AIGC后，CPO有望成为高算力下解决方案
北美大厂风向有变，AI布局持续加大。北美云计算大厂陆续更新财报，口径上对于资本开支等有些变化，之前市场一直比较担心海外衰退，在整个通胀背景之下对于数据中心云计算相关的投资降速，也已经有一定的体现。
Meta: 2023全年资本支出在300亿到330亿美元，较此前指引范围340亿到370亿美元下调40亿美元，减少部分数据中心建设相关支出计划，转向新的数据中心架构，成本利用率更高，同时支持A和非AI工作量。
微软:Azure云计算业务本季度销售增速料较上季末放缓4-5个百分点，微软将继续投资长期，提及与OpenAI扩大合作并在下季度增加开支。
谷歌:预计2023年资本支出将与2022年基本持平，但投资方向调整。增加对AI及云服务的建设投资。缩减办公设施支出，提高整体投资效率。
亚马逊:2022年四季度，AWS业务营收同比增加20%至214亿美元，企业在云开支上会更谨慎。基于AI的高算力场景，基础设施包括硬件设备相关最明显的一个变化是算力大幅增长后，相关能耗和成本也会大幅提升。算力的堆积需要能耗去发电，去做更大的存储计算，所以和能耗和投入的成本密切相关。
算力的成倍甚至是指数级增长下，能耗和成本的当前方案可能无法满足（(速率升级或堆叠的方式)没有商业性和经济性。所以整个设备一大变化就是低功耗低成本高能效解决方案。
CPO的低功耗或成为AI高算力下高能效比方案。
功耗:通过设备（交换机等）和光模块等耦合在背板PCB上，通过液冷板降温，降低功耗。
体积/传输质量:满足超高算力后光模块数量过载等问题。同时将光引擎移至交换芯片附近，降低传输距离，提高高速电信号传输质量。
成本:耦合之后未来伴随规模上量，成本或有一定经济性。
所以高算力场景下，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。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，国内代表性公司天孚通信，以及其他陆续有布局的中际旭创、新易盛、光创联等。
ChatGPT加速的AI的进程，对于功耗和成本的要求来得更快。CPO配套硅光可能在未来2-3年有望快速放量。
投资建议:建议重点关注光引擎相关供应商天孚通信300394，并建议关注CPO技术布局的相关厂商，包括:中际旭创、新易盛、$锐捷网络(SZ301165)$ 、紫光股份$紫光股份(SZ000938)$ 。（来源国盛通信）
