通信行业基础设施系列报告之光模块需求测算：AI训练及推理有望带动高速率光模块用量

　　SuperPOD 为英伟达专为AI 设计的一站式AI 数据中心解决方案，为业内典型案例。NVIDIA DGX SuperPOD 作为英伟达针对AI发展而开创的一站式 AI 数据中心，拥有最为典型而高效的胖树拓扑架构，可以作为光模块与GPU 数量关系测算过程的主要对象和测算结果的拓展依据。在NVIDIA SuperPOD 的基础上，NVIDIA于2015 年开始构建Selene，最终实现了全新的人工智能模型节点架构，制造出了运行速度排名全球第五的超级计算机。
　　光模块相比传统铜线优势明显，随着高速率场景占比提升有望逐步替代铜线。相比于传统的铜缆传输，光模块凭借自身截面半径小、易于弯折、连接范围广和易于布线等优势，在传输速率逐渐提升的当下有望进一步替代铜线，实现全光模块方案。
　　A100 与H100、训练与推理场景中光模块种类及数量不尽相同。
　　1）在训练场景中，通过模型测算：在A100 GPU 搭建的胖树拓扑结构下，200G 光模块用量与GPU 数量关系为6：1；在H100 GPU搭建的胖树拓扑结构下，400G 光模块用量与GPU 数量关系为1：
　　1，800G 光模块用量与GPU 数量关系为2.5：1。2）在推理场景中，数据中心经流的东西向信息流量相比于南北向较少，对于带宽要求低于训练用数据中心，但是鉴于我们认为推理侧GPU 用量高于训练侧GPU 用量，推理场景对于光模块市场规模和需求增速也有一定的推动能力。
　　建议关注标的：中际旭创、新易盛、天孚通信、源杰科技、光迅科技、华工科技、博创科技、太辰光、仕佳光子、剑桥科技、光库科技、德科立。
　　风险提示：AIGC 发展不及预期，云厂商数据中心建设不及预期，宏观环境变动风险，测算及假设不及预期风险。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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