《通信行業2025年年度策略之AI篇：訓練轉向推理釋放更多產業機遇國產AI迎發力加速元年-241228（34頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《通信行業2025年年度策略之AI篇：訓練轉向推理釋放更多產業機遇國產AI迎發力加速元年-241228（34頁）.pdf（34頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 Table_Info1 通信通信 Table_Date 發布時間：發布時間：2024-12-28 Table_Invest 優于大勢優于大勢 上次評級:優于大勢 Table_PicQuote 歷史收益率曲線 Table_Trend 漲跌幅（%）1M 3M 12M 絕對收益 9%26%39%相對收益 7%19%20%Table_Market 行業數據 成分股數量（只）126 總市值（億）24501 流通市值（億）11541 市盈率（倍）25.62 市凈率（倍）2.88 成分股總營收（億）24353 成分股總凈利潤（億）1937 成分股資

2、產負債率（%）41.17 相關報告 AI 時代光模塊需求景氣不減，上游光芯片&光器件大有可為-20241206 通信行業深度：UQD 液冷遺珠，液冷零部件出海先行者-20241119 Table_Author 證券分析師：要文強證券分析師：要文強 執業證書編號：S0550523010004 13552769350 yao_ 證券分析師：劉云坤證券分析師：劉云坤 執業證書編號：S0550524050001 15611880589 研究助理：陳建森研究助理：陳建森 執業證書編號：S0550123040013 13391134419 Table_Title 證券研究報告/行業深度報告 訓練轉向推理釋

3、放更多產業機遇，國產訓練轉向推理釋放更多產業機遇，國產 AI 迎發力加速元年迎發力加速元年 通信行業 2025 年年度策略之 AI 篇 報報告摘要：告摘要：Table_Summary 核心底層邏輯：核心底層邏輯：推理興起帶來的產業鏈各環節推理興起帶來的產業鏈各環節連接方式連接方式重塑重塑。據 TIRIAS research 預測，未來推理算力占比將達到 95%，訓練算力 5%。IDC 預測，未來 5 年國內訓練、推理算力年復合增速分別為 50%和 190%，2028 年推理算力規模將超過訓練算力。算力向推理側轉移云廠商將更多采用自研 ASIC 芯片，自主采購需求及自組網占比將提升，光模塊、AE

4、C、PCIE等諸多連接環節迎來變化，此外中國 AI 產業也開始崛起，屬于國產算力的軍備競賽正式開始?；ミB基座之光：互連基座之光：云廠商自主采購提升也驅動光模塊市場在云廠商自主采購提升也驅動光模塊市場在 2025 年仍然年仍然保持高速增長保持高速增長。據 LC 數據，2024 年 AI 集群用以太網光模塊市場規模將翻倍，2025 年和 2026 年保持強勁增長。2026 年 4100G 光模塊市場規模將達到 40 億美元，8100G 光模塊市場規模將超過 70 億美元。2029年，1.6T、3.2T、LPO 及 CPO 產品合計銷售規模將達到 100 億美元。推理需求增長后，推理網絡建設不再受英

5、偉達打包方案掣肘的谷歌、Meta、亞馬遜等 CSP 廠商獨立采購需求從 2025 年開始將顯著增長，B300 同樣釋放極大采購自主權，同樣的錢買更多的算力成為 2025 年主旋律?；ミB基座之銅：互連基座之銅：推理推理自組網需求增加將帶來自組網需求增加將帶來 Scale Out 網絡網絡 AEC 用量增用量增加以及加以及 Scale Up 網絡網絡 PCIe 應用增加。應用增加。推理追求低延遲和高吞吐，CSP自組網趨勢下以 UALink 為代表的 Scale Up 協議（基于 PCIE）和 UEC為代表的 Scale Out 協議（以太網）滲透加速，私有協議（IB、NVLink）轉到更開放協議（

6、以太網、PCIE），客戶采購自主權提升（交換機、光模塊、銅纜），第一層互連場景下通過增加 retimer 芯片擴展傳輸距離的 AEC憑借可靠性穩定性高、功耗及成本低有望被廣泛使用。柜內連接方面，PCIE 將成為 NVLink 及 NVSwitch 的替代品。算力配套百花齊放，國產電源迎來量價齊升發展機遇。算力配套百花齊放，國產電源迎來量價齊升發展機遇。AI 數據中心算力需求日益膨脹，面對能耗攀升與熱量管理的要求，液冷憑借出色的熱控效能與巨大的節能潛力成為 AI 數據中心未來必選項。液冷滲透率提升將同步帶動 UQD 快接頭市場增長。預計 2023-2025 年我國 IDC 液冷連接器市場的規模分

