报告摘要：
　　目前AI产业链可以分为基础层、技术层和应用层，基础层包括算力端和数据端，算力端主要为AI大模型训练和推理提供算力，算力来源于数据中心，自下而上包括数据中心运营、服务器集成、交换机、光模块、PCB、存储芯片、GGPU芯片，数据端包括数据提供商和数据处理商，技术层为设计和训练大模型的大型互联网等各类主体，应用层为根据开源大模型开发落地各类小模型及应用软件企业。本文侧重于讨论基础层中算力端光模块、数据中心环节的转债投资机会。
　　AI模型的训练和推理需要高带宽、低时延的光通信来提高算力的利用效率，而光模块是光通信的必要部件，因此光模块是AI大模型推理和训练的必需品。AI高算力的需求还会带来对光模块速率和数量需求的提升，测算发现H100 GPU数量与800G光模块的比值大致在1:1.5，单片H100GPU对应400G光模块在1只以上，800G光模块的2024年预期的增量可能占存量光模块市场的10%以上。
　　2022年全球光模块市场规模130亿美元左右，下游主要包括数通市场、无线通信市场、有线固网接入市场，后两者已过建设高峰期，增速放缓，新增需求主要集中在400G以上的高速光模块。我国光模块企业在全球的销售占比领先，可以直供英伟达、谷歌等核心客户，相比AI产业链其他环节能最快兑现业绩。中高速光芯片技术壁垒最高，具备国产替代逻辑。
　　AI发展直接拉动数据中心大类中智算中心的需求。商用数据中心可分为传统数据中心、云计算数据中心和智算中心，前两者提供通用算力，智算中心则提供AI训练和推理算力。假设2024年出货150万片A100芯片、150万片H100芯片，则AI大模型训练和推理带来的我国数据中心机柜租赁收入为100亿元左右，占现有市场规模的3%左右。此外，随着机柜功率密度提高，数据中心温控领域液冷替代风冷是大趋势，且液冷价值量更大，有望为温控领域带来增量需求。
　　目前已发或拟发转债上市公司中涉及光模块业务的约11家，关联度较高的包括永鼎转债、烽火转债；涉及数据中心（含液冷）业务约14家，关联度最高的包括奥飞转债、科华数据、佳力转债、中贝通信。
　　风险提示：AI商业化不及预期、下游客户认证不顺利
　　

研究报告全文：TableInfo1TableDate证券研究报告发布时间2023-9-12TableTitleTableInvest证券研究报告债券研究报告AI转债怎么看之光模块数据中心篇报告摘要中证转债指数目前TableSummaryAI产业链可以分为基础层技术层和应用层基础层包括算力端和数据端算力端主要为AI大模型训练和推理提供算力算力来源于数据中心自下而上包括数据中心运营服务器集成交换机光模块PCB存储芯片GGPU芯片数据端包括数据提供商和数据处理商技术层为设计和训练大模型的大型互联网等各类主体应用层为根据开源大模型开发落地各类小模型及应用软件企业本文侧重于讨论基础层中算力端光模块数据中心环节的转债投资机会相关报告TableReport东北固收8月金融数据点评意外公布的社AI模型的训练和推理需要高带宽低时延的光通信来提高算力的利用融效率而光模块是光通信的必要部件因此光模块是AI大模型推理和--20230912训练的必需品AI高算力的需求还会带来对光模块速率和数量需求的东北证券可转债一周市场回顾行情不稳时双低与高股息策略防守性比较提升测算发现数量与光模块的比值大致在单H100GPU800G115--20230910片H100GPU对应400G光模块在1只以上800G光模块的2024年预期东北固收专题报告怎样高频跟踪申万行业的增量可能占存量光模块市场的10以上的盈利表现--20230907东北固收库存跟踪报告主动去库存向被动2022年全球光模块市场规模130亿美元左右下游主要包括数通市场去库存切换的状态并未改变无线通信市场有线固网接入市场后两者已过建设高峰期增速放--20230905缓新增需求主要集中在400G以上的高速光模块我国光模块企业在重点关注半年报业绩兑现标的全球的销售占比领先可以直供英伟达谷歌等核心客户相比AI产--20230904业链其他环节能最快兑现业绩中高速光芯片技术壁垒最高具备国产替代逻辑证券分析师陈康执业证书编号S0550520110001AI发展直接拉动数据中心大类中智算中心的需求商用数据中心可分18621112086chenk1nesccn为传统数据中心云计算数据中心和智算中心前两者提供通用算力研究助理胡嘉祥智算中心则提供AI训练和推理算力假设2024年出货150万片A100执业证书编号S055012207006