数字中国建设整体布局，是以数字化驱动中国式现代化的重大战略，意义深远。2023 年 2 月 27 日中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》(以下简称《规划》)。 党的二十大报告中多次提及数字领域关键词，《规划》深入贯彻党的二十大精神，提出“建 设数字中国是数字时代推进中国式现代化重要引擎”，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。 加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重 要意义和深远影响。 《规划》明确建设目标，利于凝聚更大合力。《规划》明确了数字中国建设目标，即到 2025 年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要 进展。到 2035 年，数字化发展水平进入世界前列，数字中国建设取得重大成就。
数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，为中国数字经济的未来指引方向。《规 划》明确，数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据 资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位 一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展 国内国际“两个环境”。第一个“2”主要强调“通”，解决数字基础设施部分领域建而未 连、连而不通、通而不畅，庞大规模的数据资源价值难以有效释放的问题。第二个“5” 关键在于全面赋能。第三个“2”关键在于协同，因为数字要素不同于其他生产要素，同 时涉及技术创新和数字安全的问题。第四个“2”拓展数字中国建设空间，同时考虑国内 环境和国际合作。 其中，数字基础设施大动脉主要涉及双千兆网络、IPv6、物联网、北斗应用、算力基础设 施等方面，其中算力基础设施强调促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中 心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局；传统基础设施强调加强数 字化、智能化改造。数字资源大循环主要涉及数据管理体制机制、建设国家数据资源库、 释放商业数据价值潜能、数据产权制度建设、数据资产计价研究等围绕数据要素展开的相 关体系。
数字经济政策自 2017 年首次写入政府工作报告以来持续细化落地，相关政策持续加码。《规划》将数字中国建设工作情况与党政领导干部的考核相挂钩，利于整体规划的落地实 施。《规划》强调，要加强整体谋划、统筹推进，把各项任务落到实处。《规划》提及，“将 数字化发展摆在地方工作重要位置，切实落实责任”、“将数字中国建设工作情况作为对有 关党政领导干部考核评价的参考”。这一要求有望改变过去一些领导干部对数字建设不重 视的局面，将数字中国建设置于政府工作重心之一。
以ChatGPT为代表的通用人工智能技术取得突破，AIGC应用加速。自然语言处理（NLP） 类模型在 AIGC 的应用发展经历了几个阶段的发展：在 Transformer 模型出现之前，小 型模型在语言理解方面占据主导地位，文本生成、机器翻译、图像生成等应用方式也在持 续演进，但都不足以完成通用的生成任务。2010 年以前以统计机器学习方法为主，2010 年深度学习算法被引入，基于深度学习的神经网络模型出现。Google 在 2017 年一篇论 文中提出 Transformer 模型后，基于 Transformer 的大型语言模型（LLM）陆续出现，在 传统的文本生成、机器翻译、图像生成等场景表现出人类水平甚至超过人类水平的生成能 力，更进一步在视频生成、音乐生成、代码生成、数字人的人脸生成、人体生成、智能交 互等领域取得高速发展。近几年，大语言模型的参数量超过千亿级别后，开始涌现出内在 思维链，以 ChatGPT 为代表的大语言模型成为人工智能的新范式，对 AIGC 的内容生产 效率和模式带来颠覆式的变革，产生巨大的商业价值。ChatGPT 引入新技术 RLHP（基 于人类反馈的强化学习）促使人工智能模型的输出与人类的常识、认识、需求、价值观趋 近一致，其发生的质的变化在于其跨过大模型训练的准确率拐点、创造连续对话的全新 AI 交互模式和开放 API 接入端口赋能到各行各业。
AIGC 的应用落地来自数据、算法、算力三要素逐步走向成熟。AIGC 的本质是内容和场 景，其发展需要与其后端基建，包括数据、算法、算力相辅相成发展。数据是大模型训练 的基础资源，尤其是高质量的数据资源对大模型训练的质量起到关键作用。大模型训练和 推理带来高算力需求，对更低成本、低功耗、更低时延的算力集群框架提出高要求。基于 算力之上的加速算法、AI 开发训练框架和大模型算法是各个巨头创新的关键，决定了大模型对算力资源的调度能力和训练效果。
大模型训练和推理带来算力需求不断攀升。ChatGPT 需要通过预训练来形成 GPT3.5 的 模型，从而可以在用户端的网页或 APP 进行推理。AIGC 大模型硬件以 GPGPU 等 AI 训练芯片为主，同步带动智算中心和超算中心的建设，对数据中心、AI 服务器、交换机、 光模块、机电设备、温控设备等硬件环节带来新发展机遇。
AI 在改变基础科学和智能领域的创新模式，赋能于各行各业。比如以卷积网络为核心的 图像检测，视频检索技术可应用于下游的安防、医疗诊断、自动驾驶等场景；以强化学习 为基础的博弈决策技术，可应用于交通规划等领域；以 Transformer 为核心的自然语言处 理技术，可以应用于文本生成、音视频生成、搜索推荐、智能人机接口等场景。单模态大 模型可以接入搜索引擎、办公软件、文字创作、智能客服等领域，多模态大模型可以进一 步与图像生成/处理、影视、数字人、机器人、教育/科研等领域结合。
