AI算力专题:光通信:AI算力中心的神经网络(ai『芯片』算力)

AI算力专题:光通信:AI算力中心的神经网络(ai『芯片』算力)

今天分享的是:AI算力专题:光通信:AI算力中心的神经网络

报告共计:44页

AI算力专题:光通信:AI算力中心的神经网络》由金元证券于2025年6月发布,聚焦光通信在AI算力中心的关键作用及行业趋势。AI算力中心面临“通信墙”挑战,当训练规模接近2e28 FLOP时,数据搬运耗时压制算力,通信性能成为训练效率关键,而传统存储墙可通过HBM等缓解,通信墙需依赖光通信突破。中国算力基础设施保持高增长,2024年算力总规模280EFLOPS,2020-2024年复合增长率20%,预计2029年达648.3EFLOPS;网络资源市场规模1516亿元,占基础设施24%,仅次于计算资源,其中光模块及其他通信资源2029年预计达978亿元。AIDC互连结构如神经网络,含『数据中心』互联(DCI)、前端网络、AI纵向/横向扩展网络,不同场景适配不同技术,DCI用相干光模块,短距用硅光方案。铜互连适用于短距,成本低但高频损耗大,光互连抗干扰、损耗低,随速率提升及距离增加,光互连在Scale-up(纵向扩展)和Scale-out(横向扩展)中必要性凸显,如Nvidia、Meta大集群均依赖光互连。高速光模块加速渗透,800G规模化部署启动,2020-2024年全球光模块销售收入复合增长显著,1.6T光模块2024-2029年复合增长率预计180%,光器件占光模块成本74%。直接调制光模块用PAM4编码,适用于数十公里内,如800G VR8/SR8用VCSEL,DR8用EML;相干光模块用高阶调制,适用于长距,如DCI场景。发射端核心器件激光器分VCSEL(短距低功耗)、DFB(中长距)、EML(高速长距),调制器有铌酸锂、硅基等类型;无源器件如连接器、分路器、波分复用器保障光路连接与调控;接收端光探测器以InGaAs PIN/APD为主。光电互连结合体CPO(共封装光模块)和OIO(光输入输出)提升集成度、降低功耗,CPO将光引擎与交换『芯片』封装,OIO聚焦算存网络『芯片』级互连,博通等企业已推出高带宽CPO交换机,未来光通信将持续赋能AI算力中心高效运行。

以下为报告节选内容

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