智通財經APP獲悉，中信證券研究稱，AI大模型與應用的快速發展離不開算力基礎設施的持續投入，高性能、高帶寬、低延遲的網絡是算力集群性能升級的關鍵保障。該行認為光互聯技術在Scale up網絡滲透率提升+Scale out網絡價值量升級的雙重因素推動下，將迎來巨大的發展機遇。目前由于AI網絡對于廠商研發能力、產能+物料等交付能力，以及新技術布局要求的不斷提升，頭部廠商的優勢正在不斷凸顯。該行看好國內光通信龍頭公司的發展潛力。維持通信行業“強于大市”評級。

AI產業快速發展背景下，網絡性能將成為算力集群性能升級的關鍵保障

近期OpenAI、Google等廠商大模型快速迭代，如Nano Banana等多模態模型表現驚艷。中信證券認為AI產業的快速發展離不開近年來算力的持續投入，同時海外四大云廠商在最新財報中也對未來的資本開支表述積極，體現了算力基礎設施的重要性。隨著AI集群規模的不斷擴張，對于高性能、高帶寬、低延遲的網絡要求正在不斷提升，該行認為光互聯技術有望在未來AI Scale out與Scale up網絡中發揮重要作用。

光互聯技術是實現高性能、高帶寬、低延遲網絡的關鍵，未來滲透率有望持續提升

中信證券認為，隨著AI對于網絡帶寬要求與集群規模的不斷提高，銅連接在部分場景中已經難以勝任，光互聯技術未來的重要性將不斷提升。其中第一個驅動因素是光互聯正在向scale up網絡進行滲透：在AI超節點規模正在不斷提升的背景下，NPO/CPO等新型光互聯技術有望有效解決scale up網絡長距離互聯+高速帶寬難以同時實現的問題;第二個驅動力是Scale out網絡中光模塊價值量的提升，其主要因素來源于算力集群規模的不斷擴張與ASIC+以太網模式的逐漸普及。

AI產業推高光通信廠商的技術與交付能力門檻，頭部企業優勢愈發明顯

研發上，目前隨著AI產業對于網絡帶寬、能耗、延時要求的提高，光模塊在產品溫控、色散等的設計難度也在不斷提升，依賴于廠商在技術研發上的不斷投入;與此同時，產品速率迭代周期也已經縮短至1-2年，這進一步提升了對廠商創新速度的要求。交付能力上，目前下游旺盛的需求要求于廠商具備充足的產能布局與物料供應，頭部廠商同樣具備優勢。此外，龍頭廠商在CPO與OCS等新產品/新技術布局上也更加領先，亦有望在未來的競爭中占得先機。

風險因素

AI發展不及預期;云廠商資本開支不及預期;1.6T等新產品進展不及預期;新方案/新技術研發進度不及預期;技術路徑風險;地緣政治風險。

投資策略

在AI產業高速發展背景下，光互聯技術正在逐漸替代銅連接，成為實現高性能、高帶寬、低延遲AI網絡的關鍵。目前光互聯一方面在向Scale up網絡滲透;另一方面，隨著算力集群規模的擴張，光互聯在Scale out網絡中的價值量占比也在逐步提升。目前頭部光通信廠商在研發壁壘、物料與產能儲備以及新技術方案等方面優勢顯著，中信證券認為未來龍頭廠商的優勢將愈發凸顯。維持通信行業“強于大市”評級。

本文轉載自微信公眾號"中信證券研究"，智通財經編輯：莊禮佳。