中信证券研究：AI大模型发展推动光互联技术迎来发展机遇
中信证券研究报告指出，随着人工智能（AI）大模型与应用的快速发展，算力基础设施的持续投入变得至关重要。高性能、高带宽、低延迟的网络是算力集群性能升级的关键保障。光互联技术在提升网络渗透率和网络价值量升级的双重因素推动下，将迎来巨大的发展机遇。
近期，OpenAI、Google等厂商的大模型快速迭代，如Nano Banana等多模态模型表现出色。中信证券认为，AI产业的快速发展离不开近年来算力的持续投入，海外四大云厂商在最新财报中对未来的资本开支表述积极，体现了算力基础设施的重要性。随着AI集群规模的不断扩张，对于高性能、高带宽、低延迟的网络要求正在不断提升，光互联技术有望在未来AI Scale out与Scale up网络中发挥重要作用。
光互联技术的重要性与发展趋势
中信证券认为，随着AI对网络带宽要求与集群规模的不断提高，铜连接在部分场景中已经难以胜任，光互联技术未来的重要性将不断提升。光互联技术向scale up网络渗透，以及在Scale out网络中光模块价值量的提升，是其发展的两个主要驱动力。
在AI超节点规模不断提升的背景下，NPO/CPO等新型光互联技术有望有效解决scale up网络长距离互联+高速带宽难以同时实现的问题。同时，算力集群规模的不断扩张与ASIC+以太网模式的逐渐普及，也推动了Scale out网络中光模块价值量的提升。
AI产业对光通信厂商的影响
AI产业的发展推高了光通信厂商的技术与交付能力门槛，头部企业优势愈发明显。在研发上，随着AI产业对网络带宽、能耗、延时要求的提高，光模块在产品温控、色散等的设计难度也在不断提升，依赖于厂商在技术研发上的不断投入。产品速率迭代周期缩短至1-2年，提升了对厂商创新速度的要求。在交付能力上，下游旺盛的需求要求厂商具备充足的产能布局与物料供应，头部厂商同样具备优势。此外，龙头厂商在CPO与OCS等新产品/新技术布局上也更加领先，有望在未来的竞争中占得先机。
风险因素与投资策略
风险因素包括AI发展不及预期、云厂商资本开支不及预期、1.6T等新产品进展不及预期、新方案/新技术研发进度不及预期、技术路径风险以及地缘政治风险。
在AI产业高速发展背景下，光互联技术正在逐渐替代铜连接，成为实现高性能、高带宽、低延迟AI网络的关键。光互联一方面在向Scale up网络渗透；另一方面，随着算力集群规模的扩张，光互联在Scale out网络中的价值量占比也在逐步提升。目前头部光通信厂商在研发壁垒、物料与产能储备以及新技术方案等方面优势显著，中信证券认为未来龙头厂商的优势将愈发凸显。维持通信行业“强于大市”评级。
