AI：算法算力——数据训练&大模型——下游应用
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今天主要是聊一下算力方面的降本逻辑（因为AI对于算力的要求是指数级增长， 据 OpenAI2019 年人工智能数据，自 2012 年起，人工智能训练任务中使用的算力呈现指数级增长，其目前速度为 3.5 个月翻一倍，服务器等硬件性能的持续提升是支撑人工智能算力的保障）
先说结论：
1.整体利好光模块，AI算力需求会促进800G放量（光模块作为云计算数据中心重要零部件）
2.在上文提到的高算力场景下，交换机/光模块等设备和器件，基于功耗和成本等考虑，可能会发生结构性的变化，于是就有了CPO（光电共封装）。类似之前芯片的先进封装，属于一种新技术，在AI时代能讲出从0到1的渗透率故事：
通过新技术、CPO（光电共封装）、硅光、耦合、液冷散热等共同达到【高算力但非高功耗】的目标。目前海外包括Nvidia、Cisco、Intel、Broadcom等都在储备或采购相关设备，已部分应用于超算等市场，未来FANG等大厂加速切换至AI投入，相关解决方案渗透率可能大幅上行。相关供应商仍少，因为属于新兴产品
3.A股有相关技术储备的公司不算很多，位置相对合适的有：
002792通宇通讯：
公司2021年定增募投项目之一的武汉研发中心建设项目研究方向具体为高速光器件封装平台、高速相干光模块技术和产品、CPO共封装工艺及光模块技术和产品的研发，主要涉及200G、400G相干光模块研发、800G等高速光模块。
301205联特科技：
目前研发的有基于 SIP(硅光) 的 800G 光模块，以及用于下一代产品 CPO 所需的高速光连接技术、激光器技术和芯片级光电混合封装技术等，
4.相关研究，转一篇国盛证券昨天的研报：
5.市场的角度，主流方向的低位新分支，可以干~
中午发文，就这样了....
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