7、別為 1.08/2.05/4.37 億元，未來伴隨著液冷系統的滲透率持續提升，UQD 市場規模有望實現快速增長。電源方面，AI 服務器的功率及電源需求較普通服務器高出 6-8 倍，要求高功率密度&高轉換率，臺灣廠商由于先發優勢占據了大部分市場份額，大陸電源廠商憑借成本控制、服務能力優勢，有望在未來迅速搶占市場份額。推薦關注：推薦關注：光模塊、銅互連、AEC、硅光&CPO、液冷及電源等細分賽道方向上的相關標的。風險提示：風險提示：新產品技術路線進度推遲新產品技術路線進度推遲、行業競爭加劇行業競爭加劇、AI 應用不及預期。應用不及預期。Table_CompanyFinance-30%-20%-10

8、%0%10%20%30%40%50%通信滬深300 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 2/34 通信通信/行業深度行業深度 目錄目錄 1.光互連：光互連：推理需求增加大廠自主采購話語權提升，推動推理需求增加大廠自主采購話語權提升，推動 25 年可插拔依然年可插拔依然高需求，硅光方案滲透率快速提升高需求，硅光方案滲透率快速提升.4 1.1.光模塊：下游需求維持高景氣，CX8 網卡升級助力 1.6T 光模塊放量.4 1.2.光芯片：EML 供需缺口仍存，1.6T 硅光方案將成為主流.8 1.3.CPO&OI/O：數據中心光互連未來發展方向，產業側&技術側不斷成熟.11 2.

9、銅互連：英偉達銅互連：英偉達 GB200 銅纜方案引發連接方式變革，推理時代銅纜方案引發連接方式變革，推理時代 AISC 崛起崛起CSP 廠話語權增加帶動廠話語權增加帶動 AEC 用量增長用量增長.14 2.1.英偉達 GB200 銅互連方案帶動數據中心銅連接需求增長.14 2.2.AEC 將成為云廠商自組網首選方案，.16 3.液冷：高功率高集成化機柜帶來新增量液冷：高功率高集成化機柜帶來新增量.18 3.1.數據中心新核心解決方案.18 3.2.需求疊加政策，液冷服務器市場規?？焖僭鲩L.21 3.3.UQD：液冷零部件出海先行者.22 4.電源：電源：AI 時代用電需求大幅提升，電源環節有

10、望量價齊升時代用電需求大幅提升，電源環節有望量價齊升.25 4.1.算力需求帶動用電需求大幅上升.25 4.2.AI 服務器電源多方面性能改善.29 4.3.臺資企業占據服務器電源主導，國內企業加速追趕.29 5.核心邏輯及推薦方向核心邏輯及推薦方向.31 6.風險提示風險提示.32 圖表目錄圖表目錄 圖圖 1：2024 年北美互聯網廠商資本支出增長顯著年北美互聯網廠商資本支出增長顯著.4 圖圖 2：以太網光模塊季度銷售額（百萬美元）：以太網光模塊季度銷售額（百萬美元）.5 圖圖 3：2022-2026 年光模塊市場細分增速預測年光模塊市場細分增速預測.5 圖圖 4：AI 用以太網光模塊市場用

11、以太網光模塊市場 2024 年翻倍，年翻倍，25-26 年持續強勁增長年持續強勁增長.6 圖圖 5：AI 用以太網光模塊市場用以太網光模塊市場 2024 年翻倍，年翻倍，25-26 年持續強勁增長年持續強勁增長.6 圖圖 6：數據中心交換芯片吞吐量不斷提升，帶動光模塊速率不斷迭代：數據中心交換芯片吞吐量不斷提升，帶動光模塊速率不斷迭代.7 圖圖 7：英偉達：英偉達 ConnectX-8 網卡網卡.7 圖圖 8：英偉達：英偉達 Quantum-X800 Q3400-RA 4U 交換機交換機.7 圖圖 9：光芯片種類示意圖：光芯片種類示意圖.8 圖圖 10：全球光芯片市場規模預測（億元）：全球光芯

