，其结构是 DFB 激光器后面加上 EA 调制器，其对应的概念是 DML 直接调制激光器。

图 41: FP laser 结构示意图

Anritsu

图 42: DFB 和 EML 结构示意图

Lumentum

光通信的这些激光器有哪些区别？FP 腔激光器存在多个纵模，因此无法实现高速调制，一般用于 2.5G 以下的传输速率。DFB 和 EML 成本较高，一般用于中距离的高速率的单模光模块中，例如 DR、FR 光模块等，其中 EML 为电吸收调制激光器，可用于 200G、400G 和 800G 以上的高速光模块中，EML 中前面的 DFB 部分负责发射稳定功率的光，由 EA负责对信号进行调制，能够有效减少 DML激光器在直接调制过程中产生的高故障率。FP、DFB 和 EML 的波长一般以 C 波段（代表波长为 1550nm）和 O 波段（代表波长为 1310nm）为主，其中DFB和EML的单模性能更好，研发及工艺门槛更高；VCSEL一般用于短距离传输的光模块中，例如AOC、SR 等光模块，波长为 850nm 波段，一般为多模激光器。

表 3: 光通信激光器 FP、DFB、EML 和 VCSEL 的区别

序号	主要参数	边发射激光器 EEL			面发射激光器 SEL
序号	主要参数	FP激光器	DFB激光器	EML激光器	VCSEL 激光器
1	光斑形状	椭圆形	椭圆形	椭圆形	圆形
2	传输距离	中距离	中距离	中距离	短距离
3	适用光模块	2.5G及以下等	2.5G 到100G 的 DR、 FR等	200G及400G以上的 DR和FR等	AOC、SR光模块等
4	模式数量	多模	单模性较好	单模性较好	多模
5	波长	C 波段和0波段为主	C 波段和0波段为主	C 波段和0波段为主	850nm波段
6	研发门槛	低	高	很高	相对较低
7	调制方式	直调	直调	电吸收调制	直调
8	成本	低	高	高	相对较低

资料来源：中兴通讯官网，中信建投证券

DFB 和 EML 激光器的技术壁垒主要在于外延和光栅工艺。外延工艺是晶圆制造乃至光芯片生产最重要、技术门槛最高的环节。通常在 DFB 和 EML的外延工艺中，需要通过 MOCVD 对半导体材料进行精准堆叠，在有源区多层堆叠的结构中，每层厚度在 10nm 以下级别，此时对层厚的均匀性控制难度极高，对外延设备的理解要求非常深刻。外延工艺最终影响芯片的性能和可靠性。光栅工艺包括全息光栅和电子束光栅，在涂有光刻胶的基板上定义出光栅结构的掩膜图形，再通过刻蚀技术转移到衬底上。光栅工艺会影响出光功率、单模良率、芯片波长、极限工作温度特性、模式稳定性和高频特性等。

图 43: 光芯片主要工艺流程图

数据来源：源杰科技，中信建投证券

光通信激光器市场的竞争格局如何？目前高端的光通信激光器市场，海外厂商仍是主要供应商，但是国内厂商逐步实现国产替代化。从研发门槛来看，FP 激光器的难度较低，产业链较为成熟。VCSEL、DFB 和 EML激光器的门槛较高，国内有多家光通信厂商布局多年，具备相关产品批量出货的能力。虽然高速率的激光器目前仍在研发阶段，但是中低速率的产品已经实现完全国产替代化，整体看国产替代化稳步推进。

表 4: 光通信激光器主要供应商及国产替代化水平

序号	激光器产品	全球主要供应商	国内主要供应商	国产替代化水平
1	VCSEL 激光器	博通，Lumentum，相干，Osram, 飞利浦	光迅科技，长光华芯，三安光电，纵慧芯光	部分替代
2	DFB激光器	博通，Lumentum，相干，三菱，住友	源杰科技，光迅科技，华工科技，敏芯，华为，仕佳	10G DFB 完全替代， 25G 以上部分替代
3	EML激光器	博通，Lumentum，相干	源杰科技，光迅科技，华工科技，华为，索尔思	10G EML 部分替代, 高速 EML 尚处研发阶段
4	可调谐激光器	新飞通，Lumentum，相干，三菱，思科	光迅科技，中科光芯，宁波元芯	尚处于研发阶段

资料来源：讯石光通信网，中信建投证券

光通信激光器的市场规模多大？激光器作为光通信器件的“心脏”，重要程度不言而喻，且在器件中的价值占比较高。根据源杰科技的招股说明书，参考 LightCounting 和 ICC 的数据，2021 年全球光通信行业光芯片市场规模为 146.7 亿元，其中 2.5G、10G 及 25G 及以上的光芯片市场规模，分别为 11.67 亿元、27.48 亿元、107.55亿元。根据 Omdia 的数据来看，2021 年 25G 以上高速率光芯片市场规模为 19.13 亿美元（与源杰科技招股说明书中的数据比较接近），到 2025 年，高速光芯片市场规模有望达到 43.4 亿美元。

图 44: 25G 以上高速率光芯片的市场规模及预测（百万美元）

数据来源：Omdia，中信建投证券

2.1.1.2 激光雷达领域的激光器

在激光雷达领域，收发模组是激光雷达的核心部分，其中激光器是发射模组最核心的元器件。激光器作为光源，发射出光信号进行探测。目前激光雷达方案及厂商众多，主要用到的激光器包括 EEL、VCSEL、光纤激光器和可调谐窄线宽激光器等。

图 45: 激光雷达 TOF 测距工作原理示意图

数据来源：罗姆半导体，中信建投证券

激光雷达领域中的 EEL，一般是采用的 FP 谐振腔，采用的 TO 封装方式。EEL 一般用在两个方面：一是激光雷达发光源，波长为 905nm左右；二是光纤激光器的泵浦光源。EEL具有功率高、产业链成熟、成本低等优势，同时温漂系数也比较高。温漂系数即表示激光器输出波长随着温度变化而变化的参数，一般 FP 腔的 EEL的温漂系数为 0.3nm/℃，主要是由于增益介质的温漂系数决定。Osram的新一代 EEL产品，其中一侧采用了准DBR 谐振腔的形式，将温漂系数从 0.3nm/℃降低到 0.1nm/℃左右。公司纳米堆叠的技术使得同一个 TO 封装的产品包含三颗外延生长的激光器，有效提升光功率。未来国内厂商若要在 EEL产品上降低温漂系数，需要绕开相关的专利壁垒，具有较高的难度。

图 46: FP 腔 EEL 激光器的温漂数据图

数据来源：Osram，中信建投证券

图 47: Osram 低温漂 EEL 专利结构示意图

数据来源：Osram，中信建投证券

与 EEL一样，用于激光雷达领域的 VCSEL激光器一般也是 905nm的波长。VCSEL具备高集成度的优势，因此可以用于高线束数的激光雷达中。VCSEL 的温漂系数为 0.07nm/℃，显著优于 EEL。虽然目前的 VCSEL成熟产品的功率相对不高，但是可以通过多结的设计来提升光功率。目前 Lumentum 五结的 VCSEL 功率密度已经可以达到 800W/mm²以上，长光华芯八结 VCSEL 的功率密度达到 1800W/mm²。VCSEL 目前用在激光雷达领域主要有三个方面：一是 VCSEL 一维阵列在竖直方向形成多个线束；二是 VCSEL 二维阵列用于固态 Flash方案激光雷达；三是可寻址二维 VCSEL阵列用于固态激光雷达中。

图 48: 单结 VCSEL 和多结 VCSEL 的区别

数据来源：索尼，中信建投证券

图 49: 长光华芯八结 VCSEL 功率与中心波长 V.S.温度

数据来源：长光华芯，中信建投证券

图 50: VCSEL 在 Flash 方案中的应用

数据来源：索尼，中信建投证券
行业深度报告

图 51: Opsys 二维可寻址 VCSEL+SPAD 固态激光雷达

数据来源：Opsys，中信建投证券

与上述 EEL 和 VCSEL 不一样，光纤激光器在激光雷达的应用波长一般为 1550nm。光纤激光器广泛应用于工业制造领域，具有高功率的特点。而在激光雷达领域，为了使得发射波长对人眼相对友好，行业在选择激光器的时候，认为 1550nm 波长的光纤激光器满足了两个条件：一是远离可见光波段，对人眼友好；二是从光通信到工业激光器领域，1550nm波长激光器的产业链相对比较成熟。