818811050186hujx1nesccn芯片150万片H100芯片则AI大模型训练和推理带来的我国数据中心机柜租赁收入为100亿元左右占现有市场规模的3左右此外随着机柜功率密度提高数据中心温控领域液冷替代风冷是大趋势且液冷价值量更大有望为温控领域带来增量需求目前已发或拟发转债上市公司中涉及光模块业务的约11家关联度较高的包括永鼎转债烽火转债涉及数据中心含液冷业务约14家关联度最高的包括奥飞转债科华数据佳力转债中贝通信风险提示AI商业化不及预期下游客户认证不顺利请务必阅读正文后的声明及说明TablePageTop债券研究报告目录1AI大模型发展对光模块数据中心需求的催化611AI产业链612AI带来的算力需求测算613AI训练和推理为什么需要光模块714AI对高算力的需求带来光模块速率和数量需求的提升815AI训练和推理带来的高速光模块增量需求测算1016高速光模块成为热点的原因1217AI带来光模块增量需求与存量市场规模比较1318AI为带来的数据中心IDC增量需求16181数据中心分类16182智算中心增量需求测算1719AI带来数据中心增量需求与存量市场规模比较182光模块产业链梳理1921产业链总览1922光芯片19221光芯片基本分类介绍19222光芯片端如何提高传输速率21223光芯片价值量拆分22224光芯片竞争格局2323光器件2424光模块2625光模块技术升级路线梳理28251LPO28252NPOCPO28253硅光技术29254薄膜铌酸锂303光模块转债标的梳理314数据中心产业链梳理3341产业链总览3342数据中心投建和运营33421数据中心建设运营主体分类33422数据中心建安与运营成本拆分34423数据中心投建和运营的壁垒35424数据中心投建和运营业务未来发展趋势3543电源设备3744温控设备38441数据中心温控设备分类38442数据中心温控设备市场规模及竞争格局41443温控设备未来发展趋势42请务必阅读正文后的声明及说明246TablePageTop债券研究报告5数据中心转债标的梳理42图表目录图1AI产业链6图2历代GPT模型大小7图3历代英伟达GPU芯片算力7图4CPU与GPU之间的通信8图5光模块用于服务器外部的连接8图6PCIe展示图8图7PCIe传输速度变化图8图8传统三层网络9图9二层叶脊网络10图10英伟达DGXH100系统网络架构11图11英伟达QM9700交换机11图12英伟达DGXH100系统光模块需求11图13英伟达DGXH100服务器端口示意图12图14中际旭创光模块产品能耗表12图15AI产业链各环节行情指数收益率净值化12图16全球光模块厂商排行13图17国内主要光模块厂商近年营收情况13图18全球光模块市场当前规模及预测14图195G通信网络结构14图20长距传输与固网接入结构14图38三大通信运营商资本开支16图23DGXA100服务器17图24DGXH100服务器17图25部分案例机柜出租单价18图26数据中心能耗支出占比18图27中国数据中心市场规模19图28中国移动互联网接入流量19图29光模块产业链19图30光模块结构20图31光芯片大类20图32DML直接调制20图33EML外调制20图34光模块速率的提升路径22图35NRZ与PAM4调制的对比22图36光模块BOM成本中际旭创23图37光芯片BOM成本源杰科技23图38各型号光芯片国产化率情况23图39全球25G及以下DFBFP激光器芯片市场份额24图40全球10GDFB激光器芯片市场份额24图41陶瓷套管25请务必阅读正文后的声明及说明346TablePageTop债券研究报告图42光收发组件25图43AWG结构26图44CWDM与DWDM的比较26图45光模块封装方式迭代27图46光模块和光芯片公司研发费用和毛利情况28图47光模块企业在建工程占营收比重28图48LPO方案无需DSP芯片28图49CPO封装29图50硅光模块30图51硅光衬底上集成异质光器件30图52MZ调制器工作原理30图53传统铌酸锂与薄膜铌酸锂调制器对比30图54光模块转债标的梳理31图55光模块相关转债正股行情收益率净值化32图56行业指数明显上涨下跌时标的正股表现32图57正股收益率与指数相关系数32图58数据中心产业链33图59中国数据中心市场参与者格局34图60中国数据中心地域分布34图61数据中心建设硬件采购成本占比35图62数据中心运营成本占比及毛利率35图63中国公有云市场规模36图64中国数据中心机柜数36图