重要：存储硅光主线与存算一体革命 存储与硅光是当前市场最热主线，核心动因均为内存墙——芯片间数据搬运成本远超计算成本，已成AI算力核心瓶颈。 HBM通过堆叠内存缩短搬运距离，硅光以高速光互连拓宽传输通道，二者均为缓解内存墙的过渡方案。而存算一体是终极解法，直接消除数据搬运，实现“数据不动计算动”。 本周IPO的Cerebras（ $CBRS）是存算一体标杆，其WSE-3将整片300mm晶圆做成单芯片，集成90万核心与44GB片上SRAM，带宽达21PB/s，是H100 HBM带宽近万倍。 与GPU/TPU的分布式架构不同，Cerebras以晶圆级集成规避跨芯片通信，构建起物理边界、微架构与生态的三重护城河。长期看，存储与硅光只是过渡，存算一体才是算力演进的终局，当前市场对其估值仍处低位。

Aehr宣布，其领先的硅光子客户再次追加采购一套全自动FOX-XP晶圆级老化测试（Wafer-Level Burn-In，WLBI）系统，用于AI光互连和超大规模数据中心硅光芯片的大规模量产。这不是新客户，而是同一客户的连续追加订单，表明客户已从研发验证阶段正式进入产能扩张阶段。 本次订单最大的意义是客户生产阶段的变化。公司披露，该客户此前采购的第一套全自动FOX-XP系统已经完成安装、生产验证（Production Qualification），并成功与客户的300mm晶圆自动搬运系统（FOUP）及自动导引运输车（AGV）集成，实现了真正意义上的无人化生产（Hands-free Operation）。在设备完成量产验证后，客户立即追加采购第二套设备，说明该生产线已经达到量产要求，并开始扩大产能。 另外还有一个值得aehr投资者注意的细节是在公告中国呢提到FOX-XP的角色转变。过去FOX-XP更多承担研发和工程验证任务，而现在已经成为客户自动化晶圆厂的一部分，可同时处理9片300mm晶圆，实现全自动、高吞吐量的晶圆级老化测试，满足高产能制造需求。这进一步提高了FOX-XP未来向其他大型客户复制的可能性。

SOI+TSEM+LITE+SIVE， 聚焦硅光PIC与CPO激光器赛道。SOI供硅光衬底、TSEM做代工，高壁垒强绑定。LITE覆盖EML/ELS激光器与OCS交换机，龙头稳健；SIVE专攻CPO外置激光器，弹性最强。 仓位：LITE>TSEM>SOI>SIVE，避开巨头与InP路线，锚定高成长硅光+CPO方向。 对标中国：大族激光、云南锗业……小组合。

光通信产业链最近的好消息 之前有提到过我觉得光的技术性调整快接近尾声了。 今天Tower Semiconductor 宣布扩建 300mm 硅光（SiPh）和先进封装产能；AAOI 也正式启动约 40 万平方英尺的新厂建设，扩大 800G 和 1.6T 光模块产能。 中际旭创（Innolight） 在最新投资者交流会上表示，800G 光模块需求比此前预期更强，1.6T 需求也没有减弱，客户已经从 Hyperscaler 扩展到 Neocloud 和 AI 模型公司。 从龙头企业持续扩产来看，我看到的是产业链对未来几年 AI 光通信需求依然保持信心。如果企业认为 800G、1.6T 的需求很快会见顶，或者担心 AI 数据中心投资放缓，正常的商业逻辑应该是放慢扩产、控制开支，不会继续建设新产能的。相反，无论是中际旭创、Tower Semiconductor，还是 AAOI，最近释放出来的信号都是在为未来几年的需求提前做准备。这些扩产计划不代表未来一定不会出现波动，但至少说明产业链内部看到的订单和需求，依然支撑他们继续投资。 接下来市场将继续验证这一逻辑。重点关注：7 月 23 日 Nokia 财报、7 月底 AAOI 和 AXTI 财报，以及 8 月 Lumentum、Coherent 等光通信龙头的管理层展望。如果这些公司的订单、需求和指引能够相互印证，那么整个光通信行业的需求逻辑将进一步得到验证。