12、片市場規模預測（億元）.8 圖圖 11：硅光方案示例：集成接收、調制、光耦合等功能單元：硅光方案示例：集成接收、調制、光耦合等功能單元.9 圖圖 12：硅光方案在光芯片中滲透率將顯著提升：硅光方案在光芯片中滲透率將顯著提升.9 sZsZnWnWzWzWoPaQbP7NpNqQoMqMeRnMoMlOoNqR8OrRuNuOnRmMuOmMsP 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 3/34 通信通信/行業深度行業深度 圖圖 13：2029 年硅光芯片市場將達到年硅光芯片市場將達到 30 億美元億美元.10 圖圖 14：CPO 比可插拔式光模塊節省比可插拔式光模塊節省 25%

13、-30%功耗功耗.11 圖圖 15：云數據中心光模塊功耗將呈指數級增長：云數據中心光模塊功耗將呈指數級增長.11 圖圖 16：CPO 相比可插拔式光模塊可節省相比可插拔式光模塊可節省 25%-30%功耗功耗.11 圖圖 17：Ayar Labs 光光 I/O 方案結構示意方案結構示意.12 圖圖 18：Ayar Labs 光光 I/O 方案示意圖方案示意圖.12 圖圖 19：博通三代：博通三代 CPO 方案圖方案圖.12 圖圖 20：臺積電：臺積電 CPO 路線圖路線圖.12 圖圖 21：2033 年年 CPO&OI/O 市場空間將達到市場空間將達到 26 億美元億美元.13 圖圖 22：GB

14、200 NVL72 架構架構.14 圖圖 23：英偉達英偉達 GB200 NVL72 示意圖示意圖.15 圖圖 24：英偉達：英偉達 GB200 NVL36 方案方案.15 圖圖 25：英偉達英偉達 GB200 NVL72NVswitch 到到 Blackwell 芯片互連架構芯片互連架構.15 圖圖 26：英偉達：英偉達 GB200 NVSwitch Tray 采用采用 overpass 跳線跳線.15 圖圖 27：DAC、ACC、AEC 與與 AOC 比較：比較：AOC 成本最高傳輸距離最長，成本最高傳輸距離最長，AEC 可實現可實現 5m 場景穩定傳輸場景穩定傳輸 16 圖圖 28：AI

15、 應用爆發，應用爆發，AI 算力資源向推理端傾斜算力資源向推理端傾斜.16 圖圖 29：在在 Scale UP 網絡下帶寬、延遲要求更高網絡下帶寬、延遲要求更高.17 圖圖 30：2029 年全球高速線纜市場規模達年全球高速線纜市場規模達 67 億美金億美金.17 圖圖 31：2019 年至年至 2023 年我國在用數據中心機架規模年我國在用數據中心機架規模.18 圖圖 32：數據中心能耗結構數據中心能耗結構.19 圖圖 33：液冷：液冷&風冷風冷 PUE 對比對比.19 圖圖 34：傳統風冷技術與液冷技術原理對比傳統風冷技術與液冷技術原理對比.20 圖圖 35：液冷液冷&風冷風冷 CPU 空

16、閑和空閑和 184W 壓力測試對比壓力測試對比.20 圖圖 36：液冷液冷&風冷風冷 VRM 空閑和空閑和 184W 壓力測試對比壓力測試對比.20 圖圖 37：2022-2027 年中國液冷服務器市場規模年中國液冷服務器市場規模.21 圖圖 38：2023 年數據中心實際年數據中心實際 PUE 對比政策要求對比政策要求 PUE.21 圖圖 39：UQD 主要優勢及作用主要優勢及作用.22 圖圖 40：2019-2025 年中國服務器出貨量預測趨勢圖年中國服務器出貨量預測趨勢圖.23 圖圖 41：UQD 2023-2025 年市場規模測算年市場規模測算.24 圖圖 42：服務器能耗結構服務器能

