文章核心观点 - AI算力基础设施的构建并非仅依赖于英伟达等显性芯片巨头，而是一整套高度复杂且协同进化的产业系统[1] - AI浪潮正驱动一场“连接革命”，数据中心内部的高速互联（铜缆与光纤）能力变得与制造算力同等重要[4][8] - 光通信生态（收发器、交换机、CPO技术）正经历由AI驱动的技术跃迁，成为数据中心网络的核心赋能者[10][11][17] - 精密时钟、特种材料等基础组件是保障AI系统可靠性与性能的基石，其战略价值被低估，且部分领域存在供应垄断风险[18][21][24][26] - 支撑AI算力帝国的上游供应链企业展现出强大的技术壁垒与长期韧性，但也面临单点依赖、需求不确定性和产能扩张滞后等脆弱性[27][28] AI算力基础设施的协同系统 - AI算力的爆发是晶圆制造、先进封装、存储带宽、网络互连、功率散热、材料设备等多个环节协同进化的结果，GPU只是显性主角[1] - 英伟达的成功本质上是整个产业生态的胜利，其背后有全球数百家企业、数十万工程师构成的供应链支撑[28] 连接革命：高速互联成为新瓶颈 - AI集群规模爆炸式增长彻底改写了数据中心互联规则，单台服务器从搭载1-2颗处理器变为最多8颗，最强大的AI模型需要数百万颗GPU协同工作[2] - 英伟达最新系统拥有72颗GPU，明年将翻倍至144颗，后年推出的Kyber机架将包含572颗GPU，每颗GPU都需要与交换机建立独立连接[2] - 连接需求激增导致每台服务器通常需配备九根电缆，取代了过去每台服务器一根电缆的时代[2] 有源电缆（AEC）市场与Credo的崛起 - Credo的有源电缆单价300-500美元，两端搭载DSP芯片，通过算法提取数据，传输距离最长可达7米，远超传统铜缆[2] - 相比光纤，有源电缆的核心优势在于可靠性，可避免“链路抖动”导致AI集群部分离线或整个数据中心停机[4] - Credo占据有源电缆88%的市场份额，其余竞争者包括Astera Labs和Marvell[4] - 2024财年，Credo营收翻倍至4.368亿美元并首次实现盈利，分析师预计2026财年销售额将再度翻番接近10亿美元[4] - 摩根大通分析师认为到2028年AEC市场规模将达40亿美元[4] 光纤光缆市场与康宁的翻身 - 当传输距离超过100米、速率达200Gb/s甚至400Gb/s时，光纤因物理定律成为首选，其利用光传输数据的速度远快于电且能耗更低[4][5] - 康宁CEO指出，在短距离内光子传输数据的效率是电子的三倍，长距离下效率高出约20倍[5] - ChatGPT问世后，搭载光纤的数据中心需求爆发式增长，康宁与Meta达成60亿美元协议供应光纤光缆[5] - 康宁生产第一个10亿英里光纤用了近半个世纪，第二个10亿英里仅用8年，下一个10亿英里将以更快速度到来[5] - 康宁是全球最大的光纤制造商，在可预见的未来其需求将持续高于供应[7] - 英伟达正与康宁探索在其芯片中直接集成康宁的CPO（共封装光学）产品[7] 铜缆与光纤的共生关系 - 在AI数据中心内部，铜缆与光纤形成了微妙的共生关系[7] - 光纤在带宽和能效上具有压倒性优势，但AI训练集群要求极致的同步性，铜缆的确定性延迟比光纤的高带宽更关键，这成为Credo崛起的契机[7] 光通信生态的技术跃迁 - 光收发器是将电信号转换为光信号再转换回来的核心大脑，正经历AI驱动的技术跃迁[10] - Lumentum正从电信主力转型为AI数据中心核心赋能者，2026财年第一季度营收5.338亿美元，同比增长58%，非GAAP运营利润率18.7%[11] - Lumentum给出第二季度指引：营收6.3-6.7亿美元，运营利润率20-22%，增长动力主要来自数据中心、数据中心互联、长途传输的强劲势头[11] - 2025年3月18日，Lumentum宣布与英伟达合作，将其磷化铟激光器解决方案集成至NVIDIA Spectrum-X Photonics网络交换机中[11] - Lumentum押注三大AI增长引擎：光电路交换机、CPO和云端收发器，其发布的R64光电路交换机功耗不到150瓦，可承载每秒超100太比特光流量，相比基于分组的交换机可降低约80%功耗[11] - 现代AI集群已扩展到数十万颗GPU，部分设计正逼近每集群百万颗，为GPU输送数据正迅速成为瓶颈，如果网络跟不上，昂贵的加速器最多会有30%的时间处于闲置状态[13] - Lumentum采用垂直整合模式，自主设计和制造收发器、激光器、探测器等核心组件，但必须提前约3年预测需求并投资扩产[13] Coherent（前Finisar/II-VI）的代际革新 - 2025年3月18日，Coherent同样宣布与英伟达合作，共同开发采用CPO的硅光子网络交换机[13] - Coherent数据通信业务收入中，超过50%来自200G及更高速率的收发器[14] - 在AI/ML普及推动下，800G收发器已量产，1.6T收发器将在未来几年内上市[15] - 