老黄带货光模块 mrvl ，我看了下，美股光模块还有： AVGO：AI ASIC、网络交换、CPO/硅光方向的基础设施核心，但估值和共识都高。 MRVL：定制 ASIC、DSP/光互联相关；受 AI capex 节奏影响大。 COHR：光模块、激光器和材料链关键供应商；更接近物理瓶颈。 LITE：EML/激光和高速光器件；看 800G/1.6T 转化。 CRDO：AEC/高速互连和 SerDes 受益，弹性高但估值波动大。

最近光模块板块有点回调，不少小伙伴又开始担心了，纷纷建议我们来讲一讲。正好最近 ChatGPT Images 2出来，测试了一下用它做行研分析图，如👇图1，就是用Images 2出的光模块拆解，效果真的不错。 言归正传，我们依旧长期看好光模块领域的核心企业，AI 数据中心的算力战争，早已经从 GPU 打到光子芯片了。🧐 很多人还在死盯着英伟达，殊不知真正的卡脖子环节，早就转移到光互联和光子学这条产业链上了。 我们看看数据就知道了：AI 服务器的功耗从传统的 5-10kW 直接飙升到 100kW+，这些算力怪兽之间的数据传输，靠传统铜线？根本扛不住！光子芯片，才是 #AI# 基础设施的下一个必争之地。 我们最近花了不少时间，把整条光子学产业链从头到尾梳理了一遍。从最上游的材料、设备，到中游的激光器、代工厂，再到下游的光模块、网络连接，每个环节的核心标的都扒拉了个遍。 这不是什么概念炒作，是实打实的硬科技赛道，每一层都有明确的投资机会。咱们掰开揉碎了讲，看看这条产业链到底藏着哪些机会： 🔹 第一层：材料与晶圆 - 半导体之基 这是产业链最顶端，主要提供磷化铟、砷化镓这些化合物半导体材料。说白了，没有这些材料，后面啥都别想搞。 • $AXTI (AXT Inc) 垂直整合的衬底供应商，在 InP（光通信激光器专用）市场占据重要地位。这哥们是从源头卡位的玩家。 • $WOLF (Wolfspeed) 虽然主攻碳化硅功率器件，但在氮化镓射频和光电衬底方面也有深厚积淀。多条腿走路。 • $COHR (Coherent) 全球领先的工程材料和光子器件厂商。不仅卖材料，还向下游垂直整合到激光器和模块，这是真正的巨头玩家。 🔹 第二层：制造设备 - 卡脖子环节 光子芯片的制造需要极高精度的光刻和外延生长设备，这可是真正的卡脖子环节。科林研发(LRCX)与应用材料(AMAT）、阿斯麦(ASML）并列，是全球前三大半导体设备商。 • $ASML(阿斯麦) 绝对的霸主，没啥好说的。随着硅光技术向更小纳米节点迈进，ASML 的光刻机是不可或缺的。垄断级别的存在。 • $AMAT (Applied Materials) & $LRCX (Lam Research) 在薄膜沉积、刻蚀等关键工艺上提供设备。2026 年的逻辑很清楚，随着 AI 驱动的晶圆厂扩产，这些设备厂的订单可见度极高。稳稳的。 🔹 第三层：激光器 - 光源引擎 激光器是把电信号转化为光信号的核心心脏，不可或缺的关键要素，妥妥的卖铲子王者。 • $LITE (Lumentum) 提供用于800G到1.6T高速数据传输的磷化铟激光器、EML激光器及光收发器，是NVIDIA和各大超大规模数据中心的核心供应商，市占率高达80%。在云数据中心和电信网络的高性能激光器领域极具竞争力。大厂背书，靠谱。 • $SMTC (Semtech) 专精于高性能模拟、混合信号集成电路、物联网系统及云端连接服务。尤其在激光驱动芯片和 CDR领域优势明显，是信号调理环节的关键。虽然不是最性感的环节，但不可或缺。 🔹 第四层：代工厂 - 制造产能 有了设计和材料，谁来生产？代工厂就是把图纸变成芯片的关键环节。 • $TSM (台积电) 正在积极布局 CPO（共封装光学）技术。台积电的 COWAS 封装技术与硅光技术的结合，是未来 AI 算力卡的标配。龙头就是龙头。 • $TSEM (Tower Semiconductor) 总部位于以色列，专门从事模拟和混合信号制造，在硅光代工领域有先发优势，是很多初创光子设计公司的首选。小而美。 🔹 第五层：测试、检测与封装 - 质量守门员 光子芯片出厂前，必须经过严格的测试和检测，这一环节直接决定良品率。 • $AEHR (Aehr Test Systems) 目前的明星股！