“算力即生产力”成为全球共识。算力对推动我国经济增长具有深远意义。根据埃森哲和 经济学前沿公司分析，预计到 2035 年，AI 将推动我国 GDP 增长 21%。《2020 全球计算 力指数评估报告》中指出，计算力指数平均每提高 1%，数字经济和 GDP 将分别增长 3.3‰ 和 1.8‰。
人工智能是中美科技竞争的重要领域，先进计算成为大国博弈的战略制高点。2019 年 2 月，美国发布了《维护美国人工智能领导力的行政命令》，代表了美国国家 AI 战略的里程 碑。美国高度重视算力新兴技术发展，2022 年 2 月美国白宫发布新版《关键和新兴技术 清单》，持续巩固其全球领导地位。2020 年 4 月，我国国家发改委明确将人工智能纳入新 基建范畴。 美国、中国在全球算力领域具备主导地位，中、美算力差距不断缩小。IDC、浪潮信息、 清华大学全球产业研究院联合编制的《2021-2022 全球计算力指数评估报告》从四个维度 对各国计算力水平进行全面评估，指出美国、中国分别以 77 分、70 分位列领跑者阵营， 其中中国评分同比增长 13.5%。
相比于中国，美国在计算能力、计算效率方面具有较大优势，基础设施支持也非常发达。 其中超大规模数据中心建设规模维持全球第一地位。中国云计算普及水平紧跟美国，中国 互联网企业在公有云上的投入不断扩大，推动超大规模数据中心的快速发展。中国 AI 算 力领跑全球，AI 服务器支出规模同比大幅增长 44.5%，首次超过美国位列全球第一。
全球算力竞争白热化，大国博弈愈演愈烈，美国对中国出口管制再升级。美国为主的西方 国家围绕先进计算产业对俄进行全面封锁，包含英特尔、AMD、台积电、甲骨文、苹果等 龙头企业均对俄罗斯进行断供。2022 年 10 月 7 日，美国商务部工业与安全局（BIS）公 布了《对向中国出口的先进计算和半导体制造物项实施新的出口管制》（ Export Administration Regulations，下称“EAR”），以先进计算芯片和超级计算机为切入点，全 面加强对中国半导体行业、中国先进制程能力建立的限制。具体来说，EAR 主要针对以 下三类对象：
（1）先进计算芯片：将先进和高性能计算芯片及含有此类芯片的计算机商品加入《商业管制清单》（CCL），国外大厂的先进计算芯片基本无法进入中国；不仅中国实体将难以获 取相关物项，BIS 还通过控制许可证逐案审批，对中国境内的相关半导体外商投资企业的 产能扩展加以控制和限制。 （2）先进制程设备：生产制造先进逻辑芯片、先进存储芯片的半导体加工设备遭到禁运。 （3）从事先进芯片和先进制程的美国实体：包括美国公民、美国永久居民、美国庇护民、 依照美国法律设立的法人实体（包括外国分支机构）甚至位于美国的人士都被禁止从事中 国境内的先进芯片相关业务活动。
截至 2023 年 5 月 08 日，沪深 300 指数年涨幅 4.93%，深证成指年涨幅 1.90%，上证指 数年涨幅 9.9%，通信（申万）指数年涨幅 31.61%，通信板块整体跑赢大盘。在申万行业 分类 31 个行业板块中，通信板块年涨幅排名第 2。
2012 年初以来通信板块 PE（TTM，整体法，剔除负值）最高值为 109.2 倍，最低值为 23.2 倍，中值为 36.9 倍；PB（整体法，MRQ，剔除负值）最高值为 9.4 倍，最低值为 1.8 倍，中值为 3.7 倍。2023 年以来，通信板块受数字经济和 AI 催化，估值整体呈上升 趋势。截至 2023 年 5 月 8 日，根据我们梳理的西部通信股票池（包含 202 只股票），剔 除三大运营商后，行业 PE（TTM，整体法，剔除负值）为 31.4 倍，PB（整体法，MRQ， 剔除负值）为 3.29 倍，仍低于历史中值。
通信行业传统驱动力主要来自运营商和云厂商的资本开支投资，伴随通信基础设施的完善 和下游新兴应用的兴起，通信行业需求驱动力逐步转向企业、政府、军工等垂直领域，同 时通信技术与人工智能、云计算、大数据等新技术相融合赋能于各行各业，衍生出越来越 多新兴成长赛道，包括光通信、物联网、工业互联网、通信+汽车、通信+新能源、卫星应 用、企业通信、军工通信等。
截至2023年5月8日，我们构建的西部通信股票池中202家公司整体年平均涨幅26.05%， 其中，涨幅居前的细分板块包括光器件光模块、网络信息安全、运营商、IDC 和 ICT 主设 备商，剩余其他细分板块除连接器和电源设备外均呈现不同程度的涨幅。其中，光器件光 模块、ICT 主设备商、IDC 和运营商主要由于数字中国经济建设和 AI 估值催化。 根据西部通信股票池，截至 2023 年 5 月 18 日，涨幅居前五的个股分别是剑桥科技 （+413.9%）、浩瀚深度（+290.6%）、新易盛（+190.5%）、中际旭创（+186.5%）、博创 科技（+160.8%）。
运营商的业务布局与数字经济发展环环相扣，是数字经济发展的国家队、排头兵。根据信 通院发布的《中国数字经济发展研究报告》，数字经济包括数字产业化、产业数字化、数 字化治理和数据价值化四大部分。运营商作为通信网络基础设施的主导者，作为云网融合 和算网融合基础设施的主要提供者，作为信息服务提供者，是数字产业化、产业数字化和 数字化治理的基石。同时，运营商自身拥有丰富的高质量数据资源，可以作为数据产品的 提供方，也可以提供数据产品化服务，参与到数据采集、数据生产和提供、数据流通和交 易等各个数据价值化的产业链环节。
算力网络是数字化时代的资源网，是以计算为核心，通过网络实现连接，通过感知实现匹 配与调度的服务。从算力网络的技术架构上看，从下到上可分为基础资源层、算网调度层 和算网运营层。在算力网络的构建中，运营商以提供顶层设计指导和基础资源为主，在资 源纳管、调度、安全、运维等软件层面，算力交易商业模式和具体业务场景应用等领域均 需要与各方参与者展开深度合作。