图 52: 光纤激光结构示意图及可见光波长光谱

eyesafe

值得一提的是，FMCW 测距方案的固态激光雷达目前主要采用 1550nm波长的窄线宽激光器。因为 FMCW方案主要是利用光信号的相干性，所以对光源的相干性要求比较高。激光器的线宽越窄，则相干性一般越好。目前窄线宽的激光器多用于光通信相干光模块中，波长多为 1550nm。除了可调谐激光器，外腔调制窄线宽激光器也可以适用在 FMCW 的激光雷达中，不过尚处在研发阶段，距离商用仍有一定的距离。

行业深度报告

图 53: SG-DBR 可调谐窄线宽激光器
图 54: 外腔调谐窄线宽激光器

Semanticscholar
Optica

2.1.2 探测器在光通信领域国产替代化进展较快，激光雷达领域发展尚需时日

探测器的底层原理与激光器刚好相反，是由光产生电的过程。在不同领域，对于探测器的参数的要求也不一样。例如在光通信领域，探测器的响应度、带宽以及波长相关性比较重要；在激光雷达领域，探测器的响应度相对比较重要。探测器按照原理可以分为不同产品：PIN 型、APD 型、SPAD 型以及 SiPM 型，其中前二者主要用于光通信领域，后三者主要用于激光雷达领域。

图 55: 光电探测器主要分类

Lambda Geeks

在光通信领域，一般采用 PIN 型和 APD 型的探测器。PIN 型即在 PN 结中间加入本征半导体层，从而降低扩散的影响。PIN 探测器的工作原理包括：光子照射在半导体材料上产生光生载流子；光电流在外部电路作用下形成电信号并输出。PIN 探测器是光通信领域最常见的探测器之一，广泛应用于各种数通光模块中。APD 探测器的工作原理是：光子照射在半导体材料上产生光生载流子；光生载流子在雪崩区即高电场区发生雪崩倍增；光电流在外部电路作用下形成电信号并输出。APD 的灵敏度相比 PIN 要高的多，因此一般会用在对灵敏度要求比较高的电信光模块等产品中。

图 56: PIN 型探测器结构示意图

PhysicsOpenlab
行业深度报告

图 57: APD 探测器结构及工作原理示意图

Hamamatsu Lambda Geeks

在激光雷达领域，一般采用的是 APD、SPAD 和 SiPM 探测器。采用 TOF 测距方案的激光雷达，尤其是 iTOF方案，对反射光的功率相对比较敏感，因此一般采用灵敏度更高的探测器。APD 的灵敏度比一般的 PIN 探测器更高。SPAD 为单光子放大探测器，其字面意思旨在强调探测器的灵敏度较高，能够探测到几个光子量级的能量。与 APD 的反偏电压略低于击穿电压相反，SPAD 的反偏电压设置到略高于击穿电压，因此其获得的增益也明显高于 APD。SiPM 为光电倍增管，是用硅材料做的 SPAD 阵列探测器，探测器阵列与激光器阵列一一对应，从而达到扫描的目的。在 FMCW 测距方案中，对发射回来的光功率要求并不高，因此理论上只需要采取 PIN 探测器即可。

表 5: 不同探测器的参数对比

序号	探测器	PIN探测器	APD探测器	SPAD探测器	SiPM探测器
1	供电电压	低	高	低	低
2	工作模式	线性模式	线性模式	盖革模式	盖革模式
3	均匀性	好	差	很好	很好
4	增益大小	无增益	中等（10）	较高增益（10）	较高增益（10）

EET-China

图 58: SPAD 探测器与 CMOS 探测器的增益倍数差别

数据来源：Canon，中信建投证券

图 59: APD 和 SPAD/SiPM 的反偏电压范围

Hamamatsu Lambda Geeks

2.1.3 调制器作用重要，铌酸锂具备材料天赋

光调制器是光通信行业的关键器件，是重要的集成光学器件之一。按照调制原理来讲，基于各种对光信号的作用原理，包括电光效应、声光效应、磁光效应、Franz-Keldysh 效应、量子阱 Stark 效应、载流子色散效应等，可以制作成不同的调制器产品。在光信号的发射、传输、接收过程中，光调制器被用于控制光的相位和幅度，其作用是非常重要的。国内公司在调制器领域亦有布局，如中际旭创在硅光调制器有多年的技术积累，光库科技的铌酸锂和薄膜铌酸锂调制器具备较强竞争力。

图 60: 光调制器主要分类

eefocus

图 61: 常见的光调制器

Researchgate Comsol

2.2 国内厂商在光无源器件领域具备全球领先地位，产品完备且有竞争力

光无源器件原指在光纤通信网络中，内部不发生光电能量转换的一类器件。目前光无源器件不断拓宽应用领域，广泛应用于光通信、消费电子和汽车光电子等领域，其中包括光纤连接器、光定向耦合器、光学隔离器、光衰减器、滤光片和光学透镜等器件。作为光学设备的重要组成部分，光无源器件在光路中发挥着连

行业深度报告

接、功率分配、信号衰减和光波分复用等作用，具有高回波损耗、低插入损耗、高可靠性、稳定性、耐磨性和抗腐蚀性等特点按照产品的形态，主要分为光纤类无源光器件和自由空间类光无源器件。

图 62: 光无源器件分类

数据来源：天孚通信，腾景科技，中信建投证券

2.2.1 光纤类无源器件广泛应用于光通信和 1550nm 激光雷达方案中

光纤类无源器件指的是与光纤相关的无源器件，此时光在光纤介质中实现传输、合光和分光等功能。器件包括光纤连接器、光纤耦合器、光纤环形器和合束器/分束器等等。在应用领域：随着光进铜退的进程开启，光纤通信网络开始大规模应用于通信领域，光纤类器件也开始得到了高速发展；光纤激光器具有高功率、稳定性好和高可靠性等优势，广泛应用于工业智能制造领域，光纤光栅、合束器/分束器和光纤连接器等产品作为重要的组成部分之一，对光纤激光器的性能和可靠性作用较大；1550nm激光雷达作为新兴的市场，光纤类无源产品也将发挥重要的作用。

图 63: 光纤连接器不同种类

数据来源：天孚通信，中信建投证券

图 64: 光纤光栅示意图

数据来源：光库科技，中信建投证券

2.2.2 自由空间类光无源器件为光学领域最基础产品之一

自由空间类光无源器件指的光在空气等自由空间（free space）中进行传输、合光和分光等功能。器件包括球面透镜、非球面透镜、平面类光学器件以及滤光片等等。传统领域，透镜、棱镜等基础光学元件在光学显微镜中发挥着重要的作用；消费电子领域对于拍照的需求越来越强，因此光学镜头的价值量也实现了不断提升；在激光雷达领域，905nm激光雷达目前普遍采用自由空间类的光学元器件，包括透镜、棱镜、滤光片等。

图 65: 自由空间类光无源器件示意图

数据来源：腾景科技，中信建投证券

3.从材料看光器件及光模块的演进历史

材料作为影响光学器件发展历史中重要的因素之一，发挥着关键的推动作用。不同材料对于光的作用也不一样，包括对光的吸收、折射、反射，以及激发辐射产生光。我们从硅、III-V 族以及铌酸锂这三大主要半导体材料，对光器件的发展历史进行梳理和展望。

图 66: 不同光学材料的优缺点及应用领域

材料种类	优点	缺点		应用领域
材料种类	优点	缺点	电信	数通	激光雷达
硅基	兼容CMOS工艺低成本低功耗	耦合损耗大光源集成难度高偏振敏感	相干光模块前传光模块WSS器件无源器件	100G光模块200G/400G光模块无源器件	·OPA方案硅基芯片
磷化铟	调制效率高驱动电压小与光源易于集成	工艺要求高成本高材料要求高	光源相干光器件放大器	光源调制器	·光源OPA方案集成芯片
体材料铌酸锂	调制带宽大传输损耗小稳定性好	尺寸较大偏振敏感调制电压高	长距离调制器陀螺仪（导航）
薄膜铌酸锂	尺寸小易于集成功耗低	工艺难度大带宽降低技术尚不成熟	相干调制器陀螺仪（导航）	高速光模块	·OPA方案集成芯片

数据来源：Intel，光库科技，中信建投证券

图 67: 光学材料下游应用的趋势

数据来源：Intel，光库科技，中信建投证券

3.1 硅光技术发展迅速，硅光集成目前是各行业主流方案

硅光子技术是以硅或硅基材料（Si, SiO2，SiGe）作为衬底材料，利用与集成电路兼容的 CMOS 工艺制造对应的光子器件和光电器件，以实现对光的激发，调制，响应等，广泛应用于光通信，光传感，高性能计算等。