核心逻辑是光子芯片，尤其是激光器在出厂前需要长时间的"老化测试"。随着硅光芯片上量，AEHR 的晶圆级测试设备需求呈指数级增长。这是今年的大黑马。 • $ONTO (Onto Innovation) 专注于微电子器件、逻辑芯片、DRAM 内存以及先进封装领域提供高性能的过程控制量测、缺陷检测、光刻技术和数据分析系统，提供自动光学检测，在异构集成封装检测中不可或缺。稳健型选手。 🔹 第六层：光学模块 - 系统的物理表现 这一层是把光芯片、电芯片、光纤连接器整合在一起的"黑盒子"，也是最接近终端应用的环节。 • $AAOI (Applied Optoelectronics) 随着数据中心向 800G/1.6T 演进，AAOI 作为具有自主激光器产能的模块厂商，成本优势和产能弹性都很明显。高弹性标的。 • $GLW (Corning) 康宁是光纤之王。无论芯片怎么变，最终光信号还是要通过康宁的光纤进行传输。躺赢的存在。 🔹 第七层：网络连接 - 价值兑现终点 这是整条产业链的最后一环，也是价值兑现的终点。所有的技术最终都要在网络设备上体现出来。 • $AVGO (Broadcom) 光子学领域的终极 Boss！博通不仅拥有全球最强的交换芯片，还通过集成硅光技术CPO直接将光接口做进芯片里。同时也是ASIC定制芯片的龙头企业，是谷歌TPU的核心合作伙伴。属于真正的王者。 • $ANET (Arista Networks) AI 数据中心网络架构的领导者，是光模块的最大采购方和应用场景定义者。需求端的话事人。 • $MRVL (Marvell) 在光互联 DSP 领域与博通双头垄断，其 PAM4 DSP 芯片是 800G 光模块的标配。技术壁垒很高。 总结来说，光子学这条产业链，不是什么遥远的未来技术，而是正在发生的现在进行时。AI 算力的爆发，已经把光互联从"可选项"变成了"刚需"。 从材料到设备，从激光器到封装，从光模块到网络连接，每一层都有明确的赢家和清晰的投资逻辑。我个人策略很简单，一旦光模块板块出现回调，逢低买入是一个好机会！ 这份清单里面： • 有稳健的行业巨头（ASML、台积电、博通） • 有高弹性的成长标的（AEHR、TSEM、AAOI） 我们不需要全买，但至少要知道这条产业链的关键环节在哪里，钱流向了谁。 AI 的下半场，不只是 GPU 的游戏，光子学才是真正的物理层卡位战。布局正当时，等风来。DYOR🙏 目前上述提及的公司在 #MSX# 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：# 早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

光通信板块为什么跌这么惨？拆解Rosenblatt最新报告，聊聊我自己的判断 市场的担忧从哪来？ 主要是三个因素叠加在一起： 一是市场担心中国厂商正在快速扩产磷化铟(InP)激光器产能， 害怕未来供给暴增导致价格战。 二是市场传出CPO(共封装光学)可能要推迟大约一年才能大规模部署， 这让不少人开始怀疑未来几年的光通信需求会不会跟着延后。 三是不少空头其实并不是真的看空这条赛道的基本面， 只是在借着这些消息和财报前的空窗期制造恐慌， 甚至有相当一部分空头计划在7月底、8月初财报公布前陆续回补空单， 部分人还打算2027年重新做多整个板块， 提前布局2028到2030年的CPO超级周期。 中国扩产到底是不是真正的威胁？ 这是市场最关心的问题， 但我认为担心得有点过头了。 第一， 即便中国厂商持续扩产， 预计到2030年全球InP激光器的供给相比需求仍然存在大约40%的缺口， 行业整体依然缺货， 扩产短期内不会导致供给过剩。 第二， 中国目前主要能量产的是低功率连续波激光器和100G EML， 应用场景集中在硅光收发器和800G模块这些相对成熟的产品线， 但真正未来几年最赚钱的200G EML和高功率连续波激光器， 中国还没有成熟的量产能力， 而这两样恰恰是CPO和NPO最核心的光源器件， 这意味着未来几年欧美厂商在高端环节依然握有明显的技术优势。 