数据中心是算网底层资源的载体，三大运营商响应国家“东数西算”战略，进行全国算网 资源统筹布局。中国电信是中国最大的 IDC 服务提供商，拥有全国数量最多、分布最广的 IDC 资源，2022 年 IDC 业务收入达到 333 亿元，同比增长 5.4%。中国移动 IDC 业务快 速增长，2022 年 IDC 业务收入达到 254 亿元，同比增长 17.2%。
运营商新兴业务收入占比快速增长，成为发展新动能。根据工信部最新统计数据，2023 年一季度，电信业务收入累计完成 4252 亿元，同比增长 7.7%。其中，固定互联网宽带业 务收入占比 14.8%，增长 6.8%；移动数据流量业务收入占比 38.1%，同比基本持平；新 兴业务收入占比 22.9%，同比增长 24.5%，其中云计算、大数据和物联网业务收入同比分 别增长 58%、44.6%和 30%。
三大运营商的云业务高速发展，跃居行业前列。2022 年三大运营商的云业务收入均实现 翻倍以上的增长。我国企业上云率相较欧美发达国家较低，政策持续推进国资上云，为运 营商的云业务带来发展机遇。相比于互联网厂商，运营商的优势在于：1）云网融合，运 营商拥有丰富的云网资源，具备带宽和 IDC 机房成本优势，方便提供一体化方案；2）安 全可信，三大运营商的云均是通过可信云的云服务信用 AAA 级厂商，政企客户对数据安 全较为敏感，倾向于选择安全性更高的云；3）拥有丰富的下沉服务网络和政企客户资源， 运营商有庞大的线下服务网络，客户响应速度较快，服务能力强。
中国电信于 2021 年发布了全栈自研的“天翼云 4.0”，天翼云是目前全球最大的电信 运营商云、国内最大的混合云，下设 31 省分公司，建立起了覆盖全国云网一体化运 营体系。2021 年 12 月，中国电信引入中国电子、中国电科、中国诚通和中国国新等 中央企业战略投资者，组建股权多元化的天翼云科技有限公司。2022 年 7 月，中国 电信牵头，联合中国电科、中国电子等央企共同成立“国资监管云”。2023 年 2 月， 天翼云科技有限公司股权完成变更，四大央企正式入股。2023 年天翼云收入有望破 千亿元。
三大运营商持续布局大数据业务，并形成特色产品线，带动大数据收入快速增长。运营商 大数据产品主要包括用户画像产品、网络优化产品、智慧城市产品和智能安全产品等，为 了支撑其大数据产品，运营商还需具备数据收集、存储、分析、可视化等技术。三大运营 商根据自身特点形成特色产品线%。中国移动 2022 年大数据业务收入 31.8 亿元，同比增长 96.1%， 标准大数据产品全网试商用，构建梧桐大数据平台，形成“梧桐风控”、“梧桐触达”和“梧 桐洞察”等产品线。中国电信的天翼大数据旗下形成了鲲鹏、星图、飞龙等多个大数据平 台。
AI 作为重要产业趋势，运营商高度关注 AI 的发展。中国电信成立中国电信数字智能科技 分公司，作为电信大数据和 AI 能力建设运营的主体。中国电信发布星河 AI 平台，是全球 首款以云网融合为基础底座，搭载“全网、区域、边、端”四级算力的人工智能产品和能 力平台。中国联通在确定五大主责主业时，将人工智能产业作为核心产业之一，并在计算 机视觉、自然语言处理、语音处理和人机交互领域开展了大量的技术研究。中国移动打造 九天人工智能为融智核心引擎，在生成式 AI 方面的布局主要包括算力网络；NLP、深度 学习、机器视觉等方面的能力；数据资源；运维和客服方面已实现 AI 的广泛运用。
AI 将对运营商带来增量发展空间。例如 AI 技术可以用于算网资源的智能调度和优化，提 高网络性能和服务质量；AI 技术也可以赋能于各种智能应用领域，为运营商带来新的业务 增长点。
全球数据中心市场规模稳定增长，我国数据中心市场规模 19-21 三年 CAGR 为 31%。截 至 2021 年底，我国在用数据中心机架总规模超过 520 万标准机架，平均上架率超过 55%。 其中，大型规模以上数据中心规模机架数占总机架数比例 2021 年已超过 80%。
全球算力规模进入新一轮快速发展期，智能算力占比提升。根据信通院测算，2021 年全 球计算设备算力总规模达到 615EFlops（统一换算为 FP32），同比增长 44%，其中，2021 年智能算力规模为 232EFlops，在总算力中占比 37.7%。预计到 2030 年全球算力规模达 到 56ZFlops，平均年增速达到 65%。2021 年我国算力规模达到 202EFlops（统一换算为 FP32），位居全球第二。其中，智能算力规模达到 104EFlops，同比增长 85%，在总算力 中占比已超过 50%，取代基础算力成为算力结构最主要构成。
我国智能计算中心加快布局。根据 ICPA 智算联盟统计，截至 2022 年 3 月，全国已投运 的人工智能计算中心近 20 个，在建设的人工智能计算中心超 20 个。超算性能提升显著。 全球超算市场规模最大的是中国，根据中国计算机学会 HPC 专业委员会统计，中国超级 计算机性能从 2002 年至今已增加 4 万多倍，2022 年 6 月实测超算算力达 530,240,332 GFlops，目前应用于平台的超算算力为最主要构成。
边缘计算作为平台型技术，为 5G、物联网、 机器人、人工智能等新兴技术提供重要的承 载能力。根据 IDC 预计，未来 5 年，全球对边缘位置的算力投资增长速度将远快于核心位 置，到 2025 年，全球边缘计算服务器支出占总体服务器比重将从 14.4%提升到 24.9%。 边缘计算从产品形态到底层架构都在走向多样化，定制服务器产品或成为边缘计算基础架 构的主力军。 边缘计算在数据、模型、任务调度方面与云端计算协同，降低时延，提高效率。根据中国 互联网协会组织发布的《中国互联网发展报告 2022》，我国云计算市场规模增长迅速，2021 年达 3229 亿元，同比增长 54.4%。当前终端产生数据量大，全部由云端处理会出现极高 的通信时延的问题。云边协同融合云计算可以提高效率，并且具备边缘计算低时延的优点。 数据方面，边缘节点负责数据采集，对实时数据进行处理，上传至云节点处理复杂数据并 存储；任务调度方面，云节点下发管理策略，边缘节点分配资源并执行；模型方面，云节 点完成全局模型训练后下发边缘节点，边缘节点进行本地训练及推理。
