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人工智能算力需求大爆發，一定會帶動上遊設備需求指數級增長，最先受益、確定性最強的是“鏟子股”。作爲今年絕對主线，人工智能行情沒走完，隨時卷土重來。

今天CPO逆勢上漲，再次印證了這一點。

今天，給大家分享人工智能確定性高、技術含量高的細分行業CPO及2家龍頭。

事件1.華爲版ChatGPT近日發布。

事件2.Inflection AI打造超級計算機，配備2.2萬塊英偉達H100 GPU。而台積電的產能不夠用了。

有媒體報道，除台積電外，英偉達目前把最高端的H100 GPU，交由三星、英特爾代工。

邏輯1.AI大跨步進入多模態發展時代，所需處理、訓練的數據，從單純的文本數據轉爲圖像、文字、語音、視頻在內的多媒體數據，所需要算力呈指數級增長。市場低估了算力軍備競賽對硬件需求的拉動。

邏輯2.據OpenAI測算，2012-2018年，用於訓練 AI所需要的算力大約每隔 3-4個月翻一倍，總共增長了30萬倍，以摩爾定律速度只有12倍增長。

每年頭部訓練模型所需算力增長幅度高達10倍，整體呈現指數級增長。人工智能爆發，引起算力爆發式增長是可以預見的，只是沒想到，會那么猛。

邏輯3.人工智能基石是算力，而算力的基石是光模塊（CPO）。光模塊在算力基礎設施中起到“光伏逆變器”的作用。算力爆發，必然帶動光模塊指數級增長。

邏輯4.對於光模塊（CPO），我們需要明確以下幾點：

1. 光模塊是我們唯一能打入美國供應鏈的細分行業，唯一有明確訂單，唯一直供英偉達。

2. AI對光模塊的拉動遠遠超過服務器，光模塊的行業增速超過服務器的行業增速，上修未來5年行業增速CGAR高達30%。

3. 光模塊平均淨利潤保守估計在15%。

4. 1G的光模塊的單價對應的服務器對應的1G 的單價，光模塊的降價遠遠低於服務器，這是光模塊抗價的優勢。一個AI服務器用8個GPU，一個GPU平均算下來4個光模塊。AI對光模塊強需求導致光模塊行業量價齊升，至少有一倍空間。

公司信息：

光訊科技：800G己小批量交貨英偉達，1.6T已交樣，當前正處於驗證窗口期，公司作爲率先推出全品類廠商，有望率先在主流設備商客戶那裏取得突破。此外，400G國內訂單暴增。

源傑科技:主營光芯片（光模塊核心部件），100GEML將送樣，10G激光器芯片市場份額全球第一。

老規矩，只做馬前炮邏輯分享，是否認可，看市場老師表現。

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