硅光子技术的发展阶段主要分为技术探索阶段，技术突破阶段，集成应用阶段，以及应用拓展阶段。

技术探索阶段 1960s-2000s：从 S.E.Miller 首次提出集成光学的概念以来，很多学者和研究机构在波导，调制器，探测器，光源等领域都做出了很多奠定扎实基础的探索工作；

技术突破阶段 2000-2008：产业界也开始了商业化的研究工作，并实现了突破性的进展，比如 GHz 的调制器，混合集成激光器，以及硅基探测器；

集成应用阶段 2008-2014：Intel，IBM，Accacia，Luxtera 等公司将分立的光电器件采用 CMOS 工艺集成到光收发模块中；

应用拓展阶段 2014-至今：Ayar Labs，Lightmatter 等公司的光子芯片应用于光互连和量子计算等领域中；AEVA公司的硅光集成产品可应用于激光雷达领域。

图 68: 硅光技术发展历史示意图

intel Cisco Broadcom

从硅光技术应用场景来看，呈现传输距离越来越短，端口数越来越多的趋势。铜退光进的光通信进程，同时也伴随着传输距离的逐步减短。因此根据 Intel 的观点，硅光通信技术早期应用于电信长距离传输网络之中，逐步往数通领域以及未来的板与板、芯片与芯片互连发展。电信传输中使用到的硅光产品数量较少，随着距离越来越短，需要连接的终端越来越多，因此硅光产品将越来越多。

图 69: 硅光技术传输距离 V.S.连接端口数

数据来源：intel，中信建投证券

行业深度报告

硅光技术在电信领域的应用，近年来实现了高速发展。从一开始的平面光波导（PLC）技术到波分复用产品 AWG 和 DWDM 器件，再到 ROADM 和相干光模块领域，硅光技术在快速进步的同时，也发挥了重要的作用，单根光纤的传输速率实现了大幅增长。硅光无源器件包括光分路器、硅光光栅 I/O 耦合器和 DWDM 器件等。硅光有源器件方面，Luxtera 和 Intel 在硅光调制器的突破，衍生出探测器、光开关和 VOA等产品，真正打开了硅光技术在电信领域的应用。目前硅光技术在电信领域的应用主要分为两块：Acacia 为主提供硅光相干光模块；LCOS 方案的 WSS 器件。

图 70: 硅光技术各种器件的发展历程

Intel Acacia

图 71: 硅光技术在电信领域中的发展

数据来源：中国光学期刊网，中信建投证券

图 72: 电信领域中的硅光无源器件

CSDN Light-am

图 73: 电信领域中的硅光有源器件

Researchgate

图 74: 电信领域 Acacia 相干光模块发展示意图

Acacia
行业深度报告
Jasperdisplay

图 75: WSS 器件的 LCOS 技术方案示意图

数通领域的硅光模块同样实现了大规模商用，未来份额有望不断提升。随着数据中心的快速发展，对于光模块的需求爆发式增长，多家厂商开始大力研发用于数据中心的硅光模块。初期是 40G 硅光数通光模块小规模应用，Intel 和 Luxtera 的 100G 硅光模块大规模应用，目前 400G 的硅光模块已经实现量产，800G 亦在验证中。目前国内的硅光模块厂商具备较强的竞争力，包括中际旭创、新易盛、华工科技等公司有自研的硅光芯片，博创科技等公司与海外硅光芯片巨头厂商深度合作，有望在 800G光模块市场取得突破。

图 76: Intel 的 100G 硅光模块示意图

Systemplus

数通领域中，除了高速光模块产品，硅光子技术同样可以应用在光连接的其他场景中。共封装光学（CPO）是业界公认的未来更高速率光通信的主流产品形态之一，可显著降低交换机的功耗和成本。51.2T/s 及以上带宽的交换机时代是 CPO 切入市场的绝佳机会。交换机速率从 640G 升级到 51.2T 及以上，Serdes 速率升级叠加数量的增加，总功耗将大幅提升。硅光是 CPO 交换机中光引擎的最佳产品形态，也是未来硅光在数通最具潜力的应用场景。

图 77: 硅光子技术在 CPO 领域的应用情况

数据来源：Intel，日月光，中信建投证券

硅光技术在激光雷达领域主要以高集成度的产品形态，应用于固态激光雷达中，未来有望实现大规模应用。固态激光雷达以其高可靠性和低成本的优势，普遍被认为是未来主流的技术方案。目前硅光技术主要是应用在OPA 方案中，目前还处在研究阶段，预计大规模应用在 2025 年以后。OPA 方案，即相控阵，通过改变相位来控制出射光的方向，从而达到扫描的作用。

图 78: OPA 扫描方案示意图

EEtimes

图 79: LiDAR on chip 结构示意图

数据来源：中国光学期刊网，中信建投证券

3.2 InP 材料是激光器最主流的选择，集成化方案亦有应用

InP，即磷化铟材料，是常见的 III-V 族材料。较硅材料，InP 材料的主要优势为 InP 是最佳的激光器材料选择，除此之外 InP 还可以做成调制器等器件，因此 InP 材料也是光学集成平台的重要选择之一；InP 主要的缺点是无法兼容 CMOS 工艺，规模化生产成本比硅材料更高，温度敏感性也比较高。

图 80: 硅材料、InP 材料及 TFLN 的对比示意图

Items	InP	SiPh	TFLN
Items	InP	SiPh	TFLN	Table 1.Comparisonofmaterialtechnologyfor opticaldevices.
Baud rate supported(estimated)	200-250GBd	130-150GBd	>300GBd
Technology readiness	Mature	Mature	To be seen
Business model	IDM (mostly)	Fabless	IDM
Tx and Rx integration	Both	Both	Only Tx
Chip integration	Polarizationmanagementisrealizedbypackage	Allfunctions areintegrated inasingle chip	Hybrid integrationisnot mature;MPD isadded by package
Working wavelength	Tx: Support C120orL120;Rx:PossiblysupportC120+L120	Support C120+L120	Possibly supportC120+L120
Bandwidth	Median	Small	Large
Insertion lss cfTxmodulator	Median	Large	Small
Temperature sensitivity	Sensitive	Insensitive	Insensitive
Hermeticity	Hermeticpackageisrequired	Support non-hermeticpackage	Support non-hermeticpackage
Package friendliness	PIC and EICare separatedin the package	SupportPIC and EIC3D-stacked package	Support PICand EIC3D-stacked package
TEC required?	Yes	No	No
MCMpackagesupported?	No	Yes	Yes
EDFA required?	No,SOAcanbeintted	Yes	Yes
Cost	High	Low	Median

数据来源：中兴通讯，中信建投证券

光源是光芯片的最核心器件，而 InP 基材料也是光源的最佳材料之一。硅材料是间接带隙，很难直接发光，而 InP 材料是直接带隙，是非常好的激光器材料。因为 InP 材料的各种激光器，包括 VCSEL、DFB、DML 和SGDBR 等，在光通信领域有着非常广泛的应用，因此即便未来硅和铌酸锂等材料取代部分器件，但是作为光源，InP 基材料仍将是最主流的选择。

图 81: 直接和间接带隙示意图

EEtimes

图 82: InP材料的激光器类型

数据来源：中国光学期刊网，中信建投证券

InP 材料可用于制作几乎所有有源+无源光电器件，InP 集成具有广泛的应用前景。除了光源，InP 材料还可以用于 AWG、波导、光栅等无源器件，以及调制器、探测器、光开关等有源器件。硅材料由于难以制作光源，因此严格意义上的硅光集成难以实现，而 InP 集成可以完美实现。InP 集成可以用于电信中的相干光模块，数通侧的光模块和光引擎（相比硅光方案成本较高），及 OPA方案激光雷达，较硅光方案，算是第二选择。

图 83: InP 材料的探测器、无源光器件和调制器

Researchgate optica Semantic Scholar

图 84: InP 材料的可应用领域

NTT Review optica

3.3 铌酸锂在调制器领域具备材料禀赋，薄膜化拓宽应用场景

铌酸锂材料的优势在调制器上体现，目前主要应用在电信领域。LiNbO3 具有电光系数大、本征调制带宽大、波导传输损耗小、稳定性好等优点，同时也有偏振敏感、尺寸大、调制电压高的缺点。LiNbO3 调制器是目前发展较成熟的调制器，其利用线性电光效应实现电信号对光信号的调制，通过外加电场改变光在晶体中传播的折射率，进而改变光的相位和偏振。目前 LiNbO3 调制器的应用场景主要在长距离的相干光通信领域以及军事及航天的陀螺仪等产品中。

