算力基础设施是影响AI发展与应用的核心因素，除了GPU等算力硬件需求强劲，也催生了网络端更大带宽需求。

以ChatGPT为代表的AIGC技术，依靠强大的AI模型和海量数据，能够在多个应用场景下产生优质的内容，有望推动人工智能更广泛的应用。

(资料图)

算力作为AIGC技术的重要支撑之一，是影响AI发展与应用的核心因素。

算力基础设施成了目前行业亟需布局的资源，除了 CPU/GPU 等算力硬件需求强劲，网络端也催生了更大带宽需求，以匹配日益增长的流量。

与传统数据中心的网络架构相比，AI 数据中心的网络架构可能存在一些变化。无论是训练侧还是推理侧，对光模块的需求都较为强劲。

800G光模块量产窗口已至，叠加AIGC带来的竞赛，北美各大云厂商和相关科技巨头均有望在2024年大量采购800G光模块。

光器件及光模块产品广泛应用于下游多个领域，但如果下游需求不好，将影响相关公司的业绩。

若AIGC发展不及预期，及光模块需求也将受到影响，假设用于训练的H100 GPU销售量减少10万只，那么按照英伟达 DGX H100 SuperPOD 的胖树三层架构来计算，则800G光模块的需求将减少35万只。

光模块公司数量较多，在一些下游领域的竞争较为激烈，若竞争加剧，价格存在大幅下滑的风险。

光模块和光器件公司给海外客户提供光有源和无源器件，同时光模块公司也从海外供应商采购芯片等原材料，若国际环境变化将对商务关系产生影响，同时若海外宏观经济衰退，存在对行业的需求产生影响的风险。

以下是《光模块行业深度报告》部分内容：

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