迎戰英偉達和谷歌？亞馬遜發佈最新AI芯片！
英偉達與谷歌「神仙打架」！光通信行業卻在「悶聲發大財」，港美股市場有哪些機遇？
在大洋彼岸的硅谷，一場圍繞AI算力主導權的「暗戰」正持續升級。
近日，谷歌憑借其自研TPU芯片訓練出的新一代模型Gemini 3，在關鍵性能上超越了基于英偉達GPU訓練的ChatGPT 5。此后，市場迅速傳出消息：Meta亦在考慮大規模引入谷歌TPU，以替代部分原采用的英偉達GPU。這一系列動態如同連環沖擊，在資本市場激起層層漣漪。
不過，無論最終是GPU還是TPU占據上風，算力芯片的競爭本質上已指向系統級的較量——對數據傳輸效率提出了更高要求。對于被稱為「賣水人」的硬件供應鏈而言，AI發展正從「單卡性能競爭」全面轉向「系統級競爭」。在這一體系中，光通信已從輔助角色轉變為決定算力上限的關鍵瓶頸。
為何都需要光通信？
無論芯片競爭最終由GPU、TPU（或其他定製ASIC）主導，其背後的驅動力是對終極計算能力和數據處理效率的不懈追求。
這一趨勢對於被稱爲「賣水人」的硬件供應鏈，特別是高端互連解決方案和基礎設施提供商而言，並非負面因素，而是成爲了具有結構化且確定性較強的長期順風。因爲無論採用哪種計算架構，龐大的AI集群都必然需要以下共同要素：
具有極高帶寬的光通信（例如800G或1.6T等更高速度的通信）更低延遲的數據傳輸（應對網絡擁塞）更大規模的部署（集群化的趨勢）因此，數據傳輸效率的整體提升確保了光模塊、高速連接器及專業散熱解決方案等領域將持續受益於數量增加和單價上升（量價齊升）所帶來的戴維斯雙擊效應。
以Google TPU為例，光通信（OCS）是其實現超大規模、高利用率單一集群的架構基石，是其軟件定義基礎設施的物理載體。
具体來看，谷歌TPU一個基礎單元是一個4x4x4的立方體，一共64個TPU。4x4x4立方體內部的連接通過銅纜進行，而4x4x4立方體外部的連接（包括環繞回到立方體另一側的連接以及與相鄰4x4x4立方體的連接）將使用光收發器和OCS（光路交換機）。
從圖中我們看到這是一個3D環面網絡：TPU2,3,4（在Z+面上）使用800G光收發器并通過OCS路由，具有環繞連接回到對面的Z軸面TPU2,3,1（在Z-面上）來源：semianalysis
一般情況下，由64個TPU組成的計算單元需搭配96個光模塊，配置比例達1：1.5。與之相比，英偉達的機柜內部互聯通常不依賴光模塊。谷歌將光通信深度引入橫向擴展（scale-up）架構，不僅為光模塊打開了新的市場空間，更重要的是，其依然采用可插拔設計，保持了部署與升級的靈活性。
對于英偉達 GPU，光通信是其延續性能增長曲線、突破單機架功率和密度極限的唯一救生圈。具體來看，雖然TPU v7暫時領先，但英偉達很快會在v7發布后量產Rubin，實現反超。而對英偉達而言，每顆Rubin GPU配備兩顆CX9 NIC晶片，相較Blackwell scale out帶寬翻倍。
廣發證券表示Scale out帶寬增加推動光模塊部署增長：對英偉達而言，每顆Rubin GPU配備兩顆CX9 NIC晶片，相較Blackwell scale out帶寬翻倍。該行進一步估計Rubin Ultra每GPU將采用四顆CX9晶片，Scale out帶寬再翻倍。因此，該行預計Rubin的1.6T光模塊比例將從1:2.5升至1:5。
整體來看，人工智能催生的算力需求，正驅動數據中心內部速率從400G向800G、1.6T升級，這為高速光模塊帶來了爆發性增長機遇。
港美股市場有哪些機遇？
隨著Google TPU與NVIDIA GPU在AI算力領域的競爭白熱化，市場焦點已從單純的「算力晶片」轉移到了「數據傳輸」。當單顆晶片運算速度夠快時，如何讓成千上萬顆晶片高速互連成為了決勝關鍵。這正是光通訊產業迎來爆發性增長的底層邏輯。
牛牛梳理了光通信產業鏈機會，供牛友們參考：
1. 光晶片：皇冠上的明珠
這是技術壁壘最高、毛利最豐厚的環節。在AI數據中心，電訊號必須轉換為光訊號才能高速傳輸，這依賴於各類DSP（數位訊號處理器）和雷射驅動晶片。
作為超大規模計算中心ASIC的最大供應商之一，博通今年以來股價已累計上漲65%。CNBC指出，博通與谷歌通過ASIC業務緊密相連，博通協助設計和制造谷歌的張量處理單元（TPU）。這些芯片是Google內部AI基礎設施的核心，被視為英偉達圖形處理單元（GPU）在AI工作負載領域的有力競爭者。
