摘要
博通表示其AI交换机业务将在2023年增长4倍。博通发布2023博通第一财季财报,该季度,公司净营收为89.15亿美元,同比增长16%,净利润为37.74亿美元,同比增长53%。在财报电话会上,博通CEO表示,今年受益于下游强劲的AI需求,博通的AI相关以太网交换机营收将从2022年的2亿美元高速增长至8亿美元。
通信成超算集群瓶颈,交换机地位再提升。现代的超算架构,是由众多的显卡合作,分工计算处理数据与模型。因此显卡之间的通信与数据交换成为制约超算性能发挥的重要因素。在此背景下,超算中心将扩容其交换机配备规格,以满足日益庞大的AI模型和AI迭代计算量。交换机将强受益于AI需求,博通对于AI交换机的乐观预测也验证了这一受益趋势的确定性。
CPO与MPO是交换网络升级方向。在超算中心内部通信网络升级的过程中,功耗提升是关键性因素之一。CPO与MPO技术是当前大厂推动的交换机升级方向,CPO技术通过将光电转换芯片封装在交换机主板上,提升散热的同时缩短电信号传输距离与损耗。MPO技术则是在CPO模式下,超多数量光源直接接入交换机的必备解决方案。面向未来的超算内部网络,在升级交换机数量的同时,也将通过CPO与MPO技术的渗透,改善整个系统的功耗与传输效率。
边缘算力将成AI算力重要组成部分。随着摩尔定律发展接近极限,我们认为,未来AI带来的算力需求增长速度将超过单位算力的提升速度。同时,单个AI超算规模将会受到功耗、土地、散热等因素制约。因此,未来的AI运算将呈现出训练与迭代在云端,推理与内容生产梯度分布(云侧+雾侧+边缘侧)的格局变化。此外,随着AIGC内容愈发丰富,从简单的文字发展到视频、虚拟场景,如果采用云生成然后发送到端的形式,将会产生较多的网络带宽成本和一定程度的时延,进而影响模型的商业化进程与用户使用体验,边缘算力有助于作为补充手段改善这一情形。智能模组作为承载边缘算力的最优模式,有望随着边缘推理需求而迎来新的增长点。
数据要素是AI训练核心资源。AI训练利用算力将数据总结成模型,因此用于训练的数据将是决定AI效果与AI模型自主可控的关键,数据要素的作用愈发凸显。三大运营商作为中国数据的“卖水者”,除了依靠全球领先的通信基建为中国数据提供传输能力,更是国内最优质的数据拥有者之一。我们认为,未来运营商通过自有的优质数据与公有云等数据传输管道,有望构建AI时代第二张看不见的“5G网络”。
投资建议:
交换机:中兴通讯、锐捷网络、紫光股份、菲菱科思
CPO、MPO:天孚通信、太辰光
边缘计算:美格智能、移远通信、广和通
数据要素:中国电信、中国联通、中国移动
本文节选自国盛证券研究所已于2023年3月6日发布的报告《国盛通信 | AIGC,通信重估的机会》,具体内容请详见相关报告。
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