图 85: 硅光、InP、体材料铌酸锂和薄膜铌酸锂调制器的对比示意图

调制器种类	优点	缺点	应用场景	主要供应商
硅光	·兼容CMOS工艺低成本低功耗	·耦合损耗大光源集成难度高偏振敏感	·相干光模块数通光模块CPO交换机中	Intel、Cisco等
磷化铟	调制效率高驱动电压小与光源易于集成	工艺要求高·成本高·材料要求高	中短距离传输场景	Lumentum、II-VI和新飞通等
体材料铌酸锂	调制带宽大传输损耗小稳定性好	·尺寸较大偏振敏感调制电压高	·相干光通信·军事及航天	富士通、住友、光库(Lumentum)
薄膜铌酸锂	尺寸小·易于集成·功耗低	工艺难度大·带宽降低技术尚不成熟	相干光通信军事及航天数通光模块	富士通、住友、铌奥、光库

数据来源：光库科技，中信建投证券

行业深度报告

薄膜铌酸锂调制器未来有望应用到数通光模块和激光雷达中。薄膜铌酸锂具有尺寸小、功耗低和易集成等优点，不过该技术目前尚未成熟。薄膜铌酸锂可以取代体材料铌酸锂的应用场景，包括长距离相干光通信领域和军事航天等领域。同时，薄膜铌酸锂调制器的应用场景可以拓展到数通光模块和硅基激光雷达中。TFLN 调制器可以取代高速数通光模块中的硅基调制器和 EA 调制器，也是硅基激光雷达中 OPA 的主流材料之一。

图 86: 薄膜铌酸锂集成器件示意图

optica

4. CPO、全光互连和光计算等前沿领域空间可期

4.1 CPO 产业化尚需时日，但却是行业未来重要的产品形态

什么是 CPO？ Co-packaged Optics，即共封装光学，光学引擎 PIC 与电学引擎 EIC 合封在一起的封装技术。其中光学引擎包括有源光学器件和无源光学器件，电学引擎则包括各种电学芯片及电路部分。共封装光学的优点：

降低功耗（核心优势）。电学引擎与光学引擎的电路距离大大缩短，电信号损耗降低，简化后的 SerDes 去掉 CDR、DFE、FFE 和 CTLE 之后功耗降低，最高可节省 30%的功耗；

降低成本。封装工艺成本更低，高集成度的光引擎成本更低，同时省去部分电学芯片成本更低，可降低25%-30%的成本。

减小尺寸。借助硅光技术和 CMOS 工艺，共封装的方式显著减小光电引擎各自独立封装方式的尺寸，同时能够实现更高密度的 I/O 集成。

图 87: CPO交换机切面结构示意图

数据来源：Meta，中信建投证券

为什么要用 CPO？CPO 交换机主要分为交换机芯片、SerDes 和光学部分，过去 10 年交换机带宽增长了 80倍。交换机芯片的带宽每两年提升一倍；电接口的 SerDes 数量和速率也在提升，速率从 10G/s 提升到 112G/s，数量从 64 个通道提升到 51.2T 时代的 512 个通道。交换机带宽从 640G 提升到 51.2T，交换机芯片功耗提升 7.4倍，每个 Serdes 通道的功耗提升 2.84 倍，结合 Serdes 通道数的增加，总功耗增加 22.7 倍。

交换机中 SerDes 的功耗大幅提升。随着单个 SerDes 带宽提升带来功耗的提升，同时结合 SerDes 数量的提升，未来 SerDes 的总功耗在交换机中的功耗占比将大幅提升。网络部分的功耗在数据中心中的功耗大幅提升：根据 Facebook 的测算，随着数据中心内部流量的大幅提升，网络部分的功耗占比增加明显，到下一代网络部分的功耗占比将从现在的 2%左右提升到 20%左右。

图 88: 交换机发展示意图

Cisco，

图 89: 交换机内部 SerDes功耗占比大幅提升

数据来源：Cisco，中信建投证券

图 90: 网络部分的功耗在数据中心中占比大幅提升

数据来源：Meta，中信建投证券

传输距离越近，SerDes 功耗越低。缩短交换机和光模块之间电信号需要传输的距离，可以简化 Serdes 芯片的功能，同时降低电信号的发射功率，从而降低 SerDes 的功耗。

传输距离越近，还可以降低光模块的功耗。电信号传输距离越近，对光模块中本来需要的 DSP 芯片要求也更低，从而降低光模块的功耗。

图 91: CPO 可以降低功耗

数据来源：Cisco，中信建投证券
行业深度报告

图 92: CPO 所降低的功耗拆分示意图

数据来源：Meta，中信建投证券

CPO 部署将在很大程度上受到交换演进的推动。交换演进将在 2025 年达到 102.4Tbps。一旦交换达到这个水平，可插拔收发器将逐渐消失。与使用可插拔光学器件相比，CPO承诺将功耗降低30%，每比特成本降低40%。到 2027 年，共封装光学的市场收入将达到 54 亿美元，2025 年全球 CPO 组件市场将超 13 亿美元，到 2028 年将增长到 27 亿美元。根据 LightCounting 的报告，从长远来看，CPO 不局限于硅光、不局限于数据中心，还有更大的前景。在2027 年，CPO 端口将占总 800G 和 1.6T 端口的近 30%。CPO 参与公司主要包括云服务厂商、设备商和芯片厂商等。Meta 在 2022 年的 OFC 会上展示了新一代的基于 51T ASIC 和 NPO 端口的交换机，4RU的尺寸；Marvell 推出的 NPO，基于自家 Teralynx 交换芯片平台，集成到标准 1RU 32 端口设备中，未来计划发展到支持 51.2T 交换机的 3.2T CPO 平台；Intel 的样机计划于 2024 年上市，此前先后收购了 Optoscribe 和 Tower；博通在 2023 年 OFC 推出了 51.2T 的 CPO 产品；IBM 推出了基于 VCSEL 的 CPO 产品。

图 93: 数据中心 CPO 器件的市场规模

数据来源：CIR，中信建投证券

图 94: 800G 和 1.6T 光模块中 AOC 和 CPO 的比例

LightCounting

CPO/NPO 交换机中的核心器件是光引擎，能够实现光电信号互相转换的功能。早期的光引擎可以通过传统分立式的结构，后续硅光技术逐步成熟后，也可以通过硅光集成的形式实现。光引擎可以被认为是光有源器件，且其中包含多个种类的光无源器件。光引擎可分为发射端和接收端，两者的结构类似，均包括有源和无源两部分。因为光模块中失效比例最高的器件就是激光器，所以为了提升 CPO 交换机整体的可靠性，目前主要的方案是将激光器外置，单独以 ELSFP 模块的形式存在。一旦激光器失效，直接更换 ELSFP 模块即可。因此光引擎的有源部分包括探测器、调制器和激光驱动芯片等，无源部分包括隔离器、MUX/DEMUX、透镜系统、FA器件和光收发组件等。

图 95: 光引擎结构示意图（左边为波分复用型，右边不包括波分复用）

数据来源：Meta，中信建投证券

NPO 优缺点清晰，应被看作 CPO 第一代产品。NPO，即 near packaged optics，最近成为继 CPO 之后又一热门的技术方向。相较 CPO，NPO 在高性能 PCB 底板上加上中间层，使得交换机芯片到光引擎的信号路由更方便，且中间层的加入使得信号不再通过 PCB 板，因此整个 PCB 板的性能无需升级，从而大大降低成本。同时，NPO 在遇到板上光引擎失效的问题时也更加容易解决。但是，相较 CPO，NPO 方案下交换机芯片和光引擎之间的电通道距离达到 150mm，损耗为 13dB，而 CPO 方案下只有 50mm 长度，损耗只有 10dB。虽然两者名称略有差异，但是我们更倾向于认为，NPO 可以看作 CPO 的第一代产品，后续随着各种技术难题的解决，会逐步演化到 CPO。

