安信通信基础设施系列报告之光模块需求测算：AI训练及推理有望带动高速率光模块用量

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本报告聚焦于AI训练及推理对于高速率光模块需求的推动作用，基于此，我们从以下几个方面进行了深入分析：

1. NVIDIA SuperPOD：高性能AI训练的首选方案

NVIDIA SuperPOD是专为AI设计的一站式数据中心解决方案，集成了高性能计算（HPC）和AI能力。它通过优化的胖树拓扑架构，显著提高了AI工作负载的性能，并具备高可扩展性和容错性。

2. 光模块对比铜线的优势与替代趋势

相比于传统铜线，光模块在传输速率、灵活性、连接范围和成本效益方面展现出明显优势，特别是在高速率场景中。随着AI训练和推理对带宽需求的增加，光模块正逐渐替代铜线成为数据中心传输的主流选择。

3. DGX A100与H100架构中光模块与GPU的数量关系

• DGX A100：在A100 GPU搭建的胖树拓扑结构下，200G光模块与GPU的比例约为6：1。这一比例考虑了计算架构和存储架构的200G网卡使用情况。

• DGX H100：H100架构下的情况有所不同，400G光模块与GPU的比例接近1：1，而800G光模块与GPU的比例为2.5：1。H100的高带宽特性使其在高容量数据处理和高性能计算任务中更为有效。

4. 推理阶段的光模块需求

尽管推理阶段对带宽的要求低于训练阶段，但随着推理GPU用量的增长，其对于光模块市场规模和需求增速仍有一定的推动作用。

5. 关注标的与风险提示

报告建议关注中际旭创、新易盛、天孚通信、源杰科技、光迅科技、华工科技、博创科技、太辰光、仕佳光子、剑桥科技、光库科技、德科立等公司，同时提醒注意AI发展不及预期、云厂商数据中心建设进度、宏观环境变化以及测算假设的风险。

结论

AI训练及推理活动的加速发展正在推动高速率光模块需求的激增，尤其在AI数据中心中，光模块凭借其高效能和高带宽特性，成为不可或缺的组件。随着技术进步和应用场景的不断拓展，预计未来对高速率光模块的需求将持续增长。