每經(jīng)編輯｜彭水萍

這是對算力產(chǎn)業(yè)鏈的簡單示意圖，流程上，英偉達先設(shè)計GPU，接著委托臺積電做制造和封裝測試，然后交給下游的ODM廠商做成一個基板，在這個基礎(chǔ)上進一步把它組裝成服務(wù)器，再把服務(wù)器轉(zhuǎn)交給下游的云廠商，這些云廠商可能在進行組網(wǎng)的時候也需要購買交換機。

在這個產(chǎn)業(yè)鏈中，設(shè)計主要是由英偉達自己完成的，制造由中國臺灣的臺積電完成。其中用到的PCB包括A股的幾家PCB龍頭公司以及臺股的PCB龍頭公司，服務(wù)器ODM主要是由工業(yè)互聯(lián)、廣達電腦、偉創(chuàng)、英業(yè)達等公司進行組裝，到客戶端下游的云廠商，主要是北美幾家較大的云廠商，包括亞馬遜、谷歌、微軟、META等。在英偉達的產(chǎn)業(yè)鏈上，IC設(shè)計、IC制造等方面A股公司的參與程度是比較低的，而在以下環(huán)節(jié)占有較高的份額，自然這些環(huán)節(jié)也就跟英偉達本身的景氣度高度強相關(guān)。

第一個是PCB，因為A股很多公司比較有競爭力，他們在AI還沒有興起之前就有比較大的優(yōu)勢。另一個是光模塊，光模塊屬于英偉達AI需求起來以后形成的針對性成長領(lǐng)域。第三個是服務(wù)器ODM，也就是組裝AI服務(wù)器，它的利潤可能也會比組裝傳統(tǒng)的通用服務(wù)器更高一點。這里面我們重點聊一下光模塊的機會。

光模塊：用于大型網(wǎng)絡(luò)連接，AI服務(wù)器帶動光模塊起量

因為現(xiàn)在的大模型規(guī)模比較大，進行大模型的訓(xùn)練和推理不可能依靠一臺服務(wù)器或者一張GPU就能夠完成。即使GPU再先進，它顯然都承受不起這么大規(guī)模的運算量，我們就可以把GPU進一步組裝成更大的集群，大模型運算的任務(wù)就可以分割成無數(shù)個小任務(wù)，分發(fā)到每一張GPU上，分別進行運算，最后通過各種各樣的運算得到結(jié)果并匯總。

現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心的組網(wǎng)也比較復(fù)雜，我們用的AI集群里面最簡單的要求就是任意兩個GPU之間或者服務(wù)器之間必須得有一條通路，這樣才能夠滿足數(shù)據(jù)交換，可以看一下示意圖，其中紅色部分是GPU，上面有一層交換機，分別把GPU連起來，連成一個小的集群，再由上面的交換機把各交換機連接起來，這樣下面的GPU可以連成一個集群，如果還要進一步擴展GPU的規(guī)模，就可以在上面再加第三層交換機，叫作核心交換機，這樣就可以把GPU連成一個比較大的集群。

在這其中，光模塊的作用是什么？數(shù)據(jù)中心信號的頻率是比較快的，傳輸?shù)乃俾室埠芸欤谶@個時候如果還用傳統(tǒng)的銅纜進行長距離信號的傳遞，這個電流會有一個趨膚效應(yīng)，這些信號在傳輸?shù)倪^程中集中在導(dǎo)體的表面，傳輸不均勻，這就會引發(fā)發(fā)熱、信號的損耗等問題，導(dǎo)致最后數(shù)據(jù)包丟失等比較嚴(yán)重的后果，訓(xùn)練和推理的效率就會下降得非常快，所以在傳輸?shù)倪^程中必須用光進行長距離的傳輸。

