智通财经APP获悉，国盛证券发布研究报告称，驱动光通信迭代有“三驾马车”：带宽、时延、成本。2023年，AIGC点燃人类对AGI之路的期待，在大模型尺度定律(Scaling Law)的第一性原理驱动下，算力成为全球新基建的焦点，英伟达GPU率先起之，Mellanox的IB交换机和博通、Arista等ASIC巨头组建的超以太网联盟及通信设备、器件产业链也异军突起，成为最大黑马。究其原因，是在算网融合下，通信带宽与时延已成为大规模组网算力中的核心制约因素，提升带宽、降低时延，就是在间接降低算力成本，在此过程中，各种创新光学解决方案应运而生，有望催生光学创新的黄金十年。
当谈论1.6T时，实际上在谈论什么?从100G时代开始，光模块以4-5年一个代际的速度迭代升级，到目前，800G周期已在2023年开启。与以往不同的是，800G-1.6T周期较以往缩短至3年左右，有望于24H2开启“TB”时代，其背后的推动力正是算网融合下对高速通信的极致需求，微观至网络层面，单台交换机端口的带宽密度越高，GPU对内存的数据存取效率就越高：以百度智能云给出的数据为例，Allreduce带宽直接决定大规模分布式下的整体效率，平均单GPU的Allreduce带宽有5GB/s的时候，大规模分布式的整体加速比只有约70%;平均单GPU的Allreduce带宽20GB/s才能获得约90%的加速比，相当于单GPU跑满400G网卡，因此，AI算力集群中，有必要保持相当比例的Capex投向通信设备，对于GPU是“Buy more save more”，对于通信设备则是“Buy more delay less”。
创新不断，光通信行业活力充沛，成长空间大有可为。基于InP的光模块已经从100G走到800G仍是主流，硅光从100G时代开始导入，却因综合性能未占优而扮演“Plan B”角色，随着1.6T到来，对功耗、成本的挑战再度加剧，CPO技术提供了硅光和CMOS芯片共同封装的解决方案。而在未来的算力集群升级中，LPO这种看似“剑走偏锋”的方案，则很可能成为黑马——LPO具有低功耗、低延迟、低成本的特性，契合AI算网融合对通信链路的性能要求。
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