我国是全球最主要的服务器增长市场。根据 IDC 数据，2021 年全球服务器市场规模为 992 亿美元，同比增长 9.01%，中国市场规模约 251 亿美元，近年来占全球比重呈现快速上升 趋势，已成为全球最主要的服务器增长市场。
人工智能场景对 AI 服务器需求快速增长。算力在模型训练、推理速度、数据处理方面发 挥重要作用。（1）较高算力可以加速模型训练过程；（2）推理操作处理新数据，取决于计 算机算力和存储速度；（3）AI 系统对大规模数据集处理时，对计算机性能有较高要求。根 据 IDC 统计，2021 年，全球 AI 服务器市场规模达 156 亿美元，同比增长 39.1%，预计 2025 年增长至 317.9 亿美元，2021-2025 年 CAGR 为 23.2%。2021 年中国 AI 服务器市 场规模为 53.9 亿美元，同比增长高达 68.6%，预计 2025 年达到 103.4 亿美元，2021-2025 年 CAGR 达 17.7%。 AI 服务器中芯片成本占比较高。AI 芯片主要包括图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA)、专用集成电路(ASIC)、神经拟态芯片(NPU)等。其中，GPU 是显卡的核心单元， 采用数量众多的计算单元和超长的流水线，在加速方面具有技术优势。根据芯语的数据， 相比于高性能服务器、通用服务器，AI 服务器的芯片组（CPU+GPU）价格和成本占比通 常更高，如 AI 服务器(训练)芯片组成本占比达 83%、AI 服务器(推理)芯片组占比为 50%。
近五年来全球服务器市场格局相对稳定，新华三/HPE、戴尔、浪潮及联想占据主要市场 份额。其中的例外是华为由于受制裁影响退出了 X86 服务器市场，其剥离的超聚变有望 在未来几年内逐渐接管空缺市场。另外比较值得关注的是以超微、广达、仁宝及鸿海精密 等为代表的 ODM 厂商随着定制化需求增长，市场份额也有一定提升。中国市场方面，2021 年浪潮以 30.7%的市场份额占据领先，新华三/HPE、戴尔、联想、华为分别以 17.5%、7.5%、7.4%及 6.6%（2020 年 19.2%）依次排二、三、四、五位。
网络性能成为提升智算中心算力的关键要素，智算中心网络向超大规模、超高带宽，超低 时延、超高可靠等方向发展。根据新一代《智算中心网络技术白皮书》，智算中心作为新 型基础设施，为 AI 计算提供更大的计算规模和更快的计算速度。区别于传统数据中心， 智算中心不再聚焦业务部署效率及网络自动化能力，而是追求单位时间单位能耗下的运算 能力及质量。智算中心将算力资源全面解耦，以追求计算、存储资源极致的弹性供给和利 用，以算力资源为池化对象，网络提供 CPU、GPU、存储之间总线级的高速连接。智算 中心网络作为连接 CPU、xPU、内存、存储等资源重要基础设施，贯穿数据计算、存储 全流程，算力水平作为三者综合衡量指标，网络性能成为提升智算中心算力的关键要素， 智算中心网络向超大规模、超高带宽，超低时延、超高可靠等方向发展。
全球以太网交换机市场稳步增长。根据 IDC，2022 年全球以太网交换机市场规模 365 亿 美元，同比增长 18.7%。2022 年，4Q22 全球以太网交换机市场规模同比增长 22.0%， 达到 103 亿美元。高增长一方面来源于于供应链短缺情况的持续缓解，另一方面受益于云 厂商和企业端持续扩建以太网交换容量。根据 IDC 预测，预计 2023 年国内以太网交换机 市场规模将达到 66.2 亿美元，同比增速为 9.4%。 全球交换机市场格局相对稳定。2022 年全球市场思科/华为/Arista/新华三市场份额分别为 43.3%/10.3%/9.9%/5.4%，CR5 为 74.3%，相较 2021 年 CR5 下降 1pct。2022 年华为、 新华三份额基本持平，2022 市场份额分别+0.1pct、-0.7pct。Arista 份额提升最为明显， 市场份额提升 2.3 个百分点，其 2022 年营收增速同比+55.4%。Arista 作为交换机“后起 之秀”，其白盒交换机可提供低成本、高可扩展性的数据中心解决方案。
2.4.1 以太网光模块处在800G升级周期，AI催化高速率光模块需求增长
云数据中心资本开支放缓，元宇宙进展不达预期，以太网光模块需求短期承压。 Lightcounting 将 2023 年全球以太网光模块市场预期从增长 2%调整为下降 10%，并且在 2025 年之前都无法达到两位数的增长率。总体上 2023-2028 年光模块市场的长期 CAGR仍然保持在 13%。Lightcounting 指出，全球光模块市场的波动源自其过于集中的头部客 户，与 Meta 对 200G 光模块的需求锐减相关。其中，元宇宙项目进展不达预期是导致全 球光模块市场需求大幅下跌的主要原因。根据 Financial Times，2022 年 Meta 的元宇宙 部门 Reality Labs 亏损达到 137.17 亿美元，累计亏损超过 230 亿美元，Meta 宣布裁员超 过 1.1 万人，达到总员工数的 13%。此外，其他头部厂商也陆续宣布中止或缩减元宇宙项 目，元宇宙的进展不达预期对光模块市场将产生一定负面作用。