邁威爾最核心的業務則是光模塊里的「大腦」——DSP。所有高速光模塊都要靠DSP來糾錯、補償、降噪，決定光信號能傳多遠、誤碼率多低、功耗多大。行業對800G、1.6T的需求在持續上修：推理走向長文本、視頻、多模態，帶寬與存儲壓力水漲船高，數據中心之間的互聯（ZR/ZR+）也在升級。短期內，盡管市場在討論LPO、CPO等新形態，但受限于距離、良率、系統改造成本，DSP仍是主流解法。這意味著，AI越熱，Marvell 作為「路口大腦」越發緊俏。
最值得關注的是，邁威爾在今日也表示，將以32.5億美元的價格收購半導體初創公司Celestial AI，此次交易的核心在于Celestial AI擁有的光子結構技術（Photonic Fabric）。該技術用光信號替代電信號，以連接AI芯片和存儲芯片。
Astera Labs作為一家專注于數據中心互聯解決方案的半導體公司，逐漸成為AI基建生態中的關鍵參與者。公司核心技術聚焦于高性能計算和數據中心的互連技術，旨在優化數據中心內數據傳輸效率，解決高性能計算中的"內存墻"問題。
隔夜ALAB股價大幅下跌，主要受到亞馬遜AWS自研芯片Trainium 4可能轉向采用NVLink技術這一消息的影響。此前市場普遍預期其將延續UALink互聯方案，而ALAB正是UALink生態的關鍵實現者，專注于uSwitch、PCIe Retimer及CXL fabric等相關產品。由于ALAB并未布局NVLink交換技術，市場擔憂若NVLink成為主流，UALink生態空間可能受到擠壓，進而影響ALAB未來業績。
如果在AI芯片領域，英偉達是「心臟」，那么Credo做的就是連接這些心臟的「血管」。
Credo科技在人工智能數據中心高速數據連接領域扮演著關鍵角色。公司提供多種產品，包括光學器件和數據網絡芯片，但其有源電纜（AECs）業務是目前最受關注的部分。
Credo的成功很大程度上源于其在AEC市場的絕對領導地位。AEC是Credo發明的一種基于銅纜的連接技術，用于連接AI服務器與網絡交換機，是AI數據中心內部高速數據傳輸的關鍵組件。與傳統的光纜相比，AEC被認為更可靠且功耗更低；與傳統的無源銅纜相比，它能支持更長距離的傳輸。
除此之外，從800G向1.6T迭代的周期正在開啟，CPO（共封裝光學）、LPO（線性驅動可插拔光學）、硅光等技術路徑的演進，為Credo等擁有底層SerDes和DSP核心技術的公司帶來了持續的產品迭代和市場份額提升機會。
在AI算力競賽中，高速連接技術（SerDes + 光互聯）成為關鍵賽道。Credo憑借在SerDes和光互聯（AEC等）領域的技術積累和戰略布局，有望成為這一領域的核心玩家。
除此之外， $MACOM Technology Solutions (MTSI.US)$ 、 $先科電子 (SMTC.US)$ 是模擬芯片雙雄，提供TIA（跨阻放大器）和Driver（驅動芯片）。兩者都在推動LPO技術。MACOM的半導體工藝極強，Semtech則在Tri-Edge模擬CDR技術上獨樹一幟，適合低功耗場景。
$POET Technologies (POET.US)$ 是一家專注于高速光模塊、光引擎與光源產品設計與開發的公司，服務于人工智能系統市場與超大規模數據中心。公司基于其專利平臺——POET Optical Interposer™（光學中介層）開發光子集成解決方案，該平臺能夠通過先進的晶圓級半導體制造工藝，將電子與光子器件無縫集成于同一芯片上。
2. 光傳輸模組與零件：典型的「賣水」生意
晶片需要封裝成模組才能使用。隨著800G模組成為標配，1.6T模組即將量產，這一板塊的需求呈現指數級增長。
Lumentum之所以是谷歌AI大爆發的最大贏家之一，主要是因為它正好做的是與谷歌TPU AI算力集群深度捆綁的「高性能網絡底座系統」中的不可或缺光互連——即OCS(光路交換機)+ 高速光器件，TPU數量每多一層量級，它的出貨就跟著往上乘。
Coherent是全球最大的光模塊供應商之一。他們提供用于數據中心互連的高速率模塊（如400G、800G以及未來的1.6T模塊）。在英偉達等廠商構建的AI集群中，Coherent的高速光互連產品是實現GPU之間高效數據傳輸的關鍵「血管」。
