通信行业2026年度投资策略：聚焦AI算力降本向光而行应用落地网络先行-260123（57页）.pdf

1、聚焦AI：算力降本向光而行，应用落地网络先行硅光1.6T光模块引领光通信板块成长：2025年底基于200G单通道技术的1.6T光模块开始放量，考虑448G/lane方案的成熟需要更长的周期，英伟达的Rubin系列GPU统一使用了224GSerDes，这为8times200G的1.6T光链接技术提供更长的生命周期，在资本开支持续增长与算力降本需求双重驱动下，1.6T光模块有望在2029年前保持加速增长，出货量达到新的高度，同时硅光渗透率进一步增长。在这个过程中，我国的硅光PIC和CW光源成为200GEML的有力竞争者，我们认为国产CW光源在海外算力市场的突破，有望带动国产100G/200GEML

2、全面进入海外算力市场。Scale-UP超节点部署带来新增量：英伟达NVL-72超节点和华为384超节点相继发布，分别代表了电机柜算力密度和超强光通信组网能力对算力的赋能。英伟达的单机柜超节点使用铜连接方案，华为的多机柜超节点使用可插拔光模块。无论是英伟达的NVLINK，还是华为的UB，Scale-UP带宽都远高于Scale-OUT。我们认为，在考虑Scale-OUT可能的三层以上的组网需求基础上，Scale-UP依然会带来更多的链接需求增量。我们认为2026年Scale-UP规模部署有望带来短距离DAC、AEC的需求增长，集群规模扩大在Scale-out层面带来FR/LR/ER需求增长。把握中

3、美算力建设的高景气环节：我们认为实现更高水平的人工智能，所需的计算量将继续保持指数级增长，直接转化为对GPU等硬件的海量需求和较高的电力消耗，并将推动AI产业从“轻资产软件业”向“重资产重工业”转型。国产替代加速背景下，全球芯片产业链对中国市场的供应策略可能出现调整，国内AI行业在算力芯片领域的制约有望改善，从而实现国内算力投资和AI模型训练的加速。同时太空算力打开算力部署的新空间，成为全球算力产业格局演变的又一个主阵地。我们预计天基算力与传输将开启数据基建与应用全新范式。重视AI下半场的流量和硬件增长：英伟达2025年发布了scale-across，和Nokia、Akamai分别签署了合作协

4、议，算力云化、算力的边缘化进程开启。我们对各类AI硬件落地充满期待，AI赋能新消费会成为AI落地非常切实可行的方向。AI模型加速迭代、AI应用带动用户和流量增长、AI新硬件不断涌现。流量增长建议关注DCI和CDN行业的变化。风险提示：AI需求不及预期、地缘政治风险、技术加速替代风险、产业进展不及预期、液冷散热技术推广及适配风险等。相关研究投资聚焦研究背景通信行业因受益AI算力建设，已历经三年的上涨行情。2026年年初，有对“AI泡沫论”的担心，有对现有Scalelaw模式的质疑。同时AI模型，AI算力芯片在质疑中加速演进，并带来新的通信需求。我们认为2026年AI对通信的需求继续增长且多元化，

5、从数据中心内部延伸到数据中心之间、网络边缘甚至终端内部。所以围绕对AI的分歧以及不断变化的通信需求，我们希望洞察产业趋势，发现2026年的价值增长机会。区别于市场的观点/方法首先围绕以光模块为主的光通信市场，我们从业绩支撑，关键增量，估值变量三个角度去探讨1.6T硅光、超节点、CPO和OCS等新技术对行业的影响，给出了结论：1）1.6T硅光给我国光芯片和光器件带来全球市场份额提升的机会；2）超节点带来增量，以铜为主，光铜共进；3）CPO和OCS技术趋势没有分歧，产业进度的分歧带来估值波动和持续的投资机会。同时围绕着AI基建，从超大型IDC的紧缺性、以及考虑远期性价比开始的太空算力部署等角度，积

6、极看待2026年AI基建中的高景气和紧缺环节。同时我们开始前瞻展望AI落地对网络的需求，认为DCI、CDN、边缘云、物联网等环节或成为AI产业发展的机遇。近期催化中美AI模型的竞争、英伟达等公司的算力技术迭代、国产算力芯片的能力提升、AI应用和AI商业化闭环加速等。5风险提示541产业加速，AI算力需求持续高景气1.1方兴未艾：AI演进不止，模型持续进化在AI突飞猛进的发展了3年之后，随着科技巨头的资本开支加大、但盈利能力尚未完全展现，2025年岁末市场开始出现关于“AI泡沫”的讨论。OpenAI的估值、投入的可持续性、甚至IDC建设能力和电力供应都是讨论的焦点。我们认同Gartner对AI产