AI 应用加速，带来高速率光模块需求增量。光模块大量运用于数据中心内部的数据传输 和数据中心间互联（DCI）。AI 成为光模块市场的新驱动，大模型训练促进智算数据中心 和超算数据中心的建设，其网络架构与通用型数据中心存在差异，将直接对高速光模块需 求带来增量。 根据我们对 AI 对光模块弹性测算，AI 训练和 AI 推理对数通光模块的需求增量有望再造 一个以太网光模块市场（2022 年预计 60 亿美金）。GPT3.0 计算架构的计算部分采用最新 的 A100 GPU 卡，I/O 部分采用 4*HDR200 IB 网络，GPU 之间采用 NVLINK 实现 600GB/s 高速互联。根据英伟达 A100 网络拓扑结构测算，一个标准 DGX SuperPOD 集群中服务 器：交换机：光模块的需求量比例约为 1:1.2:32（假设 20%用 DAC 直连）。SU 单元数量 为 7，服务器数量为 140，单个服务器需要 8 个 gpu，gpu 数量为 1120。服务器到 tor 层 为 200G AOC/DAC，每台服务器 8 个 200g 计算网卡。
AI 推理侧对光模块弹性测算：Transformer 类语言模型在推理过程中每个 token 的计算成 本（以 FLOPs 为指标）约为 2N，其中 N 为模型参数数量。在英文语境下，一般 1000 个 token 约等于 750 个单词。算力需求=2*模型参数*token 数。Bing 搜索引擎接入 ChatGPT， 参考谷歌月均搜索次数测算，测算得类谷歌浏览器接入 ChatGPT 所需 AI 推理侧算力需求 约 13 万台英伟达 A100 服务器。
流量增长和光模块持续迭代升级促使光模式市场规模持续增长。高速光模块是以太网光模 块市场的核心组成部分。每一代光模块在初始大规模量产阶段价格年降幅较大，后续趋于 平稳。
光模块产品迭代迅速，800G 产品将在 2023 年进入大规模交付。数通光模块平均迭代周 期约 3-4 年，例如 100G 从 2016 年开始上量到 2021 年已有 5 年的生命周期，预计 400G 生命周期也将达到 4、5 年。400G 数通光模块从 2020 年开始进入规模上量阶段，预计 22-24 年将持续上量， 800G 数通产品从 2022Q4 开始规模化商用，预计 2023 年将进入 大规模交付。
每一代技术升级往往伴随技术路径的演化，引导竞争格局变化。例如 10 向 40G 升级过程 中，并行封装取代单通道封装、气密封装转向非气密性封装；又如 100G 时代，Intel 凭借 硅光方案在市场开始占据一席之地——据 LightCounting，2018 年 Intel 光模块份额位居全 球第八。因此对于光模块厂商，需要持续研发投入从而抓住代际升级新品机遇，实现扩大 并巩固市场份额。除技术升级外，技术升级下，上游芯片格局、下游客户采购模式的变化 也对竞争格局变化起到推动作用。
国内厂商市场份额不断提升，行业集中度进一步提高。近年来，随着光通信行业的快速发 展，光模块行业的竞争格局发生了深刻变化，呈现出两大特点：从产业链来看，光模块企 业加快并购重组，进行产业链垂直整合，行业集中度进一步提高；从区域发展来看，国内 厂商由于劳动力优势以及研发能力快速提升，在光模块行业中逐渐占据重要地位，以中际 旭创、华为和海信为代表的国内企业已跻身全球光模块前五，全球 TOP10 光模块厂商中 半数都是中国厂商。根据 LightCounting 数据，得益于中国国内对光器件和模块的强劲需 求，国内厂商市场份额不断提升，从 2010 年的 15%增长到 2021 年的略高于 50%，已占 据行业半壁江山。
新技术趋势层出，带动光模块格局生变。（1）CPO（光电共封装）应运而生：随着电口 速率提升到 112G，高速信号在 PCB 传输中的损耗随之增加，对 PCB 的设计难度、材料 成本带来挑战，同时还需要在可插拔光模块和交换芯片之间的高速走线上增加更多的 Retimer 芯片，整机的运行功耗也将大幅提升。为了克服这些问题，CPO 逐渐成为共识。 市场格局端，上游光器件厂商天孚通信、联特科技等公司进一步延伸业务线条，与国际巨 头合作研发 CPO 光引擎，有望在市场中占一席之地。（2）LPO：是基于 Linear Driver 芯 片技术实现的可插拔光模块。目前主流的 200G/400G/800G 的产品都是基于 PAM4 的技 术加上 DSP 芯片来实现高速、高调制的信号恢复和传输。LPO 光模块使用的 TIA、Driver 芯片性能提升，实现更好的线性度，从而并去掉 DSP，相比于传统方案在降功耗和降延 迟方面具备优势。市场格局端，新易盛、剑桥科技等厂商积极参与 LPO 方案，有望成为 800G 市场的新入局者。（3）硅光：硅光子技术基于标准硅制造的硅衬底材料，利用半导 体晶圆材料可延展特性，采用 CMOS 等工艺应用于光电一体集成器件制造。其物理架构 由硅衬底激光器、硅衬底光电集成芯片、光纤等辅助物料封装构成。市场格局端，提前布 局硅光芯片设计或和头部硅光芯片平台提前研发的光模块封装厂商有望实现份额突破。
光芯片市场空间广阔，国产厂商实现高速率光芯片规模化量产。更高速率的光芯片壁垒越 高，价值量越高，100G 及以上的高速率光模块，成为光芯片的主要应用市场。全球光芯 片市场规模测算：根据中国半导体协会，假设光模块行业平均毛利率为 25%、光模块原材 料占总成本 80%，光芯片占光模块材料成本的比重约 60%，参考 LightCounting 对光模块 市场规模的预测估算，2021 年光芯片全球市场规模约 33 亿美元，预计 2025 年接近 56 亿美元。根据 C&C 报告，2020 年度全球光芯片市场规模约 20 亿美元，这其中约有 60% 的营收来自于 InP 激光器市场，包括 DFB 和 EML 芯片；25%来自于 PIN/APD/MPD 接收、 监测芯片市场；15%来自于 VCSEL 激光器芯片市场。根据我们测算，2021 年全球光芯片 规模约 32.8 亿美金，中国光芯片市场规模约 6.3 亿美金，源杰科技 2021 年该业务收入 2.32 亿元，约占全球市场份额为 1%，占国内市场份额为 6%，仍有较大份额提升空间。 以源杰科技为代表的公司率先在 25G DFB 激光器芯片实现规模化量产，并将陆续推出 50G PAM4 DFB 和 100G EML 激光器芯片，有望在下游头部厂商实现突破。