65中国传统数据中心业务规模36图66中国UPS市场规模37图67模块化UPS38图68UPS工作原理38图69数据中心温控设备分类39图70机房风冷示意图39图71各类温控方案比较39图72冷板式液冷40图73浸没式液冷40图74单相浸没式液冷40图75两相浸没式液冷40图76数据中心耗能占比40图77温控设备BOM成本41图78中国机房空调市场41图792021年我国机房空调市场格局41图80数据中心转债标的梳理43图81数据中心相关转债正股行情收益率净值化44图82指数明显上涨下跌时标的正股表现44图83正股收益率与指数相关系数44表1数据中心分类16表2激光器芯片分类21请务必阅读正文后的声明及说明446TablePageTop债券研究报告表3探测器芯片分类21请务必阅读正文后的声明及说明546TablePageTop债券研究报告1AI大模型发展对光模块数据中心需求的催化11AI产业链目前AI产业链可以分为基础层技术层和应用层基础层包括算力端和数据端算力端主要为AI大模型训练和推理提供算力算力来源于数据中心自下而上包括数据中心运营服务器集成交换机光模块PCB存储芯片GGPU芯片数据端包括数据提供商和数据处理商技术层为设计和训练大模型的大型互联网等各类主体应用层为根据开源大模型开发落地各类小模型及应用软件企业本文侧重于讨论基础层中算力端光模块数据中心环节的转债投资机会图1AI产业链数据来源公开资料整理东北证券12AI带来的算力需求测算算力端行情的核心驱动因素是AI大模型训练及推理所带来的增量算力需求各个环节的需求空间测算也基于此因此首先我们需要对AI带来的潜在算力增量有一定的认知目前AI大模型的训练1和推理2都需要大量的算力且考虑到训练端涌现效应的存在未来模型随着模型的升级迭代所需的算力规模还会提高从定量角度训练所需算力取决于AI大模型参数量和训练所用数据量根据OpenAI论文预训练GPT3所需算力1750108参数量31011训练用数据6系数3151023flops而英伟达A100GPU芯片的单精度带张量核心峰值算力是312TFlops3121012flops算力利用率20左右假设30天时间完成GPT3的训练则需要2000张左右的A100芯片英伟达目前算力最高的H100芯片单精度带张量核心峰值算力为10001012flops同样30天训练GPT3级别的大模型需要600张H100芯片1通过输入语料库调整参数经由无标注预训练有标注强化学习形成具有通用问题解决能力的大模型2用户使用大模型解决问题请务必阅读正文后的声明及说明646TablePageTop债券研究报告芯片推理阶段所需算力取决于模型参数量和输入输出数据量GPT3推理所需算力1750108参数量输入输出数据2系数按照ChatGPT36月日均访问人次3500万计算假设单次输入输出500字符高峰期需求翻倍则算力需求单秒最高值约为141017flops需要2000张左右A100芯片或700张H100芯片图2历代GPT模型大小图3历代英伟达GPU芯片算力数据来源公开资料整理东北证券数据来源公开资料整理东北证券13AI训练和推理为什么需要光模块光模块是光通信的必要部件光模块用于高带宽4长距离数据传输领域作用是光电转换发送端把电信号转换成光信号通过光缆传送后接收端再把光信号转换成电信号光模块主要应用在以基站接入网和传输网为代表的电信领域以及以数据中心为代表的数据通讯领域最早的数据传输主要依靠铜缆但由于铜缆的信号衰减幅度大于光缆在高带宽长距离领域逐渐被光缆替代也相应带来光模块需求的提升因为数据终端使用电信号所以光电转换是光通信的必要环节相应光模块也成为必需品AI模型的训练和推理需要高带宽低时延的光通信来提高算力的利用效率算力主要取决于GGPU的计算速度但GGPU的利用率通常只能达到10-30利用率不高很重要的原因在于通信由于AI模型参数量和训练用数据量大为了缩短训练时间同时需要多个GPU多台服务器进行计算再将结果汇总并行计算对通信即数据传输提出更高要求数据中心的通信涵盖服务器内部和外部通信内部通信为多个GPU之间GPU和CPU之间GPUCPU和DRAM内存之间的通信内部通信主要依靠PCIe高速串行计算机扩展总线标准外部通信为服务器交换机路由器存储设备之间的通信服务器外部通信依靠铜缆和光缆而光缆通信离不开光模块因此光模块主要在服务器外部通信中发挥作用3ChatGPT参数量未知此处按GPT3参数量推算4带宽指在单位时间内能传输的数据量请务必阅读正文后的声明及说明746TablePageTop债券研究报