17、耗結構.25 圖圖 43：NVIDIA 不同芯片功率對比不同芯片功率對比.26 圖圖 44：DGX A100 服務器服務器.27 圖圖 45：DGX H100/H200 服務器服務器.27 圖圖 46：GB200 NVL72.27 圖圖 47：AI 數據中心新增數據中心新增 AI 服務器所帶來的新增能耗服務器所帶來的新增能耗.28 圖圖 48：高盛有關數據中心的能源需求預測高盛有關數據中心的能源需求預測.28 圖圖 49：AI 服務器電源功率密度發展趨趨勢服務器電源功率密度發展趨趨勢.29 圖圖 50：全球電源市場格局全球電源市場格局.30 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及

18、說明 4/34 通信通信/行業深度行業深度 1.光光互連互連：推理需求增加大廠自主采購話語權提升，推動推理需求增加大廠自主采購話語權提升，推動 25年可插拔依然高需求，硅光年可插拔依然高需求，硅光方案方案滲透率快速提升滲透率快速提升 1.1.光模塊：下游需求維持高景氣，CX8 網卡升級助力 1.6T 光模塊放量 2024 年北美云廠商資本開支維持年北美云廠商資本開支維持快速快速增長增長且且 AI 投資意愿高，投資意愿高，光模塊光模塊下游需求持續下游需求持續高景氣。高景氣。2024 年，Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta 和微軟的支出明顯高于 2023 年，在 2024 年第三季度五家公司

19、合計支出總額同比增長 59%，且大部分投資都將用于人工智能基礎設施：服務器、數據中心和網絡設備，也包括也包括其中用到的其中用到的光連接光連接（光（光模塊、光芯片等）模塊、光芯片等）。從從海外大廠支出來看海外大廠支出來看，微軟 25 財年的資本開支指引高于 24 年；谷歌預計后續每個季度資本開支都高于 120 億美元；亞馬遜預計 24 年全年開支 750億美元，25 年將更高，主要用于支持 AWS 和生成式 AI；Meta 將 24 年全年資本開支從 350-400 億美元區間上調至 370-400 億美元區間，25 年將顯著增長以支持 AI 建設；蘋果稱將持續對 AI 項目進行資本投資。圖圖

20、1：2024 年北美互聯網廠商資本支出增長顯著年北美互聯網廠商資本支出增長顯著 數據來源：C114、LightCounting、東北證券 大廠資本開支不斷增加促使大廠資本開支不斷增加促使光模塊公司出貨量持續高增，市場規模保持高速增長。光模塊公司出貨量持續高增，市場規模保持高速增長。受海內外云廠商等對于 AI 方面投入持續增加，2024 年中際旭創、新易盛等頭部光模塊公司營收利潤保持翻倍以上同比增長，市場規模持續攀升。據 LightCounting 數據，2024 年二季度全球領先光模塊供應商總銷售額超 30 億美元，較上年同期增長超 10 億美元，其中以太網光模塊因對 400G 和 800G

21、的強勁需求而同比增長 100%。根據公司定期報告披露數據，截至 2024 年第三季度，我國光模塊頭部廠商中際旭創/新易盛/天孚通信（光引擎）分別實現營業收入 173.13 億元/51.30 億元/23.95 億元，同比增速分別達到 146.26%/145.82%/98.55%，基本均實現翻倍及以上增長，頭部公司顯著受益 AI 需求提升。LightCounting 預計 2024 年全球以太網光模塊市場規模將增長 60%，25 年將維持這一高增速。此外，2024 年無線前傳和 AOC 市場增速將顯著加快。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 5/34 通信通信/行業深度行業深

22、度 圖圖 2：以太網光模塊季度銷售額（百萬美元）：以太網光模塊季度銷售額（百萬美元）數據來源：LightCounting、東北證券 圖圖 3：2022-2026 年光模塊市場細分增速預測年光模塊市場細分增速預測 數據來源：LightCounting、東北證券 光模塊需求量持續增加的背后邏輯：推理興起后大廠自主采購比例提升。光模塊需求量持續增加的背后邏輯：推理興起后大廠自主采購比例提升。據 Light Counting 數據，AI 集群用以太網光模塊市場規模 2024 年將翻倍，并將在 2025 年和2026 年保持強勁增長。因 4100G 和 8100G 光模塊需求太過旺盛，LightCoun