图 96: NPO 和 CPO 等模型示意图

数据来源：IPEC官网，中信建投证券

CPO 仍有很多技术难题，挑战和机遇并存。虽然行业内很多人对 CPO 的前景非常乐观，对 CPO 的研究也在热火朝天进行中，但 CPO 作为一个比较前沿的技术，仍然有很多技术难题需要攻克。例如光源的功耗问题，光源作为核心的部件之一，虽然外部光源在配置上更加灵活，但是激光器在高温下效率较低，因此给多个通道同时提供光源时，高功率带来低效率，其功耗反而会更高。而且，光引擎紧密排布在交换机芯片的周围，巨大的发热量如何进行有效地散热，光引擎失效后如何进行灵活地更换，新的光学连接器如何定义等这些技术难题都需要更加有效的解决方案。此外，CPO 产品是将光模块和交换机集成在一起，因此将对光模块和交换机行业产生较大的影响，在制定好相关产品标准之后如何使得两个产业链更好的协同，也将是一个重要的挑战。

图 97: CPO 交换机光学连接器结构示意图

数据来源：Meta，中信建投证券

图 98: 光引擎和交换机芯片的功耗较高

数据来源：Meta，中信建投证券

4.2 光计算闪耀 AI 领域，光互连实现芯片间高速通信

在数据中心及超算中心领域，计算、存储和传输是三大关键要素。在传输侧，通过光模块可以将交换机的电信号转化成光信号，再经过光纤传输到另一个交换机中，再经过光模块转换成电信号到交换机芯片中进行处

行业深度报告

理。因此交换机之间的传输可以通过光信号大大提升带宽，并降低功耗，目前最高传输速率可达 800Gbps。而芯片模组之间的传输，以及计算也可以通过光芯片实现，能够大幅提升传输速率，优化功耗。近年来，行业内也实现了高速的发展。

图 99: 数据中心三大要素示意图

数据来源：华为，中信建投证券

在 CPU 和 GPU 等算力芯片的计算能力以及存储系统读写能力大幅提升的前提下，芯片模组间的传输能力的提升成为了新的挑战。随着人工智能、云计算等行业的高速发展，数据流量呈现爆发式增长，而芯片间的传输能力也制约着整个算力系统的性能。通常来说，芯片之间的传输通过电通道，随着传输速率的提升，电信号的趋肤效应使得信号损耗增大，因此需要提升电信号的功率才能保持正常传输，导致整体功耗较高。若通过光信号进行传输，不但可以提升带宽，还可以降低功耗，因为光信号的传输损耗随着速率提升的变化几乎可以忽略不计。行业内，Ayar Labs 和 Intel 合作推出了在 CPU 和 FPGA等芯片加上光引擎实现光互连，英伟达和台积电合作在 GPU 芯片加上光引擎实现光互连。

图 100: Ayar Labs 光互连结构示意图

Ayar Labs

图 101: 英伟达光互连概念示意图

数据来源：英伟达，中信建投证券

近年来，光计算在 AI领域也呈现高速的发展，具有广阔的应用前景。根据 OpenAI 的数据，人工智能训练任务所需求的算力在 2012年至 2018 年期间增长了 300,000 倍，大约每 3、4 个月翻一番，远超摩尔定律带来的性能提升。以 Lightmatter 和 Lightelligence 为代表的公司，推出了新型的硅光计算芯片，性能远超目前的 AI 算力芯片。该光芯片的计算过程通过光信号进行，无需额外功耗，只需要光源产生光信号即可。根据 Lightmatter

行业深度报告

的数据，他们推出的 Envise 芯片的运行速度比英伟达的 A100 芯片快 1.5 到 10 倍，具体根据任务的不同有所差异。以运行 BERT 自然语言模型为例，Envise 的速度是英伟达芯片的 5 倍，功耗仅为后者六分之一。

图 102: Lightmatter 光计算芯片模组示意图

Lightmatter

光计算芯片的核心是硅光芯片，在非线性计算方面仍存限制。AI 领域的神经网络计算中，主要包括线性的加乘和非线性计算。光信号通过硅光芯片上的 MZI 阵列，能够顺利地实现加乘的线性计算，功耗低，延时低，并行能力强，且通过设计每个MZI两臂的电压可以适配不同的计算模型。光信号可以顺利完成矩阵的线性计算，且相比电信号计算更有优势，但是在非线性计算方面，光计算还有一定的困难，因此涉及到非线性计算时，光信号还需要转成电信号。且目前光芯片只负责计算方面的任务，存储以及交互都是通过电芯片完成的，因此要想用一颗光芯片实现计算+存储+互连全功能的理想情况，还有一定距离。

图 103: 光计算芯片中 MZI阵列示意图

Lightmatter

5.海外光器件龙头发展启示录

通过梳理海外光器件龙头公司的发展史，我们可以看到三个趋势：垂直一体化布局、持续并购和多业务并行发展。虽然近年来国内光器件公司迅速发展，尤其在光通信领域，国内厂商在行业的排名中占据了半壁江山，但是海外光器件龙头厂商仍然具有领先的优势和较强的竞争力。我们梳理了 Coherent（前身为 II-VI）、Lumentum以及 Fabrinet 等公司的发展史，可以看到相通的规律：一是在业务方面呈现垂直一体化布局；二是通过不断并购加强自身竞争力，保持增长的势头；三是多业务齐头并进。

5.1 Coherent：全球最大的光器件公司，近年来并购市场表现活跃

Coherent 是全球最大的光器件公司，其前身是 II-VI 公司。公司是材料、网络和激光领域的龙头厂商，其下游主要为工业、通信、电子和仪器仪表这四个市场，共同代表了一个快速增长的总目标市场，整体市场空间达650亿美元。2022年财年，公司营业收入为33.17亿美元，同比增长6.8%；净利润为2.35亿美元，同比下降21.1%，主要是由于公司收购 Coherent 带来利息费用的大幅增加。

图 104: 2013-2022 年 Coherent 营收数据

数据来源：Wind，中信建投证券

图 105: 2013-2022 年 Coherent 净利润数据

数据来源：Wind，中信建投证券

光器件由于其基础属性，可以应用于多个下游市场。公司 1971 年成立，专注于二氧化碳激光器相关光学器件。成立以来的 51 年内，公司不断新增相关业务。1998 年，公司启动了碳化硅业务；2004 年，公司开展热电子学业务；2007 年，公司新增激光处理头业务；2010 年，公司新增微光学系统业务； 2012 年，公司新增先进镀膜、国防光学系统和陶瓷金属化合物等业务；2016 年，新增 3D 识别的 VCSEL阵列产品，RF 和光学外延片；2018 年，新增高功率激光器系统，基于 LC 的 WSS；2019 年，新增高速率光模块、InP 光电子、基于 LCoS 的WSS，可调激光器等业务；2022 年，新增工业激光器、仪器仪表和激光加工设备等业务。综合来看，Coherent的下游市场包括通信、消费电子、激光加工、汽车光电子和仪表仪器等领域，市场空间广阔。

图 106: Coherent 公司发展历史示意图

Coherent

纵观 Coherent 及其子公司 Finisar 的发展史，就是一部并购史。Coherent 每年都能新增不同的业务，除了自身内生研发以外，另外也主要是由于外部不断的并购。公司的并购史可以分为两个阶段，第一阶段是公司前身 II-VI从 1971 年成立到 2018 年期间的并购，第二阶段为 2018 年至今的并购。第一阶段，公司从细分领域的光学公司，逐渐成长为全球无源光学器件龙头企业，同时工业激光器产品、功率半导体产品以及光通信有源器件产品也发挥垂直一体化的优势，所以无论是横向还是纵向，公司的竞争力不断增强。

图 107: IIVI 公司并购历史示意图

数据来源：IVI，中信建投证券

第二阶段皆为大手笔收购，公司有望产生质的变化。第二阶段为 2018 年至今，其中包括两个大手笔的收购，收购光通信行业龙头厂商 Finisar 以及激光器整体解决方案龙头厂商 Coherent。2019年，II-VI 以约 32 亿美元的报价，完成对 Finisar 的收购，营收差不多翻倍，该收购对 II-VI 的业绩和业务影响都是里程碑式的；2022 年，II-VI 以总价约 70 亿美元收购了 Coherent，收购完成后，II-VI 和 Coherent 将共同实现年收入约为 41 亿美元，成为在光子解决方案、化合物半导体和激光技术及系统的全球领导者。

图 108: II-VI 与 Coherent 公司并购之后的业绩和业务示意图

Coherent

子公司 Finisar 通过垂直整合模式不断加强竞争力，保持全球光通信龙头地位。Finisar 成立于 1988 年，1999年上市，至 2018 年被 II-VI 收购时的近二十年器件营业收入保持高速增长。2003 年至 2014 年，Finisar 通过收购不断提升自身垂直整合能力，不断扩大制造及研发优势，建立起光模块领域多种核心技术壁垒，先后布局激光器芯片、电芯片、相干技术及 WSS 等。2019 年，公司被 II-VI 收购。