告图4CPU与GPU之间的通信图5光模块用于服务器外部的连接数据来源英伟达CUDA手册东北证券数据来源公开资料整理东北证券14AI对高算力的需求带来光模块速率和数量需求的提升服务器内部通信速率的提升是高速光模块需求提升的基础PCIe从2003年推出后开始平均每三年进行一次技术迭代单通道传输速率从25GTs升级至64GTs最大16通道带宽从32Gbps提升至1024Gbps目前最前沿产品PCIe60还未商用化但已商用化的PCIe50也已具有超过500Gbps的带宽服务器内部数据通过内置网卡与外部进行交互内部传输速率是内置网卡向外传输速率的上限服务器与交换机之间即两个光模块端口的传输速率则由内置网卡传输速率决定因此服务器内部传输速率的提升也会促使服务器与交换机之间传输速率的提升对光模块传输速率提出更高要求500Gbps带宽的PCIe50的推出相应带来对800G高速光模块的需求此外英伟达针对服务器内部数据传输推出PCIe方案的替代产品NVlink最新一代NVlinkX18通道双向带宽达到7200Gbps是PCIe50的7倍光模块速率不足反而成为制约算力通信的瓶颈图6PCIe展示图图7PCIe传输速度变化图单通道传输速X16通道带版本编码方案发布时间率GTs宽Gbps108b10b25322003208b10b564200730128b130b8126201040128b131b16252201750128b132b325042019601b1b6410242022数据来源公开资料整理东北证券数据来源公开资料整理东北证券服务器外部通信网络架构迭代带来连接节点的增多催生更大光模块需求服务器外部通信由传统的三层网络逐步迭代到叶脊网络模型传统三层网络包括接入层汇聚层和核心层每一层均主要由交换机构成接入层交换机向下与服务器连接向上与汇聚层交换机连接汇聚层交换机再和最上层核心层交换机连接而叶脊网络模型则可缩减为两层叶层交换机向下与服务器连接向上与脊层交换机连接请务必阅读正文后的声明及说明846TablePageTop债券研究报告图8传统三层网络数据来源公开资料整理东北证券三层网络主要适用于服务器各自为战单独完成对外任务交付服务器间通信需求量小在大数据量并行计算领域存在天然劣势传统三层网络设计目标主要在于支持南北向数据传输从服务器到路由器而东西向服务器之间数据传输能力不足具体体现在不同服务器之间数据传输往往要经过汇聚层与核心层而汇聚层与核心层通常存在13110的带宽收敛比5向上传输的带宽低于向下传输的带宽使得当多个服务器同时需要经由上层交换机与其他服务器进行数据传输时就会出现时延和丢包多个服务器连接单个交换机导致可能出现争夺带宽造成响应速度放慢也可能出现某个交换机带宽难以满足数据传输需求但全部交换机的使用率反而不高即便南北向传输带宽充足但由于不同交换机辖区的服务器之间数据传输必须通过汇聚层甚至核心层传输路径过长也容易产生时延叶脊网络架构则更加适用于服务器之间分工合作共同完成对外任务交付的场景叶脊网络架构通过多个服务器连接多个交换机压缩网络层级减少数据传输距离等方式有效解决了传统三层网络东西向数据传输能力不足的问题而AI训练需要大量服务器之间的通信因此AI训练用的智算数据中心大多采用叶脊网络模型相比传统三层网络叶脊网络模型的连接点数量增多相应带来更多的光模块需求5带宽收敛比指某层交换机上行链路带宽比上下行链路带宽小于1意味着自下而上的数据传输有出现堵塞概率这么设置的目的在于提高高层级交换机的使用率请务必阅读正文后的声明及说明946TablePageTop债券研究报告图9二层叶脊网络数据来源Wind东北证券叶脊网络架构下光模块光缆传输模式是主流叶交换机与服务器之间的中短距数据传输主要依靠AOC有源光缆和DAC直连电缆DAC又可根据两端有无补偿芯片分为有源和无源AOC的传输介质为光纤传输光信号DAC为铜传输电信号因此AOC涉及光电转换光缆两头装有光模块而DAC不涉及光模块AOC较DAC优势在于传输距离长体积小质量轻抗干扰能力强劣势在于成本较高功耗高故障率较高叶交换机和脊交换之间传输距离比较长主要通过光模块光缆模式进行数据传输与AOC方案区别在于未将光模块与光缆封装在一起数据传输速度越快DAC可用距离就越短随着AI对传输速度要求提高DAC适用场景或将减少AOC和光模块光缆方式的渗透率可能进一步提高由于两种方式均涉及光电转换单服务器光模块需求或将提高15AI训练和推理带来的高速光模块增量需求测算根据TrendForce数据英伟达AI算力芯片市占率60-70因此本文主要根据