23、ting預計 4100G 光模塊市場規模在 2026 年將達到 40 億美元，8100G 光模塊市場規模在 2026 年將超過 70 億美元。到 2029 年，1.6T、3.2T、LPO 及 CPO 產品合計銷售規模將達到 100 億美元。推理需求增長后，推理網絡建設不再受英偉達打包方案推理需求增長后，推理網絡建設不再受英偉達打包方案掣肘的掣肘的谷歌、谷歌、Meta、亞馬遜等、亞馬遜等 CSP 廠商獨立采購需求從廠商獨立采購需求從 2025 年開始年開始將將顯著增長，顯著增長，成為以太網光模塊市場主要驅動力。成為以太網光模塊市場主要驅動力。英偉達作為 IB 網絡主要倡導方，在 23 年起也開始

24、推出以太網網絡連接方案，以太網作為更加開放、通用的協議標準，未來在 AI集群尤其是 CSP 廠基于自研 ASIC 芯片建設的數據中心中應用將不斷增加。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 6/34 通信通信/行業深度行業深度 圖圖 4：AI 用以太網光模塊市場用以太網光模塊市場 2024 年翻倍，年翻倍，25-26 年持續強勁增長年持續強勁增長 數據來源：LightCounting、東北證券 2025 年年光模塊速率進一步迭代升級，光模塊速率進一步迭代升級，1.6T 方案有望方案有望出貨上量出貨上量。2024 年 3 月 18 日英偉達 GTC 開發者大會上發布了全新 Bl

25、ackwell 平臺系列產品，其中包括 Quantum X800 交換機、CX8 網卡和 Spectrum X800 交換機等方案。全新的 IB 交換機 Quantum-X800 是英偉達第一款采用 200G Serdes 的交換機產品，通過 72 個 OSFP 端口提供144 個 800G 端口，端口能力可達 115.2T。2025 年隨著英偉達 200G Serdes 技術的完善推廣和 CX8 網卡組網方案的推出，對配套的 AI 數據中心光模塊速率需求升級到1.6T，2025 年將成為 1.6T 光模塊上量的元年。1.6T 光模塊產時代，具有技術優勢、規模效應和成本控制能力的頭部光模塊企業

26、如中際旭創等將脫穎而出，有望在初期憑借領先的研發量產優勢占據更大的市場份額，享受產品迭代初期的紅利。圖圖 5：AI 用以太網光模塊市場用以太網光模塊市場 2024 年翻倍，年翻倍，25-26 年持續強勁增長年持續強勁增長 數據來源：Innolight、東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 7/34 通信通信/行業深度行業深度 圖圖 6：數據中心交換芯片吞吐量不斷提升，帶動光模塊速率不斷迭代數據中心交換芯片吞吐量不斷提升，帶動光模塊速率不斷迭代 數據來源：IMT-2020、東北證券 圖圖 7：英偉達：英偉達 ConnectX-8 網卡網卡 圖圖 8：英偉達：英偉達

27、Quantum-X800 Q3400-RA 4U 交換機交換機 數據來源：Nvidia、東北證券 數據來源：Nvidia、東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 8/34 通信通信/行業深度行業深度 1.2.光芯片：EML 供需缺口仍存，1.6T 硅光方案將成為主流 2024 年全球光芯片市場規模有望增長超年全球光芯片市場規模有望增長超 50%。據和弦產業研究中心報告，2023 年全球光芯片市場規模約為 154 億元人民幣，較 2022 年下降 15%，主要源于接入網市場對光芯片需求和價格同步下降。在 AI 帶動高速率光芯片持續需求下，預計 2024年全球光芯片市場

28、將迎來強勁復蘇，市場規模增速有望超 50%。2023 年中國光芯片市場規模約 45 億元人民幣，較 2022 年下降約 21%。隨著工業 PON 技術的普及和國內 AI 帶動數通市場對于 100G/400G 光模塊需求量增長，中國光芯片市場預計將迎來復蘇。圖圖 9：光芯片種類示意圖：光芯片種類示意圖 數據來源：公司公告、東北證券 圖圖 10：全球光芯片市場規模預測（億元）：全球光芯片市場規模預測（億元）數據來源：C&C、東北證券 光芯片供需仍存缺口，光芯片供需仍存缺口，新興新興光芯片廠商迎來光芯片廠商迎來發展發展機遇。機遇。2025 年亞馬遜、微軟、Meta等大廠 800G 光模塊采購紛紛上量

