投资要点
AI驱动下1.6T需求紧迫，光模块升级周期缩短：ScalingLaws是最早由OpenAI提出的大模型开发的黄金经验法则，即给定算力资源，大模型参数量和数据量存在最大化模型效果的最优解，若提升算力资源，最优解更大，即大模型效果更好，算力规模增大和升级仍是通往AGI的关键。英伟达更强性能的B100有望于2024Q2推出，对应服务器网卡升级至800G,交换机侧光模块升
级至1.6T且GPU:1.6T光模块配置比例约为1:2.5。光模块是典型的由产品升级驱动的周期成长性行业，云计算时代产品升级周期4-5年，AI驱动800G-
1.6T升级周期缩短至两年，大模型军备竞赛持续，板块成长性不断加强。DSP/SerDes为1.6T升级瓶颈，2024Q3或为成熟拐点：①光模块行业标准：OSFP MSA针对1.6T已推出行业标准；8*200G或为最优量产方案。②光芯片：单波200G为1.6T光模块未来主流方案，海外巨头已推出200G PAM4EML芯片；200GVCSEL研发难度高，或无法紧跟该轮升级窗口。③电芯片：Marvell、博通正加速支持1.6T的DSP产品升级，低功耗诉求下逐步向3nm制程升级，目前技术标准仍需完善，产品正逐渐成熟。④200GSerDes成为产业成熟关键：博通200G SerDes有望于2024Q3推出，打通以太网1.6T成熟
最后一环，使得1.6T光模块在功耗、延迟、成本等方面将更具量产优势，英伟达200G SerDes产品进度或与博通相当；随着200G SerDes大批量出货，
1.6T放量确定性高，EML凭借成熟的产业链配套方案，有望率先起量。
● 产业链还有哪些投资机会?
● 1)硅光：在集成度提升、EML芯片或短缺背景下，1.6T硅光模块成熟进度虽落后传统方案，但具备相较此前更好的量产条件。CW激光器、硅光设备包括耦合、贴片和封装等均有望受益于行业快速发展。
● 2)激光器：1.6T时代，200GEML有望成激光器主要量产方案，200GVCSEL目前研发进度落后EML,或在短距多模场景给硅光CW激光器机会，国内激光器芯片厂商具备国产替代机会。
● 3)连接器：数据中心是主要应用场景之一，AI影响下迭代周期快；需求量与光模块强相关。高速IO连接器与光模块对插使用，海外已有224G产品，国内112G逐步起量。光纤连接器竞争激烈，头部公司市场份额高、竞争力强。
● 4)其他：陶瓷基板、薄膜铌酸锂、TEC芯片等环节有望受益于1.6T升级。投资逻辑及标的推荐：Scaling Laws经验法则表明算力提升仍是未来大模型通往AGI的关键，2024年，英伟达有望于Q2推出B100系列芯片，AI驱动光模块升级周期缩短，交换机传输间或标配1.6T光模块。随着200GDSP/SerDes在2024Q3的成熟，全产业链成熟助力1.6T光模块起量，传统EML单模方案为主流。重点推荐：中际旭创、天孚通信、新易盛；建议关注：鼎通科技、中瓷电子、太辰光、罗博特科、源杰科技、仕佳光子、博创科技、光库科技、光迅科技、华工科技等。风险提示：电芯片升级进度不及预期；贸易摩擦加刷；AI应用进度不及预
期。1、AI驱动下1.6T需求紧迫，光模块升级周期缩短
1.1、为什么 Scaling Laws重要?
Scaling Laws(缩放法则):模型参数量、数据集、计算量之间应该存在最优解。Scaling Laws最早由OpenAI提出，2020年OpenAI发布了论文《Scaling Laws forNeural Language Models》研究了模型参数量、数据集、计算量之间关系，其给出的结论是最佳计算效率训练涉及在相对适中的数据量上训练非常大的模型并在收敛之前early stopping,即参数规模是最重要的。
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