英伟达相对前沿且商业化程度较高的DGXH100服务器集群为例测算高速光模块需求测算H100GPU数量与800G光模块的比值大致在115单片H100GPU对应400G光模块在1只以上DGXH100服务器集群采用2层叶脊网络架构共128台服务器分为4个SU可扩展单元每个SU由32台服务器8台叶交换机组成4个SU之间通过16台脊交换机连接每个SU中服务器与交换机之间通过光模块光缆方式连接服务器中装有8个传输速度为400Gbps的ConnectX-7网卡用于对外数据传输服务器外带有4个OSFP八通道小型可插拔800G光模块端口需拓展成8个传输速率为400GbpsQSFP四通道小型可插拔端口以实现与8台叶交换机的连接服务器向上数据传输速度为单端口400Gbps8台叶交换机下行端口对应使用传输速度400Gbps的光模块因为需与单个SU全请务必阅读正文后的声明及说明1046TablePageTop债券研究报告部32台服务器相连使用量为32个上行端口则使用16个800G光模块与服务器集群的16台脊交换机连接16台脊交换机下行端口对应使用传输速度800G光模块与叶交换机相连可以看出英伟达DGXH100系统网络架构采用11的带宽收敛比即服务器层上行带宽等于叶层上行带宽单台服务器上行总带宽为32Tbps单个SU中32台服务器上行总带宽1024Tbps而单个叶交换机上行总带宽为128Tbps单个SU中8台叶交换机上行总带宽也为1024Tbps意味着单个服务器无需排队即可通过叶交换机与同个SU服务器或通过脊交换机与其他SU的服务器进行数据互传保障了AI训练过程中多个服务器并行计算对网络高带宽无时延的要求图10英伟达DGXH100系统网络架构数据来源英伟达官网东北证券综合测算下来一个英伟达服务器集群计算网络所需400G光模块数量为1024个全部为叶交换机需求800G光模块数量为1536个服务器叶交换机脊交换机各512个如果换算成单GPU用量由于单个服务器带有8个GPU合计1024个GPU则GPU数量400G光模块800G光模块1115另外服务器集群会配置一定数量的存储单元服务器通过交换机与存储单元连接目前主要利用400G光模块光缆方式因此存储网络端也会带来400G光模块的需求图11英伟达QM9700交换机图12英伟达DGXH100系统光模块需求单台所需单台所需400G光模800G光模设备数量400G光模块800G光模块块需求块需求服务器128-4-512叶交换机3232161024512脊交换机16-32-512合计---10241536数据来源英伟达官网东北证券数据来源公开资料整理东北证券请务必阅读正文后的声明及说明1146TablePageTop债券研究报告结合AI训练和推理对H100芯片的需求测算单个GPT3级别大模型训练需要600张H100芯片推理需要700张H100芯片即一个大模型需要1300张H100芯片A100芯片则需要4000张左右GPT3是在2020年推出的按照大模型迭代速度目前单个大模型参数及训练用数据量均有提升2023年A100芯片出货量预计出货量突破百万级别H100芯片则有望在2024年放量按照150万张H100芯片估算800G光模块需求在200万个以上16高速光模块成为热点的原因高速光模块环节在本轮AI行情中表现最为突出可能的原因在于一是高速光模块是AI训练和推理的必需品必须性体现AI训练提高数据传输需求如果服务器内部数据传输速率增加但光模块传输速率没有相应增加就需要更多的低速光模块也意味着在服务器交换机上增加更多端口同时需要更多的光缆但服务器和交换机由于体积散热等原因端口数是有潜在限制高速替换低速也能节省光缆的成本更高速率的光模块具有单bit功耗更低的优势随着交换芯片的技术迭代交换机的交换容量随之提升由于端口数量的限制为发挥交换机的最大交换能力就要求单端口的传输速率提升目前英伟达子公司mellanox销售的QM9700交换机双向交换容量达到512Tbps设置了32个接口因此单接口速率达到800Gbps图13英伟达DGXH100服务器端口示意图图14中际旭创光模块产品能耗表速率激光器芯片探测器芯片最大距离功耗W单位功耗WG100GEMLAPD30km450045200GEMLPIN2km650033400GEMLPIN500m120030800GEMLPIN2km160020数据来源英伟达官网东北证券数据来源中际旭创官网东北证券图15AI产业链各环节行情指数收益率净值化数据来源Wind东北证券请务必阅读正文后的声明及说明1246TablePageTop债券研究报告二是我国光模块企业在全球的销售占比领先可以直供英伟达谷歌等核心客户相比AI产业链其他环节能最快兑现业绩光模块是AI产业链上我国少有的与美国处于同一梯队的环节2022年全球前十家光模块企业有7家是中国企业包括旭创科技排名并列第1华为排名第4光迅科技排名第5海信宽带排名第6新易盛排名第7华工正源排名第8索尔思光电排名第10光模块市场集中度较高旭创科技Coherent收购Finisar思科华为四家厂商市场份额合计超过50图16全球光模块厂商排行图17国内主要光模块厂商近年营收情况数据来源LightCounting东北证券数据来源LightCounting东北证券17AI带来光模块增量需求与存量市场规模比较光模块下游主要包括数通市场无线通信市场有线固网接入市场后两者已过建设高峰期增速放缓根据LightCounting数据2022年全球光模块市场规模130亿美元左右具体包括FTTx接近10亿下游为有线固网接入无线前传后传接近10亿下游为无线通信市场CWDMDWDM650亿左右长距数据传输下游三个市场均涉及AOCIDC存储网络互联10亿下游为数通市场以太网框架互联即数据中心内部互联50亿左右下游主要为数通市场下游占比数通市场无线通信市场有限固网接入市场根据LightCounting预测2027年全球光模块市场规模预计超过210亿美元CAGR10左右主要增长由长距离数据传输数据中心内部互联两个场景贡献6采用波分复用技术光模块将不同波长的光在单条光纤上传输这里或代指长距离传输场景请务必阅读正文后的声明及说明1346TablePageTop债券研究报告图18全球光模块市场当前规模及预测数据来源LightCounting东北证券数通市场光模块需求具体包括数据中心内部通信数据中心互联DCI内部通信部分上文已做详细拆解数据中心互联主要为了解决数据中心占地能源供应限制跨地域用户接入灾备需求等问题使用200G以上光模块光缆模式进行数据中心之间通信实现算力生产与使用的分离受益于东数西算政策无线通信市场光模块需求目前主要在于5G通信市场5G通信网络层级由高到低分为NGC核心网CU中央单元DU分布单元和AAU有源天线单元DU和AU之间的传输为前传CU和DU之间的传输为中传NGC和CU之间的传输为回传所需光模块速率分别为25G50G及以上100G及以上有线固网接入市场主要是光纤到户网络层级由高到低分为广域网骨干网城域网和接入网广域网以100G光模块为主2022年中国移动首次进行200G的招标目前中兴400G产品正在验证城域网主要使用100G光模块接入网主要采用PON7架构速率取决于用户端网络速率的升级目前主要为EPON125GGPON25G正处于10GPON建设发展期图195G通信网络结构图20长距传输与固网接入结构数据来源公开资料整理东北证券数据来源公开资料整理东北证券7无源光纤网络属于一种接入网技术请务必阅读正文后的声明及说明1446TablePageTop债券研究报告当前数通市场非AI用光模块景气度高位回落受头部客户放缓传统数据中心部署计划的影响LightCounting今年3月下调了对以太网光模块市场的销售预期2023年预计以太网光模块市场将减少10并且在2025年前不会有超过两位数的增长对长期的CAGR的预判仍维持在13左右5G建设有所放缓但2023年上半年新建节奏超预期通信运营商5G建设的高峰期在2020年此后逐步进入稳定增长期根据工信部数据2022年我国新建5G基站超过887万个5G基站总数量达2312万个每万人拥有5G基站达到164个2023年上半年新增625万个已超出年初预计的全年60万个新增基站的目标不过中长期看通信运营商可能也在有意识地收缩5G基站投资而转向数据中心投资5G投入在资本开支中的占比逐年下降每年新增基站的数量同比较难实现快速增长或与5G使用率不够高有关后续看点在于使用率能否提升手机销量能否回暖进而促使运营商加大5G领域的资本开支力度有限固网市场增长呈现结构性特点广域网城域网和10G以下接入网建设较为完备但增速一般相比之下10G以上接入网市场空间较大根据工信部数据截至2022年12月我国10GPON端口数达1523万个比2021年末净增737万个千兆及以上接入速率的用户数为9175万户全年净增5716万户占总用户数的156固网接入市场10G光模块渗透率仍低未来有一定增长空间市场研究公司Omdia预测2022-2027年全球PON市场CAGR12310G及以上PON增速预计更快总的来说除了AI训练和推理需求光模块的其他应用场景短期