29、，整體對 800G 光模塊需求量將持續高增，同時英偉達和谷歌 1.6T 光模塊方案將開始部署，對于 100G EML 芯片需求仍較為迫切。從供給來看，Lumentum 等傳統大廠擴產速度較慢且擴產仍需一定時間進行設備采購及良率提升，預計 2025 年上半年光芯片環節仍存在供需緊張問題，源杰科技、索爾思光電、AOI 等新興光芯片廠商有望把握住短期 100G EML 光芯片的供需缺口實現客戶導入。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 9/34 通信通信/行業深度行業深度 硅光子產業鏈不斷成熟，高速率場景下優勢凸顯硅光子產業鏈不斷成熟，高速率場景下優勢凸顯，滲透率有望快速提升，滲

30、透率有望快速提升。傳統可插拔光模塊將電芯片、光芯片、透鏡、對準組件和光纖端面等多種光學器件封裝集成在一起。硅光模塊采用先進的硅光子技術，使用 CMOS 工藝來開發和集成光器件，通過蝕刻和外延生長等微加工技術，精確制備出調制器、接收器等關鍵光電子器件。集成度更高，能耗更低，且光器件進一步集成、CW 光源可一拖二或一拖四光路光源可一拖二或一拖四光路，極大的節省了光芯片的成本，性價比高且在價值量高的高速光芯片場景下優勢更加凸顯。據 LightCounting 預測，基于硅光的光模塊市場份額將從 2022 年的 24%增加到 2028 年的 44%。圖圖 11：硅光方案：硅光方案示例：集成接收、調制、

31、光耦合等功能單元示例：集成接收、調制、光耦合等功能單元 數據來源：Intel、東北證券 圖圖 12：硅光：硅光方案在光芯片中方案在光芯片中滲透率將顯著提升滲透率將顯著提升 數據來源：LightCounting、東北證券 2029 年硅光芯片市場規模將超年硅光芯片市場規模將超 30 億美元，年復合增長率約億美元，年復合增長率約 25%。LightCounting 預計，基于 GaAs 和 InP 的光模塊的市場份額將逐步下降，硅光子（SiP）和鈮酸鋰薄膜（TFLN）光子集成電路的份額將有所上升，LPO 和 CPO 的采用也將促進 SiP 甚至 TFLN 器件的市場份額增長。硅光芯片的銷售額將從

32、2023 年的 8億美元增至2029 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 10/34 通信通信/行業深度行業深度 年的略高于 30 億美元。采用 TFLN 調制器的 PIC 銷售額將從現在的幾乎零增長到2029 年的 7.5 億美元。1.6T 可插拔光模塊時代，硅光將成為主流?？刹灏喂饽K時代，硅光將成為主流。圖圖 13：2029 年硅光芯片市場將達到年硅光芯片市場將達到 30 億美元億美元 數據來源：LightCounting、東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 11/34 通信通信/行業深度行業深度 1.3.CPO&OI/O：數據中心光

33、互連未來發展方向，產業側&技術側不斷成熟 遠期看，可插拔式光模塊受限于能耗遠期看，可插拔式光模塊受限于能耗指數級增長，指數級增長，能夠能夠降低功耗降低功耗的的 CPO 將成為未將成為未來數據中心光通信領域重要發展方向來數據中心光通信領域重要發展方向。根據 Science 雜志文章Recalibrating global data center energy-use estimates 數據，全球數據中心能耗2010-2018年僅增長了8%，外推到 2022-2023 年僅增長 2%-3%，主要原因在于云廠商將算力從企業級數據中心向超大型數據中心轉移提高效率、以及服務器級內存效率穩步提升。從能耗

34、分布來看，數據中心能源消耗主要來自于服務器和基礎設施。隨著數據中心 PUE 值降低及效能比提升，服務器電力消耗逐漸成為主要部分。存儲消耗占比也有較大提升但占比較低，基礎設施消耗占比逐漸下降。網絡消耗占比一直處于較低水平，2012/2018/2022 年數據中心網絡側用電占比分別僅有 1%/2%/3%。隨著 800G 等高速光模塊滲透率提升，功耗將呈指數級增長，預計到 2028 年光學部分能耗在數據中心占比將超過 8%，傳統可插拔式光模塊進一步提速將受到功耗急劇增長限制，而 CPO相比可插拔光模塊相比可插拔光模塊能夠能夠實現實現 25%-30%的功耗節省的功耗節省。圖圖 14：CPO 比可插拔式

