东方通信 OpenAI Jalapeno 方案细节及 OCS 行业增量新逻辑

一、AI资本开支问题

• 预计今年AI资本开支达1万亿美元，明年将增至1.4万亿美元，后续增速可能变化。
• 英伟达和内存厂商将占据明年资本开支的一半以上，挤压下游厂商利润空间。

二、OpenAI自研芯片

• OpenAI自研芯片设计周期大幅缩短，预计2027年下半年量产。
• 芯片性能优异，FP4算力达13.4P，单瓦性能优于B300和Ruby芯片。
• 芯片架构创新，采用局部计算内存匹配，提高带宽利用率。
• 芯片未采用PD分离架构，解码耗时仅0.69毫秒，容忍度高。
• 芯片对SRAM芯片路线构成挑战，对英伟达CUDA生态护城河构成削弱。

三、OCS产业增量

• OpenAI机柜互联使用OCS，用量比1:1。
• 英伟达在OCS领域发力，Scale-out架构LPU互联或使用OCS，用量比1:0.56。
• 谷歌从3D Taurus到6D Taurus，OCS用量翻倍。
• 整体OCS需求较此前预期增3-4倍。

四、风险与关注

• OpenAI自研芯片长上下文及复杂任务场景评测数据不足。
• OCS存在切换延迟问题，此前难以大规模替换电交换机。

五、投资线索

• OCS相关标的：腾景、德科利等高辨识度厂商。

六、音频原文（转写）

• 东方证券举办闭门会议，聚焦OpenAI自研芯片及OCS产业创新逻辑。
• AI资本开支总量已超1万亿美元，未来增速可能变化，利润分配问题突出。
• OpenAI自研芯片设计周期大幅缩短，性能优异，架构创新，未采用PD分离架构，对SRAM芯片路线构成挑战。
• OCS产业需求大幅增长，英伟达、OpenAI、谷歌均将增加OCS用量。
• OCS存在切换延迟问题，此前难以大规模替换电交换机。
• 投资线索：OCS相关标的，如腾景、德科利等。