AI推理能否带来更宏大的算力叙事

（原标题：AI推理能否带来更宏大的算力叙事）

先上结论：AI推理需要更大的算力资源，核心特征由高吞吐向高并发，低延时，低功耗转变，带来专用计算芯片（ASIC，FPGA）的增量，与之匹配，大厂自主采购光模块、铜连接增加，CPO高速交换增加，全光方案短期难落地，可关注。目前来看，芯片依然是全产业链上利润最丰厚的一块，GPU，ASIC，交换机芯片，光芯片等都不错。

推理时代的算力叙事

AI大模型Scaling Law支撑过去算力产业链宏大叙事：过去十年，摩尔定律持续推动硬件性能提升，而AI大模型的崛起，则引领了“Scaling Law”时代的到来——模型越大，效果越强，计算需求随之呈更快的指数级增长。伴随GPT-4、Gemini等超大模型的训练和部署，算力已成为AI发展的核心瓶颈。随着成本上升与落地需求增加，行业正逐步从训练侧转向推理侧，进入一个更加注重实时性能与能效比的“AI大推理”时代。

训练到推理的范式转变：据TIRIASresearch 预测，未来推理算力占比将达到95%，训练算力5%。IDC 预测， 未来5 年国内训练、推理算力年复合增速分别为50%和190%，2028 年 推理算力规模将超过训练算力。黄仁勋也在GTC2025上强调了推理将成为AI算力增长的下一波主要驱动力，推理模型生成的token数量是传统大模型的近20倍，意味着推理任务对算力的总体需求量已经不逊于训练，甚至在一些场景中更为“重载”。但推理需要的算力特征更倾向低延时，高并发及低功耗。

计算芯片：ASIC挑战GPGPU

过去十年，英伟达的GPGPU（通用图形处理器）在AI训练领域占据主导，凭借强大的通用计算能力、高带宽显存与生态壁垒，在大模型训练市场建立深厚护城河。但随着模型从训练走向部署，推理工作量急剧上升，对低延时、高吞吐与低能耗提出新要求，ASIC（专用集成电路）芯片迅速崛起。全球各大云服务提供商正加速自研ASIC芯片以替代部分GPGPU部署。谷歌TPU、Meta MTIA、亚马逊Trainium等自研芯片相继落地，旨在实现更低的总体拥有成本（TCO）和更高的AI推理效率. 训练+复杂推理依赖GPU，常规推理+端侧部署更倾向ASIC，AI芯片发展将进入从“通用为主”走向“通用+定制”并重的新阶段。尤其在低精度推理性能、能效比、终端部署适配性等维度，如智能驾驶、AI眼镜、智能家居等端侧应用，AISC优势更大。随着Deepseek，阿里巴巴等推动大模型“平价化”，AI服务成本大幅降低，为端侧推理打开商业化通道，进一步放大了ASIC的成长空间

同时推理芯片壁垒相对更低，有望率先实现国产替代。华为昇腾、寒武纪、芯原股份，中兴通讯等正在布局国产替代。

互连与连接方案趋势：

推理兴起驱动光模块市场高速增长，大厂采购模式加速转变

随着AI推理需求快速上升，光模块市场迎来新一轮增长周期。根据LightCounting数据，2024年AI集群所使用的以太网光模块市场规模有望实现翻倍增长，2025年和2026年仍将保持强劲扩张势头。其中，4×100G和8×100G光模块需求尤为旺盛。预计到2026年，4×100G光模块市场规模将达到40亿美元，8×100G光模块市场规模将超过70亿美元。展望2029年，1.6T、3.2T、LPO与CPO等高端产品的合计销售额有望突破100亿美元。推理业务的兴起正在重塑产业格局。随着谷歌、Meta、亚马逊等云服务厂商（CSP）逐步摆脱对英伟达打包方案的依赖，转向自主建设推理网络，其对以太网光模块的独立采购需求将自2025年起显著上升，成为该市场的核心增长动力。

AEC有源电缆加速替代传统铜缆，助力高速互连升级

在高速互连时代，AEC（Active Electrical Cable）正成为传统直连铜缆（DAC）的理想升级方案。早期的DAC为无源连接方式，虽然结构简单、成本较低，但在高速率传输场景下，信号衰减严重，难以满足更长距离的互连需求。为此，ACC（Active Copper Cable）作为过渡方案应运而生，其在接收端集成Redriver芯片，对信号进行简单均衡与整形，实现中短距离扩展。然而，随着56G-PAM4等高速链路的普及，传统DAC与ACC在带宽、信噪比（SNR）等方面面临瓶颈。AEC通过在链路两端引入CDR（时钟数据恢复）芯片，对信号进行重新定时与驱动，可有效补偿传输损耗，并显著抑制抖动（Jitter）传播，具备更优的抗干扰能力与传输稳定性。相比前两代铜缆方案，AEC支持更远的端到端互连距离，成为当前铜缆方案中性能最强、应用前景最广的技术路径。

光芯片供需持续紧张，新兴厂商迎窗口期

随着AI基础设施加速演进，光芯片市场供需矛盾日益凸显，为新兴厂商带来发展机遇。2025年，亚马逊、微软、Meta等头部科技企业将大规模采购800G光模块，推动整体需求持续高增长；与此同时，英伟达与谷歌计划部署1.6T光模块方案，对100G EML光芯片的需求也保持强劲。在供给端，传统光芯片厂商如Lumentum扩产节奏相对缓慢，产能释放仍需时间以完成设备采购与良率提升。预计到2025年上半年，光芯片环节仍将面临一定程度的供需紧张。在此背景下，源杰科技、索尔思光电、AOI等新兴光芯片厂商有望凭借灵活的产能布局和快速响应能力，抓住100G EML芯片短期供需缺口，实现客户导入和业务突破。