35、光模塊節省比可插拔式光模塊節省 25%-30%功耗功耗 圖圖 15：云數據中心光模塊功耗云數據中心光模塊功耗將將呈指數級增長呈指數級增長 數據來源：Science、東北證券 數據來源：LightCounting、東北證券 圖圖 16：CPO 相比可插拔式光模塊可節省相比可插拔式光模塊可節省 25%-30%功耗功耗 數據來源：LightCounting、東北證券 OIO 光學互連有望成為芯片間互連終極方案。光學互連有望成為芯片間互連終極方案。相比傳統方案，OIO 具備高速的數據 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 12/34 通信通信/行業深度行業深度 傳輸速率，能夠顯著提

36、升芯片間的數據交互效率，滿足如人工智能、大數據處理等對數據傳輸速度極為嚴苛的應用場景需求。此外，OIO 采用光傳輸，不受電磁干擾影響，有望成為芯片間互連的終極方案。Ayar Labs 的封裝內 Optical I/O 解決方案消除了傳統銅基系統中的瓶頸，實現了比傳統互連（可插拔光模塊+電氣 Serdes）高 5 至 10 倍的帶寬，延遲降低 10 倍，能源效率提高 4 至 8 倍，憑借極強的傳輸速率優勢，OI/O 有望成為算力芯片需求不斷迭代下芯片間互連的終極方案。圖圖 17：Ayar Labs 光光 I/O 方案結構示意方案結構示意 圖圖 18：Ayar Labs 光光 I/O 方案方案示意

37、圖示意圖 數據來源：Ayer Labs、東北證券 數據來源：Ayer Labs、東北證券 向向 CPO 及及 OIO 技術路線邁進過程中，先進封裝將扮演重要角色。技術路線邁進過程中，先進封裝將扮演重要角色。當前 CPO 以及OIO 仍處于產業早期發展萌芽期，但各家大廠如博通、臺積電均已陸續推出 CPO 方案，CPO 技術難點在于封裝封裝和低損耗光線互聯低損耗光線互聯，封裝企業如臺積電已經走到臺前，預計在光模塊向預計在光模塊向 CPO 演進的過程中先進封裝將扮演重要角色演進的過程中先進封裝將扮演重要角色，且因光互連的基礎，且因光互連的基礎是硅光，在硅光領域領先的廠商有望在是硅光，在硅光領域領先的

38、廠商有望在 CPO 時代取得一定優勢。時代取得一定優勢。圖圖 19：博通三代：博通三代 CPO 方案圖方案圖 數據來源：OCP、Broadcom、東北證券 圖圖 20：臺積電：臺積電 CPO 路線圖路線圖 數據來源：TSMC、東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 13/34 通信通信/行業深度行業深度 2033 年年 CPO 及及 OIO 市場規模將達到市場規模將達到 26 億美元。億美元。當前 CPO 及 OIO 市場仍處于早期探索發展階段，市場空間有限，隨著技術方案不斷成熟，市場空間將快速增長。根據 Yole 預測，2022 年全球數據中心光學互連領域市場空間

39、約 3800 萬美元，預計2028 年將達到 1.37 億美元，2033 年將達到 26 億美元。圖圖 21：2033 年年 CPO&OI/O 市場空間將達到市場空間將達到 26 億美元億美元 數據來源：Yole、東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 14/34 通信通信/行業深度行業深度 2.銅互連：銅互連：英偉達英偉達 GB200 銅銅纜纜方案引發方案引發連接方式連接方式變革變革，推理推理時代時代 AISC 崛起崛起 CSP 廠話語權增加帶動廠話語權增加帶動 AEC 用量增長用量增長 2.1.英偉達 GB200 銅互連方案帶動數據中心銅連接需求增長 GB200