如果距離比較長的話，怎么用光傳輸？信號從交換機出來以后需要用一個光模塊把電信號轉(zhuǎn)化成光信號，傳輸?shù)搅硪欢酥笥职压庑盘栟D(zhuǎn)化為電信號進行進一步的數(shù)據(jù)處理，光電轉(zhuǎn)換的任務(wù)就是由光模塊來做的。為什么要轉(zhuǎn)化成電信號？因為現(xiàn)在光信號是沒有辦法進行數(shù)據(jù)處理的。所以光模塊在集群里面占據(jù)了必要且核心的位置。A股公司也在光模塊領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)域、產(chǎn)能方面全球有一個比較大的優(yōu)勢，在北美的云廠商定制芯片里面都有比較大的份額。

在英偉達GPU進化的過程里，對于網(wǎng)絡(luò)的要求也變得越來越高，英偉達的上上代A100芯片，它的網(wǎng)絡(luò)通信速率大概是200G，因為配套的是200G網(wǎng)卡，在英偉達H100芯片里面，它的網(wǎng)絡(luò)通信速率已經(jīng)到達了400G，當(dāng)時用的主要光模塊是400G和800G，到GB200后，網(wǎng)絡(luò)的通信速率到達了800G，也就是說現(xiàn)在在這個網(wǎng)絡(luò)里用到的光模塊必須得是800G以上，甚至是1.6T的光模塊。因為它可以向下兼容，一個1.6T的光模塊相當(dāng)于兩個800G的光模塊，所以整體來看光模塊一方面是受益于英偉達的GPU量的成長，另一方面從200G到400G、800G，再到1.6T，后面可能還會再到3.2T，技術(shù)密集度也在提高，所以總體上光模塊也是量價齊升的。

根據(jù)研究機構(gòu)的測算，在組建三層網(wǎng)絡(luò)的時候，GPU和光模塊的比大概是1：3.5，也就是一張GPU需要用到3.5個光模塊，之所以比例會略低，是因為它是以Blackwell進行測算的，里面用到了1.6T的光模塊，如果全部用800G的，這個比例會進一步上升。光模塊和PCB的業(yè)績確定性是很強的，需求也是比較明確的，只要英偉達的卡可以放量，下游的廠商買了卡以后要組建一個大規(guī)模的集群。在組建集群的時候，所用到的光模塊、服務(wù)器交換機以及光模塊里面的PCB的量都是在上升的。

如果要去篩選相關(guān)的投資品，通信ETF（515880）光模塊、服務(wù)器ODM加銅連接的占比超過60%，光模塊占比超40%，業(yè)績確定性比較強，從4月份看到現(xiàn)在的走勢是比較好的。創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF國泰（159388）光模塊占比也較高，具備高彈性的特點。而信創(chuàng)ETF（159537）涵蓋了在信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)鏈上的很多個股，比如GPU設(shè)計、制造等公司，隨國產(chǎn)算力發(fā)展或有比較好的前景。

風(fēng)險提示：

投資人應(yīng)當(dāng)充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲蓄方式的區(qū)別。定期定額投資是引導(dǎo)投資人進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式。但是定期定額投資并不能規(guī)避基金投資所固有的風(fēng)險，不能保證投資人獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。

無論是股票ETF/LOF基金，均屬于較高預(yù)期風(fēng)險和預(yù)期收益的證券投資基金品種，其預(yù)期收益及預(yù)期風(fēng)險水平高于混合型基金、債券型基金和貨幣市場基金。

基金資產(chǎn)投資于科創(chuàng)板和創(chuàng)業(yè)板股票，會面臨因投資標(biāo)的、市場制度以及交易規(guī)則等差異帶來的特有風(fēng)險，提請投資者注意。

板塊/基金短期漲跌幅列示僅作為文章分析觀點之輔助材料，僅供參考，不構(gòu)成對基金業(yè)績的保證。

文中提及個股短期業(yè)績僅供參考，不構(gòu)成股票推薦，也不構(gòu)成對基金業(yè)績的預(yù)測和保證。

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