硅光子技术加速渗透，高速光模块迎来产业化突破，短期增量在这里

随着硅光子产业链日趋成熟，其在高速率场景下的性能优势日益凸显，渗透率有望快速提升。相较传统可插拔光模块将多种光学器件（包括电芯片、光芯片、透镜、对准组件与光纤端面）进行封装集成（CPO），硅光模块采用先进的CMOS工艺，通过微加工技术（如蚀刻与外延生长）精准制造调制器、接收器等关键光电子器件，实现更高集成度与更低能耗。此外，硅光方案支持CW光源一拖二或一拖四，大幅节省光芯片成本，在高速光通信等价值量更高的场景中，性价比优势尤为突出。相比可插拔光模块，CPO可节省25%左右的功耗，根据LightCounting预测，硅光模块的市场份额将从2022年的24%上升至2028年的44%，成为未来高速光通信市场的重要技术路径。

OIO光学互连技术崛起，有望成为芯片间通信“终极方案”，可前瞻了解。

在AI、大数据等对数据传输速度要求极高的应用场景下，OIO（Optical I/O）光学互连正展现出对传统互连方案的颠覆性潜力。凭借高速率、低延迟、高能效等优势，OIO有望成为下一代芯片间互连的核心技术路径。与传统的“可插拔光模块+电气SerDes”方案相比，Ayar Labs推出的封装内Optical I/O解决方案已突破铜基互连的性能瓶颈，实现带宽提升5至10倍、延迟降低10倍、能源效率提高4至8倍，显著提升芯片间通信效率，同时避免了电磁干扰问题。在AI芯片算力不断演进的趋势下，OIO作为新型互连方式，有望引领算力基础设施向更高性能、更低功耗方向持续演进，成为推动下一代智能计算发展的关键引擎。

细分领域标的梳理：

ASIC芯片：

寒武纪（自研终端、边缘、云端三线产品布局齐全；拥有Cambricon M系列等ASIC架构产品）

芯原股份（平台化一站式芯片定制服务，拥有大量自主IP，聚焦智能终端、安防、车载等ASIC定制服务）

海光信息（与中科院计算所深度绑定，布局通用CPU与AI加速芯片，逐步扩展AI推理应用）

中兴通讯（全栈布局AI基础设施，具备自主ASIC研发与系统级集成能力，打造训推一体化服务器平台）

还有些没上市的如：燧原科技（自主研发“邃思”系列AI训练与推理芯片，推出兼容TensorFlow等框架的训练平台，云端AI推理与训练ASIC）,壁仞科技，天数智芯。

交换机芯片：

盛科通信（国内头部交换芯片供应商，推出25.6T高端旗舰芯片，国产替代空间巨大），华为，中兴通讯也有不过华为目前不外供，中兴通讯披露的消息也不多。

ASIC及交换机芯片代工: 高阶ASIC和交换机芯片都需要先进制程（7nm-5nm）

中芯国际（全村的希望），华虹半导体（老二）

光模块：

中际旭创（量产出货800G，1.6T拿到认证，），新易盛（800G硅光子模块批量供应商）。光迅科技、博创科技、源杰科技：积极布局硅光芯片和CPO方案。中际旭创，新易盛，光迅科技，华工科技，天孚通信，华工科技，剑桥科技都有放出一些1.6T光模块的信息，

光芯片：

源杰科技（国内EML芯片核心厂商之一，已打入800G光模块产业链）

光迅科技（在EML芯片方面取得突破，自研EML芯片并逐步量产，向800G、1.6T模块方向拓展）

华工科技（激光器芯片、集成光器件，拥有一定EML芯片研发能力，聚焦国内运营商市场）

中际旭创（主要为下游封装厂，但通过控股子公司拓展光芯片产能）

AEC

兆龙互连 (核心布局高速互连线缆，覆盖AEC、DAC、ACC等系列产品，客户包括中际旭创、新华三、阿里、腾讯等)

欧陆通 (专注电源与数据连接，涉及高速铜缆+主动线缆开发，积极切入AI服务器市场)

沃尔核材（通过子公司乐庭智联生产400G、800G高速通信线，应用于AEC有源铜缆）

PCB:

深南电路、沪电股份、生益电子，胜宏科技 （PCB这块其实毛利还不错，尤其是沪电。）

交换机整机：

紫光股份，锐捷网络，中心通讯, 共进股份，菲菱科思。（没芯片的基本赚个辛苦钱，主打量大）

AI服务器产商：

浪潮信息，紫光股份，中兴通讯，工业富联，华勤科技，比亚迪电子。（没芯片的基本赚个辛苦钱，主打量大）

端侧芯片：

瑞芯微（视频处理，安卓平板、教育终端的多窗口视频播放，OTT盒子的大屏4K流媒体传输）

恒玄科技 (音频处理，占据全球TWS主控芯片25%份额)

北京君正（视频处理，如小米智能摄像头）

全志科技（语音交互方案，如天猫音箱）

奥比中光（3D视觉芯片：Astra系列深度传感器应用于健康监测，如智能手表的体态识别与运动轨迹跟踪）

地平线，黑芝麻智能（智能驾驶）

东软载波 （车载降噪）

这是优质的beta, 好多标的即使回调一波，整体涨幅也都很大，至于未来的体量，以及alpha，timing,大家就自己判断吧，这里仅做逻辑梳理。

$芯原股份(SH688521)$ $中际旭创(SZ300308)$ $中兴通讯(SZ000063)$

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