图 109: Finisar 并购历史示意图

Finisar

5.2 Lumentum：全球领先的光芯片提供厂商

得益于苹果的 3D 传感的高速发展，消费电子类的业务 2018 年大幅提升，未来有望在 LiDAR 等领域继续实现突破。公司主营业务在光通信领域，包括数据中心业务和电信通信业务。2018 年以后得益于苹果消费电子类产品中大量采用3D传感方案，公司的VCSEL产品成为苹果主要供应商，因此其消费者与工业业务大幅增加，2018 年收入达到 5.84 亿美元，占收比达 46.8%，后续其营收占比稳定在 30%左右。2022 年公司实现收入 17.13亿美元，同比下降 1.7%。其中消费者与工业收入占比 29.8%，数通及电信收入占比为 58.9%。

图 110: 2015-2022 年 Lumentum 营收数据

数据来源：Wind，中信建投证券

图 111: 2015-2022 年 Lumentum 净利润数据

数据来源：Wind，中信建投证券

Lumentum前身 JDSU 由 Uniphase 与 JDS 于 1999 年合并而成，相关产业链合并购频繁。公司的历史始于1979 年，前身之一 Uniphase 成立，另一前身 JDS 于 1982 年成立，1999 年 JDS 与 Uniphase 合并为 JDSU 公司。2015 年 8 月，JDSU 拆分为两家独立上市公司，分别为 Lumentum 和 Viavi，Lumentum 主要是负责商业光学产品业务，Viavi 主要负责源 JDSU 的设备业务。在光通信方面，公司 2018 年收购了 Oclaro，并且剥离了光模块业务，主要聚焦于激光器等器件产品。2021 年，公司收购了 Neophotonics，2022 年，公司收购了 IPG 的电信传输产品业务线。目前 Lumentum 主要业务聚焦在光器件及光模块、3D 传感和商用激光三大领域，延续了 JDSU在光学技术市场领域的领先地位，生产高性能商用激光器。

图 112: Lumentum 并购历史示意图

Lumentum

JDSU 在分拆前，同样践行垂直一体化的战略，从芯片到器件再到设备，具备较强的竞争力。作为全球老牌光通信龙头厂商，在分拆前通过收购保证了产业链垂直一体化布局。2018 年，Lumentum 在收购 Oclaro 之后，虽然剥离了光模块业务，专注于激光器等芯片产品，但是公司在光通信以外的多个领域布局，包括 3D 传感等。2021 年，公司参与了 Coherent 的收购，旨在获取工业激光器、激光设备等业务，拓宽公司业务范围，可惜在最终竞争中不敌报价更高的 II-VI。公司转头便收购了新飞通，补齐了在激光器领域的商业版图。有意思的是，如果我们去梳理 Oclaro 和新飞通的历史，也能看到数量繁多的并购事件。

图 113: Lumentum 收购 Neophotonics 后的业务整合

Lumentum

公司依靠多年来在光通信领域激光器的研发、生产等经验，产品广泛应用于消费电子及汽车光电子领域。Lumentum 面向 iToF、dToF、结构光、汽车 In-cabin 及汽车激光雷达等多种应用的 VCSEL 和 EEL 产品，均处于量产状态，目前在世界各地，有超过 10 亿个 Lumentum 二极管激光器正在正常运行。Lumentum VCSEL（芯片及封装）已经通过了 AEC-Q102 认证并实现批量出货，可为车内 DMS/OMS 应用提供货架产品。面向激光雷达，Lumentum 多结 VCSEL的光功率密度大幅提升，有望成为激光雷达系统设计的首选光源。Lumentum 不仅可以提供车规级可靠性的 VCSEL 标品，也可以根据客户需求进行汽车 VCSEL 的深度定制开发。

图 114: Lumentum 的 VCSEL 产品用于汽车光电子领域

Lumentum

5.3 Fabrinet：全球领先的光器件一站式解决方案厂商

Fabrinet 是全球从事光器件代工的行业龙头厂商，基于在光通信领域积累的丰富经验，逐步向工业激光器、汽车光电子和光学传感等领域拓展。Fabrinet 目前与 1550nm 激光雷达领先厂商 Luminar 和 FMCW 硅光子激光雷达领先厂商 Aeva 合作。

图 115: Fabrinet 的四大下游市场

Fabrinet

Fabrinet 创立于 2010 年，公司创始人 Tom Mitchell 为希捷联合创始人，同年收购希捷在泰国的工厂。在创立之后的十几年期间，该公司通过内生和外延不断增加新的产品线，纵向一体化布局，横向不断拓宽市场。其中包括，2004 年新增 PCBA、汽车 MEMS 传感器以及光模块产线；2005 年新增定制化光学产品，定制化高精度玻璃元器件和连接解决方案产品线；2007 年新增工业激光器和科研用激光器，医疗器件和传感器等产品线；2012 年新增定制化硅光器件和模块，100G 电信和数通光模块及器件等产品线；2016 年新增激光雷达模块及系统产品线。参考 Fabrinet，天孚通信也在向激光雷达和医疗检测等领域拓展，公司未来发展空间仍然广阔。

图 116: Fabrinet 公司发展史示意图

Fabrinet

6.投资建议

6.1 本轮光模块行情走势建议参考 2019Q1-2020Q2

数通光模块行业在 2016-2018H1 处于景气周期，中际旭创期间股价表现较好，2018H2-2019H1 全球云计算及互联网巨头资本开支迎来调整，期间股价也下行。北美 FAAM（Facebook、Amazon、Alphabet、Microsoft）2016-2018 Capex 增速为 29.65%、27.94%、62.74%，虽然 2018 年全年增速强劲，但 2018Q3 起增速显著放缓。

当时，经过近 3 年（2016-2018H1）的景气周期，云厂商基础设施如服务器、光网络等利用率不够饱满，相当于计算、存储、网络能力有一定的“库存”，叠加宏观经济及中美摩擦导致的不确定性，企业信息化投入收缩，企业上云放缓，互联网巨头面临增长压力，因此资本开支增速明显放缓，直至 2019Q1 资本开支负增长。

历史比较相似。2020-2022H1 年北美四家云厂商资本开支高增近 3 年，2022 年下半年资本开支明显降速。2022Q4，北美四家云厂商资本开支 395.04 亿美元，同比增长 8.07%，明显降速（2022 年前三季度单季同比增速基本都在 20%或以上）。亚马逊作为资本开支大户，2022Q4 出现 2015Q4 以来第一次单季度负增长，下降 12.37%。在此背景下，2022 年虽然光模块公司业绩普遍表现较好，但股价与估值不断下跌。

那轮北美云基础设施需求的放缓，只是云厂商的“库存”调整，待“库存”出清，流量增长，云基础设施Capex 增速将显著回升。实际上，2019Q2 之后北美云厂商的资本开支同比已有增长。北美云厂商 Capex整体延续回暖态势，其中亚马逊、谷歌较为显著，亚马逊 2019Q3 Capex 同比增长 40.13%，中际旭创股价提前开涨。

我们认为，在 AI 带动下，叠加宏观经济企稳，数字经济发展，国内外云厂商资本开支有望在今年企稳。

图 117: 北美四家云厂商资本开支（百万美元）

Bloomberg

图 118: 中际旭创股价复盘

数据来源：wind，中信建投证券

从历史估值来看，中际旭创 2019 年 PE-TTM 高点时超过 70 倍，2020 年高点超过 100 倍，过去 5 年平均PE-TTM 为 47.28 倍，2019 年、2020 年基于当年业绩与当年市值的 PE 为 72.49x、41.91x。

6.2 建议重视国内光模块/光器件板块性投资机会

国内光器件行业处于全球领先地位，广泛的下游应用场景将培育出多家优秀的公司。近年来，得益于国内光纤网络的大规模建设，以及数据中心的快速发展，国内光器件产业链成长迅猛，诞生了一批优秀的公司。从LightCounting 的数据中可以看到，2010 年排名前十大光模块公司中只有一家国内公司 WTD（武汉电信器件有限公司），在接下来的时间，不断有新的国内光模块公司跻身前十行列，到 2021 年，国内有六家公司进入全球前十光模块供应商名单，具备较强的竞争力。光模块公司的快速发展，也带动了上游众多光器件公司的高速成长。

