AI芯片、光模块和光芯片的发展趋势

根据 OpenAI 官网，AI 模型训练计算量自 2012 年起每 3.4 个月就增长一倍。以 GPT-3 模型为例，根据 lambdalabs 数据，该模型参数规模达 1750 亿，完整训练运算量达3640PFlop/s-days(以 3640PFlop/s 速度进行运算，需要 3640 天)。模型完成单次训练约需要 355 个 CPU 年并耗费 460 万美元(假设采用 Nvidia Tesla V100 芯片)。

高算力需求迫切，推动AI基础设施建设。高训练算力需要与相应基础设施匹配，根据《2022—2023中国人工智能算力发展评估报告》预计，2023 年全球 AI 支出增速有望达 27.9%，而中国智能算力规模将达 427EFlop/s，同比增长 59%。

AI 芯片：算力核心构成，自主可控推动国产化

人工智能芯片是 AI 算力的核心构成。目前主流的 AI 芯片中 GPU 占据绝对百分比，根据IDC 数据，2022 年 GPU 在中国人工智能芯片市场中占有率为 89%。根据我们测算，假设国内每日访问单个语言大模型的人数达到 3 亿的情况下，对 GPU 需求台数为 13889 块。

Nvidia H100 是目前最先进的人工智能芯片。2023 年 3 月 22 日 Nvidia 推出新款人工智能芯片 GPU H100，与公司上一代产品 A100 相比性能得到大幅提升，在主流 AI 和 HPC模型中，采用 InfiniBand 互连技术的 H100 性能最高可达 A100 的 30 倍。

国产AI芯片短板明显，下一代产品推进顺利。通过对国内寒武纪、华为昇腾和沐曦等国产公司旗下的 AI 旗舰芯片与 Nvidia H100 SXM 的性能指标对比，可以看到国产 AI 芯片与 Nvidia H100 在性能上仍存在较大差距。同时国产芯片公司仍在加快研发推进下一代 AI芯片产品，并有望在未来对标Nvidia H100，如寒武纪在研的思元590、沐曦在研的MXC500等。

美国对 AI 芯片出口管制，自主可控要求下国产芯片需求迫切。2022 年 10 月 7 日美国商务部工业安全局(BIS)发布《美国商务部对中华人民共和国(PRC)关于先进计算和半导体实施新的出口管制制造》细则，其中管制物项 3A090、4A090 包含高性能 AI 芯片产品，而Nvidia A100 和 H100 均符合管制要求。在此背景下，Nvidia 推出性能阉割的中国特供版芯片 A800 和 H800。我们认为在国内自主可控大背景下，国内 AI 产业对国产芯片需求迫切，或加大对国产芯片公司支持力度，国产 AI 芯片有望迎来技术进步和市场机遇。

光模块：新型网络架构对高端光模块用量增加

高算力需要与高效传输架构相匹配。AI 大模型通常由多个服务器作为节点，并通过高速网络架构组成集群合作完成模型训练。因此在模型中东西向流量(数据中心服务器间的传输流量)大幅增加，而模型训练过程中南北向流量(客户端与服务器间的传输流量)较少，由于叶脊网络架构相较传统三层架构更适用于东西向流量传输，成为现代数据中心主流网络架构。

叶脊网络架构大幅增加对光模块数量需求。由于叶脊网络架构中东西向流量大，因此服务器与交换机相连均需使用光模块，从而大幅增加对光模块数量需求。同时 AI 大模型的高流量对带宽提出更高要求，800G 光模块相较 200G/400G 光模块具有高带宽、功耗低等优点，有望在 AI 大模型网络架构中渗透率提升。

以 Nvidia DGX H100 网络架构为例。该架构适配 Nvidia H100 GPU，采用叶脊网络架构，分为 1-4 个 SU 单元类型(8 个 GPU 组成一个 H100 服务器节点，32 个服务器节点组成一个 SU 单元)。其中 4-SU 单元架构由 127 个服务器节点组成(其中一个节点用于安装 UFM 网络遥测装置)，具有 1016 个 H100 GPU、32 个叶交换机、16 个脊交换机。

以 Nvidia DGX H100 架构为例测算 GPU 与光模块的对应数量。在 4-SU 的 Nvidia DGX H100 架构中，每 32 台服务器节点组成一个 SU 单元，并与 8 台叶交换机相连，因此服务器节点与叶交换机之间共有 1024 个连接(32×8×4);32 台叶交换机需分别与 16 台脊交换机相连，因此叶交换机与脊交换机之间共有 512 个连接(32×16);

在 Nvidia DGX H100 的目前方案中，脊-叶连接采用 800G 光模块，需要 1024 个 800G 光模块;叶-服务器连接中，每个服务器节点通过一个 800G 光模块与两台叶交换机向上连接，需要 512 个 800G 光模块(128×4)，同时每台叶交换机通过一个 400G 光模块与一个服务器节点连接，需要 1024 个 400G 光模块(128×8)。

国产光模块厂商在 2022 年全球光模块企业 TOP10 排名中占据 7 席。TOP10 中国内企业为中际旭创(Innolight)、华为(Huawei)、光迅科技(Accelink)、海信(Hisense)、新易盛(Eoptolink)、华工正源(HGG)、索尔思光电(已被华西股份收购)。而在高端光模块领域，中际旭创已在 2022 年实现 800G 光模块批量出货。光芯片：光模块核心部件，国产化空间开阔

光通信是指通过电光转换以光信号为介质的传输系统。光通信系统的传输过程中首先发射端(TOSA)通过激光器芯片将电信号转换为光信号，经过光纤传输至接收端(ROSA)，接收端通过探测器芯片将光信号转换为电信号，最终实现信号传输。

光芯片是决定光通信系统信号传输效率和网络可靠性的关键。光芯片是实现光电信号转换的基础元件，按照功能可以分为激光器芯片(LD)和探测器芯片(PD)。按细分型号分：激光器芯片可分为 VCSEL、FP、DFB 和 EML;探测器芯片可分为 PIN 和 APD。

高端光芯片市场国产化率仍有待提高。目前在 10G 及以下光芯片市场中，源杰科技等国内公司已占据较高市场份额(部分高技术难度领域如 10G VCSEL/EML 激光器芯片市场国产化率低于 40%)，但在 25G 及以上光芯片市场，市场份额仍大多由Ⅱ-Ⅳ、Lumentum 和Broadcom 等国外公司占据。伴随国内光模块企业在全球市场中占据主导地位，出于保供的安全考虑，或为国内光芯片企业在高端领域发展迎来新机遇。

　　审核编辑：汤梓红