涉及的行业与公司 * 行业：光模块/光连接、AI网络互联、数据中心基础设施[1][4][5] * 公司：英伟达（Ruby Ultra）、谷歌（I/O Superpod）、华为（Cloud Matrix）、阿里[1][4][5][9] 核心观点与论据 * 网络架构演进趋势：AI网络互联正从Scale Out（负责复杂、长距离通信）向Scale Up（专注于高速、短距离的卡间互联）转变，这一转变推动了铜连接和正交板技术，并预示着未来将更多探讨柜内光连接方案[1][2][4] * 高密度机柜设计：以英伟达 Ruby Ultra为代表，通过将576张卡拆分为4个144卡的机框，利用正交板和铜线星状连接实现内部互联，采用Dragonfly网络架构以优化层数、减少延时[1][6][7] * 超节点设计：以谷歌 I/O Superpod为代表，采用低密度机柜（144个64卡机柜，共9,216张卡），通过光模块实现柜间SKA连接，使用OCS技术，提高了系统灵活性与性能[1][5][9] * 光连接替代铜连接趋势：受散热、布线、承重等物理极限影响，高密度机柜内部互联未来从铜转向光的趋势明显增强，下一代产品（如Freeman）有望实现柜内全光设计[7][8] * 技术成本与性能比较： * 成本：当前硅光方案ASP约0.5美元/Gbps，EML方案约0.6美元/Gbps；铜连接从DAC升级到AEC成本也会显著上升；PCB正交板成本低于当前大部分光模块[9][10][11] * 性能：光信号几乎无损耗，相比电信号损耗具有明显优势[11] * 未来成本展望：新兴NPO、CPO等技术初期价格预计在0.3-0.4美元/Gbps，并有望进一步下降，长期看可能实现与铜连接相当甚至更低的成本[3][11][12] * 厂商技术路径与带宽弹性差异：不同厂商在SKA光互联实现上存在差异，反映在带宽比上：英伟达SKU与OUT速率比约为9倍，华为Cloud Matrix为7倍，阿里为8倍，这体现了各家在UP和OUT层数结构上的不同[3][9] * 市场规模与行业逻辑： * Scale Up被认为是巨大的蓝海市场，其市场规模显然大于Scale Out，早期可能存在数倍差距[15] * 光模块行业具有显著的通胀逻辑，Sparse光连接是当前最大的通胀逻辑，为市场提供了新的增量空间[16] * 产业链价值分配： * 目前整套解决方案（包括NPO）100%直接销售给云服务提供商[12] * CPU在生态系统中的主导权与价值量存在分歧，其最终价值取决于参与度（市场份额系数）[3][13] * 转向光引擎形态（如NPU、CPU、LPU）预计能带来比现有光模块更高的净利润，以补偿标准化ASP下降的影响[13][14] * 投资预期与估值： * 行业变化（如柜内进光、超节点项目）是逐步兑现的过程，预计从2026年年中之后开始，并持续至2027-2029年[16] * 因此，投资应关注PE（市盈率）的增加，而非短期EPS上修[16] * 当前行业约20倍的PE被严重低估，考虑到超级通胀逻辑，未来应给予30倍以上甚至40倍的PE[17] 其他重要内容 * Dragonfly互联技术的作用在于优化网络层数，避免增加延时，其设计核心是满足客户对高效传输的需求[7] * 在超节点架构中，不同厂商增加光模块配比的方式不同：谷歌使用OCS技术，交换机侧无需大量光模块；华为和阿里则通过电交换机和NPU增加更多光模块端口[9]