铌酸锂调制器是当前电光调制器市场的主流方案。目前行业内光调制的技术主要有三种： 硅光、磷化铟和铌酸锂材料解决方案，铌酸锂调制器具有带宽高、稳定性好、信噪比高、 传输损耗小、工艺成熟等优点，是当前电光调制器市场的主流产品。薄膜铌酸锂调制器是 新一代技术方向，有望替代传统方案。薄膜铌酸锂调制器具有大带宽、低功耗、小尺寸等 优势，相较于其他光电子材料，如磷化铟、硅光、体材料铌酸锂，薄膜铌酸锂可实现超快 电光效应和高集成度光波导，具有大带宽、低功耗、低损耗、小尺寸等优异特性，是理想 的电光调制器材料。从光模块的应用上来看，光库科技在美国西部光电展上展示了薄膜铌 酸锂强度调制器产品“C+L”波段 70GHz 强度调制器；新易盛在 OFC2023 上展示了基 于薄膜铌酸锂调制器的 800G OSFP DR8 模块，功耗仅为 11.2W，处于行业领先地位；中 兴通讯发布业内首款基于薄膜铌酸锂方案的 8×100G PAM4 DR8 光模块。 薄膜铌酸锂调制器在通信领域的三大应用场景包括：电信骨干网相干通信、电信城域网非 相干通信和高速数据中心。其他应用场景还包括光纤陀螺、超快激光器领域。
数据流量高速增长，数据中心建设加速。5G 全面商用、AIGC 和 ChatGPT 的兴起将大幅 拉动数据的存储和计算需求。根据 IDC 和 Seagate 的联合预测，全球数据流量将从 2018 年的 33ZB 增长至 2025 年的 175ZB。其中，我国数据流量预计将持续增长 7 年，在 2025 年前成为全球数据流量最高的地区，CAGR 达到 30%以上。数据流量持续增长将推进数 据中心持续建设。
受制于选址成本和传输距离的物理极限，单机柜功率高速增长。我国网络环境是典型的中 心化网络，围绕珠三角、长三角、京津冀等人口稠密、经济发达的中心地区密集分布。由 于大型城市用地紧张，在一线城市周边地区建设数据中心的用地成本过高。但是，在中心 地区向周边地区的延伸过程中，网络延迟问题随着数据传输距离的延长愈发严重，因此， 提高单机柜功率和增加机柜陈列密度以最大程度利用建筑面积成为了解决方案。中国电子 技术标准化研究院指出，2020 年我国数据中心单机柜功率已经超过 15kW，根据 Colocation America 的数据，2020 年全球数据中心单机柜功率约为 16.5kW，2025 年将 超过 25kW。
AI 大模型加大对高功率服务器的需求，高功率导致高能耗，液冷渗透率有望加速提升。 随着单机柜功率的上涨以及排列密度的提高，传统风冷已经无法满足散热需求。在 ICT 硬 件层面，为了在有限的场地内提高运算能力，CPU 厂商普遍采用单机架叠加多核处理器 的方式提高计算能力，显著增加了发热功耗。根据中科曙光的数据，传统风冷普遍只能解 决 3-5kW/机柜的散热需求，但是新建单机柜功率已普遍超过 15kW。在热交换空间层面， 传统风冷需要单机柜与单机柜之间存在足够的空间供冷热空气进行热交换，传统风冷在高 机柜部署密度场景下优势逐渐减弱。相比之下，排列紧凑的液冷成为了主流方案。在数据 中心选址层面，传统风冷技术更适用于气候干燥、全年温度较低的地区，进一步限制了数 据中心的选址灵活性。然而，液冷相对封闭的散热结构在数据中心选址层面具备较大优势。 因此，液冷技术渗透率有望逐渐提高。
单相浸没式液冷有望迎来普及。结合 Emerson 温控技术 R&D 占总 R&D 的占比来看， 2005-2006 年的占比大幅上涨与 2006 年热管式液冷的推出吻合。2013-2014 年的占比再 次大幅上涨与 2013 年单相浸没式液冷的研发时间相吻合。2017-2018 年占比达到峰值， 与两相浸没式液冷研发成功的时间点相吻合。因此，我们推测，2022 年 Emerson 的温控 技术 R&D 再次出现上涨的趋势，新一代温控技术可能在 2024-2025 年出现。根据历史数 据对比，国内厂商普遍比国外厂商推迟 7-8 年大规模应用同一温控技术，因此预计从 2023 年左右开始，单相浸没式液冷技术有望在国内大规模普及。目前，阿里巴巴的杭州云计算 中心将使用全浸没式液冷，其规模为全球最大。
液冷技术厚积薄发，储能温控方兴未艾。目前，液冷技术在储能温控市场渗透率低于风冷 的原因主要为成本。相比于液冷系统的价值量在 5000 万元每 GWh，风冷系统的价值量约 为 3000 万元每 GWh，风冷技术的成本优势较为明显。根据 GGII 数据，我国液冷储能市 场将从 2022 年的 7.0 亿元增长到 2025 年的 74.1 亿元，CAGR 将达到 83.1%，市场占有 率从 15.0%上升至 45.0%。因此，储能温控的液冷市场增长空间巨大。
储能温控系统全球增长空间巨大。全球电化学储能投资额高速增长，新型储能装机量逐步 攀升，伴随储能系统朝大容量、高倍率发展，储能系统产热量将不断上升，储能温控系统 将迎来发展良机。根据我们测算，储能温控全球市场规模将从 21 年的 9.4 亿元增长到 25 年的 111 亿元。
温控系统在储能价值量占比约为 4-6%左右，随着液冷渗透率逐渐提高，温控系统整体投 资占比将有上升趋势。储能热管理目前以风冷为主，液冷渗透率有望不断提高。风冷相对 液冷系统初始投资额低。液冷系统主要包括水冷板、水冷管、水冷系统、换热风机等，且 容量越大相应的设备需求也更大，而风冷系统结构比较简单。根据华经产业研究院数据， 目前整套液冷系统方案价值量约 0.8-1 亿元/GWh，其中水冷主机系统占比最高，一般约 0.5 亿元/GWh 左右；风冷系统方案价值量约 0.3 亿元/GWh。从液冷系统成本结构具体来 看，水冷主机成本占比 67%，换热器 10%，管路 8%，输入电源 2%，其他 12%。 液冷是储能温控未来发展趋势。风冷流场不均匀易造成电池组温度分布不均匀，可通过改 进流道、改变流向以及增加新装置等方式来提高温度分布的均匀性。液冷系统冷却效果更 高，虽然初始投资较高，但运营成本或更低。远景实测数据显示，与普通风冷产品相比， 液冷储能产品的电池寿命提升了 20%。同时智能温控技术可随环境温度和运行状态灵活调 整运行模式，大幅降低液冷系统运行的能耗，相比传统空调风冷降低能耗约 20%以上。未 来液冷渗透率将迅速提升，在液冷领域拥有核心技术的厂家将率先打开市场。