第三， 中美供应链本身也在逐步脱钩， 出于政治因素、供应链安全、技术路线差异和客户认证体系不同这些原因， 欧美客户大概率不会转而采购中国厂商的产品， 目前Lumentum和Coherent很多产品已经排产到2027甚至2028年， 其中不少订单来自英伟达的提前锁单。 CPO到底有没有真的延期？ 我倾向于认为没有实质性延期。 CPO大致可以分两个阶段看： 第一阶段是小规模建设， 2026年下半年开始动工、2027年开始出货， 目前进度仍然按计划推进， 预计英伟达和博通2027年各自的产量都在3万到35万套左右。 第二阶段才是真正的大规模放量， 时间点在2028年。 而2027年这一年， NPO(近封装光学)会作为中间过渡方案承接一部分需求。 网络架构变化会不会减少光模块的需求？ 市场还担心一件事，像MRC、RNG这类新的网络技术出现后， 会不会减少每台交换机需要的光模块数量。 确实有可能会从原来的6到7个下降到3到4个， 但GPU数量的增长速度远快于这个下降幅度， 整体光学需求预计仍然会持续增长， 这一点担心也偏多余。 几家公司的财报看点 Lumentum这次财报压力相对最大， 因为它此前已经给出了市场上最激进的长期指引， 市场关注的是它能不能进一步上调2027年目标， 尤其是单季营收能不能达到20亿美元 (年化80亿美元)、营业利润率能不能超过40%。 Coherent这次是市场机构里比较偏爱的一家， 因为200G EML和高功率激光器的自产比例在持续提升， 加上刚拿到谷歌每年约10亿美元的1.6T模块订单， 以及英伟达2027到2030年的长期采购协议， 未来利润率有望持续改善。 AAOI这次财报可能会是营收和指引双双超预期的一份成绩单， 主要动力来自亚马逊和甲骨文的800G订单， 预计二季度收入能超过2亿美元、三季度指引接近3亿美元， 毛利率也会明显高于上半年大约30%的水平。 ANET的增长动力依然强劲， 主要客户覆盖Meta、微软、甲骨文、OpenAI、Anthropic、谷歌， 其中谷歌未来有可能成为它超过10%收入占比的大客户， 大量递延收入预计从2026年下半年开始确认， 带动下半年收入增速超过30%、2027年超过40%。 这份报告的核心结论 总结下来， 中国扩产确实是真实存在的现象， 但短期内不足以改变全球的供需格局。真正具备技术壁垒的200G EML、高功率激光器以及CPO相关产品， 欧美厂商依然领先。2028年仍然是CPO真正大规模放量的时间点， 2027年由NPO承接过渡需求。 目前光通信板块的这轮回调更多是情绪和预期驱动， 基本面没有恶化。即将到来的7月底到8月初财报季， 会是验证这条赛道需求是否依然强劲的重要窗口。 看完这份报告，我想补充一个自己的判断 我认为，短期缺货和未来出现结构性过剩并不矛盾（2026 2027年非常看好，2028年以后要注意），这两件事可以同时成立，关键要看过剩最先会出现在哪个环节。 现在整个行业都看到了AI需求，也都在积极扩产，云厂商也希望引入更多供应商来降低成本、分散供应链风险。如果未来800G、1.6T模块供应商越来越多，ASP下降速度开始快于成本下降速度，那么即使出货量和收入继续增长，毛利率也可能率先承压。 不过从目前来看，行业还远没有走到这一步。各家公司披露的信息依然指向供给紧张：高端激光器排产排到未来几年，积压订单维持高位，出口限制、良率、客户认证和测试能力仍然是主要瓶颈，真正缺的还是合格的高端产能。 如果未来行业进入供需再平衡，我认为最先面临价格压力的，大概率还是标准化程度较高的光模块环节，例如400G、逐渐成熟的800G，以及未来进入主流阶段的1.6T产品。像AAOI、中际旭创、新易盛、Source Photonics这类以光模块为主的厂商，未来更需要关注ASP和毛利率的变化。不过这是2028年以后更值得关注的风险，至少在我看来，2026至2027年行业仍然处于供不应求阶段，AAOI等公司依然受益于订单释放、产能爬坡和业绩兑现。 