内或难见快速增长而训练和推理需求集中在400G以上的高速光模块800G光模块通过下游大客户验证的主要是旭创及Finisar预计2024年800G光模块两家的产能合计达到200万只以上单个平均按600美元计算不考虑其他光模块公司前二厂商或将有12亿美元的营收增量占到存量市场10左右存量数通市场的20以上从节奏上看光模块厂商与下游英伟达等大客户对次年上半年订单议价时间一般在10-12月届时次年上半年的订单量指引会更加确定目前高速光模块的需求主要集中在海外国内互联网厂商订单尚未明显反映请务必阅读正文后的声明及说明1546TablePageTop债券研究报告图21三大通信运营商资本开支数据来源Wind东北证券光模块厂商正在逐渐向激光雷达领域延伸激光雷达是一种通过发射激光来测量物体与传感器之间精确距离的主动测量装置目前被广泛应用于自动驾驶无人机3D绘图物联网和智慧城市等高科技领域由于在底层工艺与技术上光通信和激光雷达具有一定共通性工作波长重合因而光芯片光器件光模块厂商长期积累的技术平台和产线具有一定复用性激光器芯片主要使用VCSEL芯片根据Yole的测算汽车ADAS激光雷达市场将在未来5年迎来高速增长年均复合增长率高达73到2027年ADAS激光雷达市场规模预计将从2021年的3800万美元增至2027年的20亿美元成为激光雷达行业最大的应用领域从交付量上来看2024年前全球激光雷达的销量预计将保持在100万台以下而2027年全球激光雷达交付量预计将达530万台其中450万台将服务于汽车市场18AI为带来的数据中心IDC增量需求181数据中心分类AI发展直接拉动数据中心大类中智算中心的需求互联网数据中心IDC属于算力基础设施主要进行数据的处理储存和分发如果将算力资源类比成电能则IDC发挥发电与储能的功能商用数据中心可分为传统数据中心云计算数据中心和智算中心前两者提供通用算力智算中心则提供AI训练和推理算力前两者主要由CPU承担计算功能智算中心主要由GPU承担计算功能智算中心单服务器算力量更大且对服务器并行运算要求更高通用算力中云计算渗透率在提升传统数据中心数据处理和存储需求端与具体服务器之间的绑定会更加明确而云计算数据中心则使硬件设备虚拟化将大量服务器形成算力池使得算力资源的调度更加灵活表1数据中心分类数据中心类型传统数据中心云计算数据中心智算中心算力类型通用通用AI承担主要计算功能芯片CPUCPUGPU服务器利用率低高高单位算力使用成本高低低请务必阅读正文后的声明及说明1646TablePageTop债券研究报告通信运营商第三方IDC服通信运营商大型互联网企主要拥有方大型互联网企业地方国企务商大型企业业等云厂商主要使用方各类企业云服务需求企业布局AI业务企业预期增速平稳平稳快数据来源公开资料整理东北证券182智算中心增量需求测算数据中心服务商收入主要来源是机柜租赁收入因此可以根据当前通用数据中心单机柜租赁收入合理推算配备中高端AI服务器智算中心的单机租赁收入再根据AI大模型训练和推理所需服务器数量推断出智算中心租赁收入潜在增长空间AI服务器机柜单柜服务器数量少但功率密度8大通常来说机柜功率密度不同单机柜收入也不同因此需先明确AI服务器的功率密度服务器机柜尺寸通常以U为单位1U445厘米高2U89厘米高依此类推标准机柜一般为42U可以摆放12-16台通用服务器用于AI训练和推理的英伟达DGXA100服务器尺寸6U但由于需要留出散热移动走线等空间A100服务器单机柜服务器数量达不到7台目前单机柜为5台服务器服务器最大功率65KW则功率密度为325KW性能更高的英伟达DGXH100服务器尺寸更大单机柜仅可以摆放4台单服务器最大功率102KW则功率密度为408KW相比之下通用服务器机柜功率密度通常为44KW或88KW图22DGXA100服务器图23DGXH100服务器数据来源英伟达官网东北证券数据来源英伟达官网东北证券第一种算法为根据传统服务器机柜租赁收入直接估算AI服务器单机柜收入根据奥飞数据2023年定向增发说明书及对交易所的回复44KW机柜单KW租赁收入大致在1500元月88KW机柜单KW收入大致在1200元月可以看到随着功率密度增大单位功率收入在降低由于AI服务器机柜功率密度较高其单KW租赁收入大概率低于1200元月若按照1000元月大致估算则其单机柜月收入应该在3-4万左右第二种算法为根据AI服务器单机柜用电成本倒算其单机柜收入电能消耗是机柜8功率密度指单机柜功率请务必阅读正文后的声明及说明1746TablePageTop债券研究报告租赁业务的主要成