智通財經APP獲悉，國盛證券發佈研究報告稱，驅動光通信迭代有“三駕馬車”：帶寬、時延、成本。2023年，AIGC點燃人類對AGI之路的期待，在大模型尺度定律(Scaling Law)的第一性原理驅動下，算力成爲全球新基建的焦點，英偉達GPU率先起之，Mellanox的IB交換機和博通、Arista等ASIC巨頭組建的超以太網聯盟及通信設備、器件產業鏈也異軍突起，成爲最大黑馬。究其原因，是在算網融合下，通信帶寬與時延已成爲大規模組網算力中的核心制約因素，提升帶寬、降低時延，就是在間接降低算力成本，在此過程中，各種創新光學解決方案應運而生，有望催生光學創新的黃金十年。
當談論1.6T時，實際上在談論什麼?從100G時代開始，光模塊以4-5年一個代際的速度迭代升級，到目前，800G週期已在2023年開啓。與以往不同的是，800G-1.6T週期較以往縮短至3年左右，有望於24H2開啓“TB”時代，其背後的推動力正是算網融合下對高速通信的極致需求，微觀至網絡層面，單臺交換機端口的帶寬密度越高，GPU對內存的數據存取效率就越高：以百度智能雲給出的數據爲例，Allreduce帶寬直接決定大規模分佈式下的整體效率，平均單GPU的Allreduce帶寬有5GB/s的時候，大規模分佈式的整體加速比只有約70%;平均單GPU的Allreduce帶寬20GB/s才能獲得約90%的加速比，相當於單GPU跑滿400G網卡，因此，AI算力集羣中，有必要保持相當比例的Capex投向通信設備，對於GPU是“Buy more save more”，對於通信設備則是“Buy more delay less”。
創新不斷，光通信行業活力充沛，成長空間大有可爲。基於InP的光模塊已經從100G走到800G仍是主流，硅光從100G時代開始導入，卻因綜合性能未佔優而扮演“Plan B”角色，隨着1.6T到來，對功耗、成本的挑戰再度加劇，CPO技術提供了硅光和CMOS芯片共同封裝的解決方案。而在未來的算力集羣升級中，LPO這種看似“劍走偏鋒”的方案，則很可能成爲黑馬——LPO具有低功耗、低延遲、低成本的特性，契合AI算網融合對通信鏈路的性能要求。
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