相比之下，我更看好拥有核心器件壁垒的高端零部件公司，例如Lumentum（LITE）、Coherent（COHR）；以及Ciena（CIEN）、Nokia（NOK）等系统层公司，它们更多依靠技术、网络架构和系统集成能力竞争。至于Veeco（VECO）、Aehr（AEHR）、Viavi（VIAV）等设备和测试公司，只要行业仍在扩产，就有望持续受益于资本开支周期。 时间线上，我的判断和这份报告基本一致：2026年至2027年上半年仍是供不应求；2027年下半年至2028年，随着新增产能逐步释放，市场会开始重新定价供需关系。 现在讨论整个光通信行业全面产能过剩还为时过早。未来几年，不同产品、不同技术路线和不同公司，大概率会进入完全不同的供需周期，不会整个行业一起过剩。

行业分析：AI光互连全景：谁是下一个“HBM级瓶颈”？ AI算力的瓶颈正在从计算转向带宽。随着GPU规模扩大，节点间通信接近N²级增长，电互连在功耗与距离上逐步触顶，光互连从可选项变成刚需。这一变化不只是需求扩张，而是产业结构的重排：光开始从数据中心边缘进入系统核心，甚至进入封装内部。 从底层看，硅光（SiPho）是在硅基上做出一整套光通信器件：波导负责传光，调制器把电信号变成光，探测器再把光变回电。它解决的是带宽与能效问题。硅本身不能发光，激光器依赖InP、GaAs等III-V材料，因此整个体系天然是“硅 + III-V”的异构结构。 产业链可以拆成四层：上游材料（InP与激光材料）、中游核心器件（激光器、硅光芯片）、模块与封装（光模块、CPO）、以及系统与网络架构。价值分配并不均匀。最稀缺的是光源，也就是激光器及其背后的InP体系，这一层类似算力链中的HBM，是物理瓶颈；再往下是硅光与光芯片，决定光电融合是否可行；光模块更偏制造与组装，周期性更强；真正的高价值封装集中在系统级CPO。 在硅光制造这一层，Tower Semiconductor 和 GlobalFoundries 是典型代表。它们本质是foundry，把光子芯片从设计变成晶圆。器件公司是它们的客户，而不是供应商。两者路径不同：TSEM更像工艺专家，擅长定制和复杂结构，解决“别人做不出来”的问题；GF更像平台型foundry，提供标准化工艺和规模能力，让更多客户可以复制。 这也解释了近期股价的差异。TSEM的上涨几乎直接由AI光互连驱动，尤其是硅光需求进入订单兑现阶段；GF更多受益于AI整体需求扩散，硅光只是其中一部分。前者是主线变量，后者更像beta。 很多人会误以为竞争在晶圆尺寸，比如300mm。但在SiPho、模拟、RF这些领域，关键不在晶圆，而在工艺复杂度、良率和客户绑定。真正决定竞争力的是能否稳定量产复杂光电结构，而不是晶圆大小。 从全球格局看，中国在光模块层面占据优势，但在SiPho制造仍处于早期阶段。差距不在技术原理，而在量产能力和客户验证。短期内，由于订单和经验的正反馈，差距在拉大；中期随着下游需求反向驱动，上游有望追赶。这一结构和HBM不同，SiPho不属于天然寡头，更可能走向多极竞争。 真正改变产业结构的是CPO（co-packaged optics）。CPO不是一个器件，而是一种封装形态：把光芯片与算力芯片封在一起，使光从“外部模块”变成“系统内部的一部分”。实现路径是先在SiPho晶圆上完成器件制造，筛选良品（KGD），切割成die，再与GPU/ASIC、HBM等一起进行异构集成，通常采用平面并排而非堆叠。 这一变化的核心结果是：硅光从“独立产品”变成“系统中的一层”。功能重要性不变，但定价权下降。过去光模块可以独立定价；在CPO中，价值更多被系统整合者吸收。掌握先进封装能力的厂商更接近控制节点，这也是为什么TSMC和Intel在这一阶段具备更强话语权，而TSEM和GF更接近中游die供应商。 CPO对技术提出了三大硬约束：功耗、带宽密度和封装耦合。功耗决定系统是否可持续，带宽密度决定扩展能力，封装耦合决定良率和成本。这三点直接推动硅光工艺进入新阶段。 在这一过程中，低损耗波导成为关键基础。波导是芯片内部的“光通道”，损耗以dB/cm衡量。0.1 dB/cm与1 dB/cm的差异，会在封装内线性累积，直接决定系统功耗与成本。