工业互联网（Industrial Internet）是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础 设施、应用模式和产业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构成数据感知、汇 总、分析、决策的完整生态，在工业向数智化、自动化转型大背景下，中国工业互联网市 场已突破 4 万亿规模。
工业通信设备是工业互联网的基础与支撑。根据赛迪顾问《2019 中国智能制造发展白皮 书》，2019 年工业通信在工业互联网产业占比约 23%，其中通信设备收入约占工业通信的 3%。根据中国信通院，2021 年中国工业通信行业市场规模为 2474.8 亿元，同比增长 18.23%，2022E 中国工业通信市场规模为 2856.4 亿元，同比增长 15.4%。
工业通信设备收入占比最多的工业以太网交换机为 54%，其次是网关，收入占比为 15%； 路由器收入占比 9%。未来随着 5G 技术推广普及，预计无线 AP、无线 AC 等设备市场规 模持续提升。
工业以太网持续夺取市场份额，现场总线份额持续下降。从发展趋势来看，工业以太网已 经成为工业通信的主流，并持续增长，现场总线市场份额不断下降，无线网络因安装方便、 成本较低以及技术不断革新等优点，正在逐渐起步。
工业通信技术融合化、无线化、智能化发展。工业互联网网络连接技术分为网络互联、数 据互通。其中，网络互联实现智能设备的联接功能，数据互通实现设备间数据流转功能。 时间敏感网络（TSN）等新一代技术正逐步从工厂级网络向车间级、现场级网络延伸。同 时，5G 网络技术、确定性 IP 技术等多种技术也从工厂外网渗透至工厂内网，再进一步向 车间级、现场级网络延伸。
新兴 TSN 技术将是未来工业贡献最重要的基础，具备重要应用价值。1）实现实时的集中 控制：TSN 的特性可以保证重要数据的确定性传输，使得大批量部署集中控制的结构成为 可能，大幅减少系统建设和维护其所需的设备和人力成本。2）灵活扩展，即插即用：TSN 网络使用集中配置的结构，可以实现近乎即插即用。3）统一网络，融合应用：TSN 网络 能够确保设备层微秒级的响应时间，实现一网到底，大幅节省人员投入、时间成本，同时 让控制系统与其他系统的融合成为可能。 TSN 行业应用初见雏形。根据中国工业互联网产业联盟，未来几年内，预计 TSN 将最先 于工业互联网的智能装备制造行业中落地应用，进一步其他垂直行业铺开落地。如智能装 备制造、能源电力、石油与天然气、轨道交通、汽车等工业行业中充分满足同步精准控制、 测量、设备监测、设备维护及控制应用的需求。
5G、人工智能、云计算等技术与工业通信技术融合为行业带来新发展机遇。 （1）5G+TSN 融合技术带来新发展机遇。TSN 有线网络能够弥补无线网络时延较大，稳 定性、抗干扰能力和安全性均较差的局限性，5G 网络能够弥补有线网络成本高、灵活性 差等局限性，避免频繁的移动降低线G 技术的发展和边缘计算、工业 4.0 端到端产业链逐渐成熟，5G 网络与 TSN 等工业互联网技术的结合越来越紧密， 5G+TSN 融合技术将逐步深入工业互联网领域，在万物互联时代创造不可估量的价值。（2）工业通信设备厂商向工业控制延伸。未来，TSN、5G、WIFI-6 等新一代技术以及 5G+TSN、TSN+OPC UA 的新兴融合技术将进一步增加网络的确定性，保障安全传输， 使得控制系统与其他系统的融合成为可能，实现一张“大网”接入所有的系统，成本节省 的同时加大加速信息在系统间的流通。 （3）工业通信设备有望成为“AI+工业互联网”的接口。以 ChatGPT 为代表的人工智能 是第四次工业革命的重要基石，传统制造业数字化转型过程中，AI 渗透和应用至工业互联 网互联设备边缘层、平台层、应用层，推动传统生产模式向科学决策、精准执行、实时感 知智能化转变。未来“AI+工业互联网”将成为企业数智化转型升级的核心环节，而工业 通信设备作为信息基础设施，是“AI+工业互联网”的接口及关键性设施，有望持续受益。
北斗推动卫星导航核心技术新突破，关键器件实现国产化自主可控。《新时代的中国北斗》 白皮书指出，北斗卫星导航系统从星座构型、技术体制、服务功能等方面创新系统设计， 攻克混合星座、星间链路、信号体制设计等多项核心关键技术，在全球范围实现一流能力。 在星座构型方面，首创中高轨混合异构星座，同步实现全球覆盖与区域能力加强；星间链 路方面，首次通过星间链路实现卫星与卫星之间、卫星与地面之间一体化组网运行；信号 体制方面，突破调制方式、多路复用、信道编码等关键技术，率先实现全星座三频服务； 产品制造方面，创新星地产品研制和星箭制造，研制运载火箭上面级、导航卫星专用平台， 宇航级存储器、星载处理器、大功率微波开关、行波管放大器、固态放大器等器部件实现 国产化研制，核心器部件达成 100%自主可控。 北斗产业链分为空间段、地面段和用户段。其中，空间段主要由航天科技集团下属院所负 责，地面端主要由中电科、中国兵器工业集团、中国卫星等负责，国家队是主力；用户段 上游元器件包括芯片、板卡、天线等，北斗星通、海格通信、华力创通等是代表厂商，中 游终端产品主要指能接收北斗信号的导航和定位装置，下游运维服务厂商提供北斗地面段 和空间段接口，服务于终端客户。