图 119: 2010-2021 年全球前十大光模块供应商

Finisar	Finisar	1	Finisar	II-VI&Innolight(tie)
Opnext	Hisense	2	Innolight	II-VI&Innolight(tie)
Sumitomo	Accelink	3	Hisense	Huawei(HiSilicon)
Avago	Acacia	4	Accelink	Cisco（Acacia）
Source Photonic	FOIT（Avago）	5	FOIT（Avago)	Hisense
Fujitsu	Oclaro	6	Lumentum/Oclar	Accelink
JDSU	Innolight	7	Acacia	Broadcom
Emcore	Sumitomo	8	Intel	HGG
WTD	Lumentum	9	AOi	Eoptolink
NeoPhotonics	Source Photonic	#	Sumitomo	Molex

Source: LightCounting
LightCounting

行业深度报告

中际旭创：公司是全球领先的光模块供应商，在多个领域均具有较强的竞争力。在主力的数通光模块市场，公司从 100G 时代突飞猛进，一举成为头部厂商，市场份额处于行业领先地位。近年来，公司在 200G 和 400G光模块市场延续了以往的领先优势，产品结构升级带来盈利能力的整体提升。2023 年，随着 800G 光模块的批量化出货，公司作为全球主要供应商，有望核心受益。AIGC 无论在训练侧还是推理侧，对光模块都有强劲需求。在巩固数通市场领先地位的同时，公司在电信市场和相干市场均有出色的表现。而且，公司在行业前沿领域也重点布局，包括硅光技术和 CPO 技术，以确保未来的竞争力。公司依靠在光通信领域深耕多年的经验，有望在激光雷达领域取得领先地位。

新易盛：公司是全球领先的光模块厂商，在 400G 时代取得了突破，市占率处于领先地位。2023 年 OFC会议上，公司推出了 800G 线性驱动的可插拔光模块 LPO，以及采用单波 200G 技术的 1.6T 和 800G 光模块。随着 800G 光模块市场需求增长，公司有望从小批量到批量出货，继续取得领先优势。同时，公司在新客户开拓方面也有望不断取得新进展，将为公司增长提供支撑。公司盈利能力较强，随着营收的持续提升，业绩有望实现较快增长。

天孚通信：公司是国内光通信行业上游的头部企业，可以提供有源及无源光器件的整体解决方案。公司定增项目光引擎产品产能有望大幅增长，400G 及 800G 产品居于行业内领先水平。公司与海外科技巨头保持深度绑定，有望在 AI 的浪潮中充分受益。北极光电转产稳步推进，盈利质量有望提升。数据中心规模化建设使得高速数通光模块需求保持旺盛，公司有望充分受益。此外，公司积极开拓新的领域，包括激光雷达、医疗检测等，有望取得快速进展，实现业绩和估值的双提升。

华工科技：公司校企改革释放企业活力，优化决策流程及提升效率。公司的光模块产品有望突破海外高速数通市场，为 AI 发展提供底层高速网络连接。公司联接业务从光连接拓展至无线连接带来收入增量，新能源汽车传感器和热管理系统有望随着新能源车渗透率提升快速放量。公司发挥协同优势，智能制造业务有望实现收入增长和效率提升。

源杰科技：公司的主要产品为光通信上游的光芯片，主要包括 DFB 和 EML 产品等，在行业内具备较强的竞争力。公司 2.5G 和 10G 速率的 DFB 光芯片广泛应用于接入网和电信侧光模块中，在 5G 基站建设热潮和千兆家宽加速推进的大背景下，公司的业绩实现了快速提升。公司的 25G DFB 光芯片在国内具备较强的竞争力，能够实现国产替代化。公司产品在数据中心领域渗透率低，未来 25G、50G 以及 100G 等高速率光芯片有望打开数据中心市场新空间。公司的 100G PAM4 EML激光器有望取得先发优势，将广泛应用于 400G、800G 等高速数通光模块中。

腾景科技：公司是国内领先的精密光元器件厂商，深耕光通信及光纤激光市场多年。公司致力于打造全球领先的光学平台，产品具备较强竞争力。公司积极拓展新兴市场，包括半导体设备零部件、激光雷达、AR、生物医疗、HUD 和量子信息等领域。公司在 WSS 领域上游是龙头地位，产品具备较强的竞争力，现逐步往数通领域下沉，将打开新空间。

光迅科技：公司是国内老牌的光器件龙头厂商，在光通信领域深耕多年。公司的光器件产品，广泛应用于接入网、传输侧和数据中心等领域。公司在 VCSEL 激光器、DFB 激光器和探测器等光芯片产品上布局多年，目前 25G DFB 等高端的光芯片已经能够实现批量化生产。同时，公司在硅光芯片等领域亦有多年的经验，具备较强的竞争力。除此之外，公司可以为激光雷达厂商提供 1550nmDFB 种子光源，以及发射端模组等产品。

中瓷电子：公司是国内电子陶瓷的龙头厂商，打破国外厂商垄断局面，成功实现国产替代化。电子陶瓷应

行业深度报告

用广泛，市场空间广阔。公司主业经营稳健，客户侧不断拓展。同时第三代半导体资产重组加速落地，氮化镓和碳化硅等新增业务具备较强竞争力，有望加速公司发展。同时公司的静电卡盘等半导体设备重要零部件产品具备较强竞争力，有望加速国产替代化。

光库科技：公司在光纤激光器和光通信领域深耕多年，是国内领先的光器件公司。募投项目铌酸锂调制器可广泛应用于下游多个市场，随着产能逐步扩张，业绩贡献有望提升。公司的薄膜铌酸锂 TFLN 芯片，在高速数通光模块领域具备广阔的应用前景，同时公司将进一步拓宽应用范围，打开新空间。公司在激光雷达领域布局多年，随着下游客户开始逐步放量，公司有望受益。

博创科技：公司是国内领先的光器件公司，包括硅光的 VOA、DWDM 等器件。同时公司的接入网局端光模块产品竞争力较强，出货量领先国内其他同行厂商，处于行业的龙头地位。公司在硅光模块领域布局多年，技术积累深厚，与海外多家科技巨头厂商保持深度绑定，客户侧有望快速实现突破，400G、800G 等高速硅光模块的出货量将大幅增长。

联特科技：公司在长距离传输的光器件和光模块产品具备较强的竞争力，技术积累深厚。同时与海外设备厂商保持深度合作关系，受到国内外一流客户的一致认可。公司目前推出了 800G 全系列产品，有望在数通市场取得明显突破。此外，公司基于硅光和薄膜铌酸锂的产品也在积极布局中，有望取得先发优势。

德科立：公司在长距离传输的光学器件方面具备国内领先的优势，包括光放大器、光模块和子系统等产品。公司光模块主要应用于长距离传输，包括相干和非相干光模块，具备长时间的技术积累，与多家客户保持深度绑定关系。同时公司积极布局薄膜铌酸锂等前沿技术领域，有望取得先发优势。

仕佳光子：公司是国内领先的光芯片公司，具备国内稀缺的 IDM 全流程能力。PLC 分路器芯片具备较强竞争力，市占率全球领先；AWG 芯片广泛应用于 5G 和数据中心等应用场景中，销售收入大幅提升，并不断开拓新的客户；DFB 激光器领域，10G 速率及以下已经实现批量化生产，25G 速率验证稳步推进。公司逐步开发微透镜芯片、VOA 芯片以及激光雷达种子光源芯片等产品，有望进一步打开业绩空间。

剑桥科技：公司收购 Oclaro 的模块部门之后，具备高速光模块的设计和量产能力。目前公司的 400G 及 800G等行业领先光模块产品，均有相关的布局和研发，有望在 800G 时代实现较大的突破。同时公司硅光模块产品、LPO 产品等均也具备竞争力，有望取得先发优势。

燕东微：公司将硅光芯片作为四大战略发展方向之一，拟投产的 12 英寸晶圆生产线定位为高密度功率器件、显示驱动 IC、电源管理 IC、硅光芯片等。我们认为，硅光光模块作为未来的主要发展趋势，硅光芯片需求量将显著提升，国内光模块公司未来有望披量出货硅光光模块，公司有望充分受益。

行业深度报告

风险分析

光器件及光模块产品广泛应用于下游多个领域，但如果下游需求不好，将影响相关公司的业绩；AIGC 的快速发展，无论训练侧还是推理侧对光模块需求都有较大拉动，若 AIGC 发展不及预期，及光模块需求也将受到影响，假设用于训练的 H100 GPU 销售量减少 10 万只，那么按照英伟达 DGX H100 SuperPOD 的胖树三层架构来计算，则 800G 光模块的需求将减少 35 万只；光模块公司数量较多，在一些下游领域的竞争较为激烈，若竞争加剧，价格存在大幅下滑的风险；光模块和光器件公司给海外客户提供光有源和无源器件，同时光模块公司也从海外供应商采购芯片等原材料，若国际环境变化将对商务关系产生影响，同时若海外宏观经济衰退，存在对行业的需求产生影响的风险；CPO 等前沿技术发展若不及预期，对相关公司的收入或产生影响。