当前主流量产水平在0.3–1 dB/cm，先进工艺可到0.1 dB/cm，实验室中的氮化硅（SiN）接近0.01 dB/cm，但距离大规模量产仍有距离。材料路径也逐渐清晰：硅波导受限于粗糙度和折射率，长期趋势是向SiN迁移。 难点不在单点，而在多重极限叠加：侧壁粗糙度、PECVD氢吸收、SiN应力、弯曲损耗、光纤耦合等因素同时作用。这也是为什么真正的优势来自“全栈工艺控制”，而不是某个单一技术突破。 CPO不仅改变技术路径，也改变竞争结构。未来不会出现单一路线，而是分层共存： 核心AI集群：定制CPO，追求极致性能 大规模部署：标准化CPO或pluggable，追求成本与灵活性 即使在CPO内部，也会分化为“高性能CPO”和“标准化CPO”，类似HBM与DDR的关系：前者吃价值，后者吃规模。 对TSEM和GF来说，这种分化进一步强化各自路径。TSEM更靠近高性能CPO，承接定制需求，有机会成为局部瓶颈；GF更靠近标准化CPO，承担规模扩张，是产业的放大器。 整条链可以压缩成一句话：材料决定能不能做，芯片决定性能上限，封装决定系统价值，系统厂决定利润分配。对应到算力链，InP激光器类似HBM，CPO类似GPU封装，光模块类似服务器组装，而硅光晶圆厂更像中间层的chiplet供应商。 从投资角度看，最确定的机会在光源，这是物理瓶颈；最大弹性在硅光与CPO，一旦路径跑通会被放大；光模块是顺周期；封装稳定吃利润但不容易爆发；系统层存在潜在黑马，但取决于架构演进。硅光不会消失，但正在被“吞入系统”。未来真正的“HBM时刻”，更可能出现在光源层或系统级封装，而不是封装之前的中游晶圆环节。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议dyor

谁在做光芯片？ AI 数据中心正在进入高速互联时代。随着 NVIDIA GPU 集群规模扩大，800G、1.6T 光模块、CPO（共封装光学）成为下一代 AI 基础设施的重要方向，而光芯片正成为整个产业链的核心环节。 中国光芯片产业链主要包括以下公司： 1，源杰科技 国内较纯正的光芯片企业之一，核心布局激光器芯片，包括 DFB 激光器芯片等，是 AI 数据中心高速光模块升级的重要受益方向。 2，光迅科技 国内光通信龙头之一，覆盖光芯片、光器件、光模块完整产业链，具备 DFB、EML、VCSEL 等多个光芯片技术平台，是国产光通信产业链的重要代表。 3，仕佳光子 聚焦光芯片和光器件领域，在 PLC 芯片、AWG 等无源光芯片方向具备技术积累，受益于高速光互联需求增长。 4，华工科技 布局光模块、激光技术和智能制造，在数据中心高速光模块领域持续发展，是 AI 光互联产业链的重要参与者。 5，长光华芯 专注半导体激光芯片，具备高功率激光芯片研发能力，在激光产业链中具有较高技术壁垒。 6，杰普特 主要布局激光器、光电设备和光连接相关产品，在高速光互联和激光应用领域持续拓展。 7，亨通光电 传统光纤光缆龙头，同时布局光通信产业链，受益于数据中心互联、海底光缆以及通信基础设施升级。 8，燕东微 具备半导体制造能力，涉及光电半导体相关领域，更偏向晶圆制造和产业链支持环节。 9，信科移动 主营通信设备和5G相关业务，光芯片并非核心业务，但属于通信产业生态参与者。 如果从 AI 光互联投资逻辑来看： 第一梯队： 源杰科技 光芯片纯度较高，直接受益于高速光模块升级。 光迅科技 产业链覆盖最完整，从芯片到模块具备综合竞争力。 仕佳光子 聚焦光芯片细分领域，有望受益于光互联长期需求。 第二梯队： 华工科技 受益于 AI 数据中心光模块需求增长。 亨通光电 受益于全球通信基础设施和数据中心互联。 长光华芯、杰普特 关注激光芯片和光电技术突破。 AI 时代的竞争正在从“算力芯片”扩展到“连接芯片”。 未来几年，GPU 数量持续增加，数据中心内部的数据传输压力不断提升，光互联、CPO、硅光技术可能成为 AI 基础设施下一轮升级的重要方向。 光芯片，可能成为继 GPU、HBM 存储之后，AI 产业链中的下一个关键环节。