北斗产品产业化和应用端持续突破，百花齐放。根据《白皮书》，2021 年中国卫星导航与 位置服务产业总体产值达到约 4700 亿元。在产品制造方面，北斗芯片、模块等系列关键 技术持续取得突破，产品出货量快速增长。行业服务方面，北斗系统广泛应用于各行各业， 截至 2021 年底，超过 780 万辆道路营运车辆安装使用北斗系统，近 8000 台各型号北斗 终端在铁路领域应用推广，基于北斗系统的农机自动驾驶系统超过 10 万台/套，医疗健康、 防疫消杀、远程监控、线上服务等下游运营服务环节产值近 2000 亿元。大众应用方面， 以智能手机和智能穿戴式设备为代表的大众领域应用获得全面突破。2021 年国内智能手 机出货量中支持北斗的已达到 3.24 亿部，占国内智能手机总出货量的 94.5%。 北斗导航已初步落地自动驾驶领域，助推向 L3 及以上发展。北斗导航助力高精度定位， 定位精度可达动态厘米级、静态毫米级水平，推动智能驾驶向 L3 及以上水平发展。白皮 书显示，北斗已为国内 21 款智能汽车提供高精度定位服务。北斗产业链中，华测导航已 定点比亚迪、路特斯、哪吒汽车、红旗等 7 家车企前装量产项目并已进入交付阶段，中海 达智能驾驶车载端软硬件产品已定点应用在小鹏、上汽、长城等智能驾驶方案商多款量产 车型，千寻位置 FindAUTO 高精度定位服务已服务超 25 亿公里。北斗产业链高精度定位 组件应用车型持续上市。2023 年 3 月 29 日上市的上汽名爵 MG7 搭载华大北斗TAU1312A 车规级高精度定位模组，能够基于用户设定的导航路线,实现从 A 点到 B 点的智能导航辅 助驾驶。
轨道和频谱资源具有排他性，国际竞争激烈。“先登先占+先占永得”原则下，各国卫星发 射数目逐渐上升。根据赛迪顾问研究报告数据，地球近地轨道可容纳约 6 万颗卫星；到 TB体育app2029 年，预计地球近地轨道将部署约 5.7 万颗卫星，届时拥挤程度高。同时，低轨卫星 主要采用的 Ku 及 Ka 通信频段资源也逐渐趋于饱和状态。抢占先机将取得更高的竞争优 势。 卫星互联网是军工通信的关键。低轨卫星通信网络在全球通信和互联网接入、5G、物联 网、太空军事能力应用等方面极具潜力，是商业航天技术和主要大国太空和军事战略博弈 的必争之地。占据先行的国家将极大地拓展战场实时信息交互啊和指挥控制能力，且能通 过测控技术探知战争机密，这将对国家安全带来严峻挑战，抢占先机建立自主可控地低轨 卫星通信网络十分必要。
全球卫星发射总数不断上升，近年来增速较快，预测未来将进一步提升。全球卫星发射从 1974 年起，至今已有 2787 枚发射升空，近些年发射数量明显上升，随着国际轨道频谱竞 争的加剧、卫星组网时代的开启以及下游需求的暴涨，未来卫星发射总数将进一步提高。 国内建设进展来看，导航完成，遥感稳步建设，低轨通信卫星建设蓄势待发。2021 年 1 月至 9 月，我国发射总计 42 颗遥感卫星，数量超过 2020 年我国全年卫星发射总数。其 中 19 颗为军用，10 颗为政府使用，13 颗为商用。
3.3.1 物联网模组：技术持续升级，智能模组有望成为AI边缘算力承载模式
数据处理正由云端向边缘侧和终端侧不断扩散。“智能模组”一般为集成 GPU/CPU 等多 种计算单眼，可进行通用计算和异构计算的模组。比如美格智能指出，其智能模组可以根 据应用场景需求提供 1.4TOPS 到近 48TOPS 的 AI 算力，在 AI 零售、云服务器、智能汽 车、VR 眼镜、AI-box、数字人、无人机、工业视觉等领域都有应用。智能模组作为边缘 算力的承载模式，有望凭借其高性价比，高度定制化的特点，应用扩容。 国产模组厂商持续领跑市场，份额呈现上升趋势。2022 年 Q1/Q2/Q4 国产厂商蜂窝 M2M 出货量占比分别为 62.4%/67.2%/ 64%，持续领跑市场。其中，移远通信出货量占比保持 全球第一，始终超过 38%，广和通、美格智能、中国移动、日海智能出货量占比保持全球 前十，有方科技占比持续提升，2022 年 Q2 以 3%跻身前十，Q4 提升至 3.2%。
3.3.2 智能控制器：家电和电动工具市场持续复苏，汽车电子和储能打开成长空间
当前全球智能控制器万亿美元市场，汽车电子、电动工具为智能控制器主要应用领域。根 据 Frost&Sullivan 数据，2021 年全球智能控制器市场规模达 17197 亿美元。下游应用占 比中，汽车电子市场占比最大，达 25%；家用电器市场占比 20%，电动工具及设备占比 16%。
家电和电动工具需求迎来复苏，上游核心原材料紧缺性缓解。家电和电动工具是国内核心智能控制器厂商的主要收入来源，经历了 2022 年行业去库存和经济下行导致行业需求短 期放缓，2023 年部分行业客户去库存逐步进入尾声，下游需求逐步复苏。头部智能控制 器厂商在行业低谷纵向做深做透现有客户，并持续开拓新市场和新客户，有望逆势率先复 苏。同时，上游核心原材料供需情况逐步平稳，紧缺性缓解，进一步提升智能控制器厂商 毛利率水平和交付顺畅度。 智能控制器厂商横向延伸汽车电子智能控制器，带来增量空间。在传统汽车分布式电子架 构下，汽车电子控制器主要以 ECU（电子控制单元）作为载体，每个 ECU 对应单个控制 系统，但随着汽车电子功能的丰富化，单车 ECU 数量从几十个快速增长至上百个，带来 成本上升及车身线束布置的复杂化，目前行业共识是向集中式发展，将分散的 ECU 集成 成 DCU（域控制器）。传统 Tier1 厂商朝向 DCU 投入研发，原有的 ECU 业务逐渐外包。 国产控制器厂商和而泰在市场格局松动的背景下切入汽车供应链，成功与国际知名 Tier1 厂商博格华纳、尼得科等公司行成战略合作伙伴关系，同时进一步与国内新能源汽车厂商 建立合作关系。
储能业务板块成为智能控制器厂商新增量。在全球“双碳”战略的推动下，各国新能源鼓 励政策频出，风电、光伏等可再生能源发电占比日益提高。可再生能源的大量接入显著提 升了能源储蓄需求。国产智能控制器厂商借助在行业内多年积累的成熟研发能力、产品落 地经验以及客户资源渠道，积极布局储能业务，有望在大型储能设备控制、电池管理系统 （BMS）、储能变流器（PCS）及户储平台等领域打开新市场空间。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）