五年内，受AI与ML驱动，800G和1.6T数据通信收发器的市场规模有望超过所有其他类型数据通信收发器的总和[15] - Coherent使用多种激光技术：对于<100米的链路使用基于GaAs平台的VCSEL；对于更长距离使用基于InP平台的单模器件，其InP技术平台过去二十年间已有超过2亿只数据通信激光器在全球部署；对于2-10公里电信接入场景使用EML或DFB-MZ技术[15] 光通信产业的机遇与挑战 - AI网络架构变革大幅增加了数据中心内的光链路数量，成就了Coherent、Lumentum等“隐形冠军”的黄金时代[17] - 光通信厂商当前的高速增长部分来自“补短板效应”，即数据中心在扩张GPU数量后发现网络成为新瓶颈从而大规模采购光器件[17] - 一旦网络瓶颈被解决，光通信器件的需求增速可能迅速放缓，后续需求能否维持三位数增长是摆在所有厂商面前的终极问题[17] - 光通信产业既受益于AI基础设施建设的长期趋势，又面临技术路线切换、需求波动、价格竞争的多重压力[17] 精密时钟：系统同步的基石 - 精密时钟是AI基础设施中鲜为人知却不可或缺的基础技术，每一台AI服务器、光模块、高速网络链路都依赖精准的时钟信号保持同步[18] - SiTime专注于MEMS时钟器件，2025财年第三季度营收8360万美元，同比增长45%，毛利率提升至近60%，主要驱动力来自通信、企业级、AI及数据中心基础设施客户[19] - 当数据中心集群扩展到数万颗GPU和CPU时，几纳秒的偏差就会破坏整个工作负载的同步性与资源利用率，造成经济损失[19] - SiTime基于MEMS的振荡器和时钟发生器用硅替代易碎的石英晶体，实现了更小尺寸、更低功耗及更高稳定性[19] - SiTime的通信、企业与数据中心业务占总营收一半以上，同比增长超过100%，实现连续六个季度三位数增长[21] - 其高频Elite与Elite RF振荡器能提升GPU效率并降低互联延迟，时钟组件专为支持1.6太比特光模块等更高数据速率而设计[21] - 经过二十多年研发，SiTime已将其时序器件产品性能提升约100倍，预计随着MEMS制造与材料进步还将再提升一个数量级[21] 特种材料：封装关键与供应垄断 - 一种由日本企业日东纺独家供应的微型玻璃纤维薄片T-玻璃，正成为苹果、英伟达等科技巨头面临紧缺的关键材料[21] - T-玻璃用于芯片下方或周边的增强层，可防止处理器在高温工作时封装基板发生翘曲变形，先进芯片封装对材料要求极高[22] - 大和证券分析师表示T-玻璃制造难度极高，竞争对手短期内很难追上日东纺[22] - 花旗分析师预计日东纺计划今年提价涨幅或达25%以上，这类涨价最终可能传导至消费者，推高智能手机、笔记本电脑售价[24] - 供应趋紧已迫使苹果等公司增派高管前往日本直接与日东纺谈判以确保供应[24] - 日东纺上一财年营业利润创下约1.04亿美元的历史新高，计划到2028年将2025年产能扩大至三倍，并于今年年底开始稳步增产[24] - 日东纺对AI需求持谨慎态度，认为爆发式增长难以持续，并提及过往客户曾给出乐观预测后因市场变化突然取消订单的经历[24] 基础组件的系统价值与风险 - 精密时钟属于“基础设施之中的基础设施”，AI数据中心的所有性能指标都建立在纳秒级时钟同步的前提下[25] - SiTime的价值在于能保证数百万颗GPU在极端环境（温度波动、电磁干扰、机械振动）下仍保持几纳秒的同步精度，这种极端条件下的稳定性是AI数据中心与传统数据中心的本质区别[25] - 日东纺的案例揭示了材料科学的垄断性供应风险，全球高端AI芯片依赖一家日本纺织厂的玻璃布构成了系统性风险[26] - 日东纺到2028年才能将产能扩大三倍的谨慎策略，在商业上合理但在地缘政治层面极具脆弱性[26] - 精密时钟和特种材料定义了AI系统可靠性的地基，决定成败的往往是最可靠的基础而非最先进的技术[26] 供应链的脆弱性与韧性 - 供应链的强大之处在于技术壁垒，如康宁的超纯玻璃光纤、日东纺的T-玻璃、Lumentum的光交换、Coherent的激光器、SiTime的MEMS时钟等技术都需要数十年积累，短期内难以复制[27] - 供应链的脆弱之处在于单点依赖和紧平衡状态，如康宁产能扩张赶不上需求、Lumentum需提前3年预测需求投资、日东纺产能扩张缓慢，任何意外事件都可能引发多米诺骨牌效应[27] - 更深层的脆弱性来自需求端的不确定性，如果超大规模云厂商缩减投入，许多供应商都可能受到冲击[27] - 从长期看，供应链展现出令人惊讶的韧性，这些“隐形靠山”的共同特质是长期主义、技术积累、敢于在不确定性中下注[28] - 康宁在光纤业务上亏损近20年才等到AI时代，SiTime深耕MEMS时钟二十多年迎来市场爆发，日东纺从传统纺织厂转型为玻璃纤维先驱并持续投入先进技术[28] - 英伟达能否继续领跑并不重要，重要的是这条供应链能否承受住算力需求的指数级增长，以及当下一次产业转移到来时谁会成为新的“隐形靠山”[28]