行业深度报告

分析师介绍

阎贵成

中信建投证券通信&计算机行业首席分析师，北京大学学士、硕士，专注于云计算、物联网、信息安全、信创与 5G 等领域研究。近 8 年中国移动工作经验，6 年多证券研究经验。系 2019-2021 年《新财富》、《水晶球》通信行业最佳分析师第一名，2017-2018年《新财富》、《水晶球》通信行业最佳分析师第一名团队核心成员。

武超则

中信建投证券研究所所长兼国际业务部负责人，董事总经理，TMT 行业首席分析师。新财富白金分析师，2013-2020 年连续八届新财富最佳分析师通信行业第一名；2014-2020 年连续七届水晶球最佳分析师通信行业第一名。专注于 5G、云计算、物联网等领域研究。中国证券业协会证券分析师、投资顾问与首席经济学家委员会委员。

杨伟松

通信行业分析师，南京大学理学学士，浙江大学工学硕士。6 年光通信行业研发及管理经验，曾就职于光通信头部企业 Coherent。2022 年 2 月加入中信建投通信团队，主要研究光通信、ICT 设备和激光雷达等方向。

于芳博

中信建投人工智能组首席分析师、通信行业分析师，北京大学空间物理学学士、硕士，2019 年 7 月加入中信建投，主要覆盖人工智能等方向，下游重点包括智能汽车、CPU/GPU/FPGA/ASIC、EDA 和工业软件等方向。

评级说明

投资评级标准		评级	说明
报告中投资建议涉及的评级标准为报告发布日后6个月内的相对市场表现，也即报告发布日后的6个月内公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。A股市场以沪深300 指数作为基准；新三板市场以三板成指为基准;香港市场以恒生指数作为基准；美国市场以标普500 指数为基准。	股票评级	买入	相对涨幅15%以上
		增持	相对涨幅5%-15%
		中性	相对涨幅-5%一5%之间
		减持	相对跌幅5%一15%
		卖出	相对跌幅15%以上
	行业评级	强于大市	相对涨幅10%以上
		中性	相对涨幅-10-10%之间
		弱于大市	相对跌幅 10%以上

分析师声明

本报告署名分析师在此声明：（i）以勤勉的职业态度、专业审慎的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告, 结论不受任何第三方的授意或影响。（ii）本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。

法律主体说明

本报告由中信建投证券股份有限公司及/或其附属机构（以下合称“中信建投”）制作，由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国（仅为本报告目的，不包括香港、澳门、台湾）提供。中信建投证券股份有限公司具有中国证监会许可的投资咨询业务资格，本报告署名分析师所持中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格证书编号已披露在报告首页。

在遵守适用的法律法规情况下，本报告亦可能由中信建投（国际）证券有限公司在香港提供。本报告作者所持香港证监会牌照的中央编号已披露在报告首页。

一般性声明

本报告由中信建投制作。发送本报告不构成任何合同或承诺的基础，不因接收者收到本报告而视其为中信建投客户。

本报告的信息均来源于中信建投认为可靠的公开资料，但中信建投对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告所载观点、评估和预测仅反映本报告出具日该分析师的判断，该等观点、评估和预测可能在不发出通知的情况下有所变更，亦有可能因使用不同假设和标准或者采用不同分析方法而与中信建投其他部门、人员口头或书面表达的意见不同或相反。本报告所引证券或其他金融工具的过往业绩不代表其未来表现。报告中所含任何具有预测性质的内容皆基于相应的假设条件，而任何假设条件都可能随时发生变化并影响实际投资收益。中信建投不承诺、不保证本报告所含具有预测性质的内容必然得以实现。

本报告内容的全部或部分均不构成投资建议。本报告所包含的观点、建议并未考虑报告接收人在财务状况、投资目的、风险偏好等方面的具体情况，报告接收者应当独立评估本报告所含信息，基于自身投资目标、需求、市场机会、风险及其他因素自主做出决策并自行承担投资风险。中信建投建议所有投资者应就任何潜在投资向其税务、会计或法律顾问咨询。不论报告接收者是否根据本报告做出投资决策，中信建投都不对该等投资决策提供任何形式的担保，亦不以任何形式分享投资收益或者分担投资损失。中信建投不对使用本报告所产生的任何直接或间接损失承担责任。

在法律法规及监管规定允许的范围内，中信建投可能持有并交易本报告中所提公司的股份或其他财产权益，也可能在过去 12 个月、目前或者将来为本报告中所提公司提供或者争取为其提供投资银行、做市交易、财务顾问或其他金融服务。本报告内容真实、准确、完整地反映了署名分析师的观点，分析师的薪酬无论过去、现在或未来都不会直接或间接与其所撰写报告中的具体观点相联系，分析师亦不会因撰写本报告而获取不当利益。

中信建投证券研究发展部

北京

东城区朝内大街 2 号凯恒中心 B

座 12 层

电话：（8610） 8513-0588

联系人：李祉瑶

邮箱：lizhiyao@csc.com.cn

上海

上海浦东新区浦东南路528号南塔 2103 室

电话：（8621） 6882-1600

联系人：翁起帆

邮箱：wengqifan@csc.com.cn

深圳

中信建投（国际）

福田区福中三路与鹏程一路交汇处广电金融中心 35 楼

电话：（86755）8252-1369

联系人：曹莹

邮箱：caoying@csc.com.cn

香港

中环交易广场 2 期 18 楼

电话：（852）3465-5600

联系人：刘泓麟

邮箱：charleneliu@csci.hk

AI 提升光模块行业景气度，重视光模块板块性投资机会

通信

核心观点

摘要

1、ChatGPT 惊艳亮相，AI 有望显著带动光模块需求。

2、800G 光模块量产窗口已至，2024 年或成 800G 大年。

维持

强于大市

市场表现

相关研究报告

5、本轮光模块行情走势建议参考 2019Q1-2020Q2。

目录

表目录

图目录

行业深度报告

1.ChatGPT 惊艳亮相，AI带动光模块需求

1.1 ChatGPT 掀起 AI 浪潮，国内外科技巨头将展开竞赛

1.2 AI 训练侧或改变数据中心网络架构，光模块需求有望明显提升

1.3 800G 光模块量产窗口已至，2024 年或成 800G 大年

2.光器件种类丰富，应用广泛

2.1 光有源器件是核心器件，推动光学技术的发展和应用

2.1.1 激光器是现代光学领域的“心脏”，为光通信、激光雷达等领域持续输血

2.1.1.1 光通信领域的激光器

2.1.1.2 激光雷达领域的激光器

2.1.2 探测器在光通信领域国产替代化进展较快，激光雷达领域发展尚需时日

2.1.3 调制器作用重要，铌酸锂具备材料天赋

2.2 国内厂商在光无源器件领域具备全球领先地位，产品完备且有竞争力

2.2.1 光纤类无源器件广泛应用于光通信和 1550nm 激光雷达方案中

2.2.2 自由空间类光无源器件为光学领域最基础产品之一

3.从材料看光器件及光模块的演进历史

3.1 硅光技术发展迅速，硅光集成目前是各行业主流方案

3.2 InP 材料是激光器最主流的选择，集成化方案亦有应用

3.3 铌酸锂在调制器领域具备材料禀赋，薄膜化拓宽应用场景

4. CPO、全光互连和光计算等前沿领域空间可期

4.1 CPO 产业化尚需时日，但却是行业未来重要的产品形态

4.2 光计算闪耀 AI 领域，光互连实现芯片间高速通信

5.海外光器件龙头发展启示录

5.1 Coherent：全球最大的光器件公司，近年来并购市场表现活跃

5.2 Lumentum：全球领先的光芯片提供厂商

5.3 Fabrinet：全球领先的光器件一站式解决方案厂商

6.投资建议

6.1 本轮光模块行情走势建议参考 2019Q1-2020Q2

6.2 建议重视国内光模块/光器件板块性投资机会

风险分析

分析师介绍

阎贵成

武超则

杨伟松

于芳博

评级说明

分析师声明

法律主体说明

一般性声明

中信建投证券研究发展部

深圳

中信建投（国际）

中信建投-通信行业：AI提升光模块行业景气度，重视光模块板块性投资机会-230428.pdf