安費諾是全球領先的連接器與互連系統制造商，業務涵蓋通信解決方案、互連與傳感器系統、惡劣環境解決方案等領域。公司為客戶提供高速、高可靠性的連接解決方案。
2025年8月4日，安費諾宣布將以105億美元（包含債務）全現金收購康普的寬帶連接與電纜業務部門（CCS）。這是安費諾迄今為止最大的一筆交易，有望使其躍升為全球通信基礎設施的頭部供應商。
整體來看，在當前的AI算力競賽中，光互連和高速銅纜是瓶頸所在。安費諾提供的112G/224G高速連接方案是構建AI集群（如NVIDIA的GB200系統）不可或缺的「血管」。
Applied Optoelectronics是一家專注于光通信產品的制造商，主要服務于數據中心和光纖通信市場。公司作為美國本土光模塊供應商，憑借多年本土化產能布局、高度自動化產線及技術領先優勢，正逐步成為雲計算巨頭400G、800G光模塊的核心供應商。隨著AI算力需求持續提升和全球云廠商數據中心大規模擴張，公司有望迎來新一輪業績大爆發。
第一上海證券表示，公司400G單模光模塊通過AWS認證，已經實質性出貨，預計25Q4出貨量大幅增長。800G單模光模塊也即將進入客戶驗證的最后階段，預計即將迎來客戶端萬只級別的批量訂單做最后測試認證。我們認為公司與AWS的合作取得實質性進展，光模塊業務有望在26年迎來放量。
劍橋科技以光模塊為核心業務，專注于高速光通信與數據中心解決方案。當前，公司正全力推進800G光模塊的規模化交付，并積極布局1.6T光模塊、CPO（共封裝光學）及LPO（線性驅動可插拔光學）等前沿技術，主要客戶覆蓋北美雲服務商及全球通信設備龍頭企業。
從營收結構看，光模塊業務占據絕對主導，其中800G產品成為核心增長引擎。公司預計2025年向思科交付的800G光模塊將達60萬只，并已成功進入Meta供應鏈，預計自2026年2月起開始供貨。此外，劍橋科技通過馬來西亞、墨西哥的生產基地積極應對國際貿易環境，海外營收占比高達94%，已深度融入全球高端光模塊供應鏈體系。
3. 交換機與網路設備：數據的高速公路
當數萬張GPU或TPU連接在一起時，需要高性能交換機來調度流量。
交換機背後的隱形製造巨頭： $天弘科技 (CLS.US)$ 是一家全球頂級的電子製造服務商。在光通訊和AI浪潮中，它主要通過其HPS部門切入市場。與Cisco和Arista設計網絡架構和軟體系統不同的是，天弘科技是負責幫這些大廠，或者是直接幫雲端巨頭製造高性能的交換機和服務器。
隨著AI集群對傳輸速度要求提升到400G甚至800G，交換機的硬體設計變得極其複雜（散熱、訊號完整性）。Celestica掌握了這些高階交換機的組裝與製造工藝。
4. 關鍵基礎設施：光纖、封測與製造
這部分屬於「基礎建設」與「代工」，雖然爆發力不如晶片，但勝在業績穩健。
製造代工： $Fabrinet (FN.US)$ 是光通訊領域的「台積電」，為Lumentum等大廠提供精密製造，業績與行業景氣度高度正相關。 $Tower半導體 (TSEM.US)$ 則在矽光子製造工藝上佔有優勢。
光纖通信： $Lumen Technologies (LUMN.US)$ 是美國少數擁有全國性高容量光纖骨干網的公司，拥有陆地和海底光纤长途网络，全球范围内拥有约450,000英里的路由光缆，并将其连接至城域光纤网络，服务覆盖60多个国家和地区。Lumen透露，由于人工智能需求的蓬勃發展，光纖網絡在AI數據處理過程中變得愈加重要和稀缺。
高密度光纖連接器：招商證券此前發布研報稱，AI算力需求旺盛， $匯聚科技 (01729.HK)$ 絕佳卡位MPO光通信和AI服務器等賽道，迎接高質量成長。MPO業務是匯聚科技核心利潤來源，技術行業領先，目前16芯MPO已形成批量出貨，卡位海外云廠供應鏈，是谷歌體系主力供應商，公司MPO產品需求旺盛（光纖收入24/25H1同比高增43%/35%），且盈利能力遠高于公司平均水平，在未來大客戶持續拓張和海外產能建設以及技術迭代大勢下，該行判斷MPO業務未來數年高速成長無憂。
整體來看，在AI與數字化的雙重驅動下，光通信不僅是一場技術革命，更是千億級市場的全球競逐。
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