本项目前服务器用电成本占收入比重约34-39且这一占比会随着功率密度增加而增加按照奥飞数据2023年定向增发说明书披露的募投项目南沙数据中心能耗成本可以大致倒算出的广州南沙区数据中心用电成本072元kwh左右按这一电价可以推算出DGXA100服务器单机柜能耗成本16万年假设用电成本占收入比重为40则单机柜租赁年收入在40万左右单月收入33万元左右DGXH100服务器单机柜单月收入则在42万元左右图24部分案例机柜出租单价图25数据中心能耗支出占比数据来源奥飞数据关于定增审核问询函的回复东北证券数据来源奥飞数据关于定增审核问询函的回复东北证券本文第一部分我们测算了GPT30级别大模型训练和推理需要4000张A100芯片或1300张H100芯片对应500台DGXA100服务器100个机柜或者163台DGXH100服务器41个机柜则单个GPT30级别大模型带来数据中心机柜出租年收入为4000万A100和2000万H100假设2024年出货150万片A100芯片150万片H100芯片则AI大模型训练和推理带来的数据中心机柜租赁收入为385亿元左右19AI带来数据中心增量需求与存量市场规模比较近年来数据中心的增长动能在于移动互联网数据流量的提升及云服务渗透率提高未来动能可能在于数据要素化工业信息化和AI的发展根据第三方咨询机构统计我国数据中心市场多年保持20以上的增速2021年我国数据中心市场规模超过3000亿按照每年20-30的增速2023年大概率将超过4000亿可能主要归为两个原因4G5G带来的移动互联网接入流量的提升运营商与大型互联网公司加速布局云计算基础设施随着这两个增长动能的逐渐减弱未来数据中心需求的主要增量在于G端和B端的数据要素化和工业信息化5G渗透率的提升AI带来的对智算中心的需求根据中国电子信息产业发展研究院发布的2022中国数字经济发展研究报告目前中国算力规模约占全球的27排名第二假设我国大模型智算中心占比与总算力占比类似结合AI芯片出货量推断的2024年全球大模型智算中心收入对应我国2024年大模型智算中心机柜租赁收入或超100亿占现有市场规模的3左右请务必阅读正文后的声明及说明1846TablePageTop债券研究报告图26中国数据中心市场规模图27中国移动互联网接入流量数据来源科智咨询东北证券数据来源工信部东北证券2光模块产业链梳理21产业链总览光模块产业链上游包括光芯片电芯片光器件光模块生产设备中游为光模块集成商下游数通领域供给国内外云计算厂商通信领域供给通信设备厂商其中光芯片和电芯片国产率低图28光模块产业链数据来源Wind东北证券注标粗公司已发或拟发转债22光芯片221光芯片基本分类介绍光芯片是光模块最核心的部件其起到光电信号转换光信号生成等作用光芯片可以进一步组装加工成光器件再集成到光模块上光芯片按其功能具体分为请务必阅读正文后的声明及说明1946TablePageTop债券研究报告激光器芯片和探测器芯片激光器芯片可加工封装为光发射器件TOSA发挥将电信号转换成光信号并发射的功能探测器芯片可加工封装为光接收器件ROSA发挥接收光信号并转换为电信号的功能激光器芯片按出光方式可以分为面放射9和边发射10两类面发射VCSEL芯片工作波长较短适用短距离传输场景成本较低边发射芯片分为FPDFB分布式反馈和EML电吸收调制三种传输距离较长其中FPDFB属于DML直接调制直接调制11会造成激光特性变化产生啁啾12效应而导致同一道光不同时间的频率不一样频率不同的光在光纤中传输速率不同进而导致到达接收点的时间存在差异最终使得探测器芯片接收到的光波与激光器发出的光波出现差异表现出色散13增大带宽减小同时还会影响信号质量这个缺陷还会随着传输距离的拉长而放大而EML由DFB激光器和电吸收EA调制器单片集成通过外加EA调制器对激光器芯片发出的恒定光进行调制不改变激光特性不存在直接调制的问题表现出色散低带宽高信号的传输质量更好的优势使其成为是目前最先进的长距激光器芯片图29光模块结构图30光芯片大类数据来源公开资料整理东北证券数据来源源杰科技招股书东北证券图31DML直接调制图32EML外调制数据来源公开资料整理东北证券数据来源公开资料整理东北证券9光从垂直于半导体衬底表面的方向射出10光从平行于半导体衬底表面的方向射出11调制指将携带信息的信号叠加到光波上直接调制指由激光器芯片根据电信号调整出光强度12信号频率随时间变化13光波中不同频率分量以不同速度传输而产生到达终点时间不同导致误码率增加色散与带宽成反比请务必阅读正文后的声明及说明2046