40、 采用銅背板互聯方式，采用銅背板互聯方式，AI 服務器柜內場景高速銅互聯有望成為趨勢。服務器柜內場景高速銅互聯有望成為趨勢。英偉達在 2024GTC 大會上發布 GB200 超級芯片以及 NVL72 機柜方案。其中 NVL72 機柜方案通過 Blackwell 和 Switch 芯片的銅連接使整個機柜變成一個超級 GPU。每個NVL72 機柜主體包含 18 個 compute tray 和 9 個 NVLINK Switch tray，每個 compute tray 中有 2 顆 GB200 超級芯片2 顆 B200 GPU+1 顆 Grace CPU。GB200 內部之間通過 NVLINK

41、C2C 連接。每臺 NVLINK Switch 則由兩顆 NVLink Switch4 芯片組成，每顆 B200 芯片通過 NVLink 共 1800GB/s 雙向帶寬連接到 18 顆 NVLink Switch上。B200 芯片與芯片與 NVLink Switch 的互聯為的互聯為高速銅纜互聯主要應用場景。高速銅纜互聯主要應用場景。圖圖 22：GB200 NVL72 架構架構 數據來源：Semianalysis、東北證券 NVL72 中中 NVSwitch 到到 Blackwell 及及 Overpass 跳線部分跳線部分采用采用銅纜方案創造銅連接銅纜方案創造銅連接增量。增量。NVL72 中

42、采用 NVSwitch 將機柜內的 72 顆 B200 高速連接起來形成一個整體。據 Semianalysis 分析，每個 BlackwellGPU 都連接到一個安費諾 Paladin HD 224G連接器，每個連接器有 72 個差分對(對應每顆 B200 900GB/s*8*2 的 NVLINK 收發帶寬)，連接到背板 Paladin 連接器后接下來使用了 Skew Clear EXD Gen2 電纜背板連接到 Switch tray 的 Paladin HD 背板連接器(每個連接器有 144 個差分對)，再通過OverPass 跳線連接到 NVSwitch 芯片。請務必閱讀正文后的聲明及說

43、明請務必閱讀正文后的聲明及說明 15/34 通信通信/行業深度行業深度 圖圖 23：英偉達英偉達 GB200 NVL72 示意圖示意圖 圖圖 24：英偉達英偉達 GB200 NVL36 方案方案 數據來源：Semianalysis、東北證券 數據來源：Semianalysis、東北證券 圖圖 25：英偉達英偉達 GB200 NVL72NVswitch 到到 Blackwell芯片互連架構芯片互連架構 圖圖 26：英偉達英偉達 GB200 NVSwitch Tray 采用采用 overpass跳線跳線 數據來源：Semianalysis、東北證券 數據來源：Semianalysis、東北證券 銅

44、互連具備成本、功耗優勢，銅互連具備成本、功耗優勢，NV 引領帶動產業發展。引領帶動產業發展。無源銅纜 DAC 相比 AOC 天然具備更加穩定、失效率低的優勢。根據 ODCC 白皮書數據，單根 25G DAC 的價格僅為 25G AOC 的 1/3 至 1/4。高速銅纜，無論是 DAC 還是 AEC 相比 AOC 天然的穩定性優勢和成本優勢對數據中心內整體網絡的穩定性和成本的影響非常顯著。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 16/34 通信通信/行業深度行業深度 2.2.AEC 將成為云廠商自組網首選方案，AEC 有源電纜為高速互連時代下有源電纜為高速互連時代下 DAC 直

45、連銅纜的升級迭代。直連銅纜的升級迭代。早期高速銅纜一般指 DAC（Direct Attach Cable）即直連線纜或直連銅纜，是無源線纜。但是隨著所需支持的傳輸速率的提升，銅纜的損耗過大而無法滿足互連長度需求的時候，出現了 ACC（Active Copper Cable）即有源銅纜，其原理是在線纜 Rx 端加入一定能力的線性 Redriver 來提供信號的均衡和整形中繼，延長端到端的傳輸距離。在 56G-PAM4鏈路需求到來之時，由于 PAM4 調制模式下較低的 SNR，當前 DAC 和 ACC 能支持的傳輸距離更有限，AEC（Active Electrical Cable）應運而生，其原理

46、是在線纜兩端加入 CDR（時鐘數據恢復）對電信號進行重新定時（Retimer）和重新驅動，補償銅纜損耗能力比 ACC 更強，且可有效阻隔抖動（Jitter）的傳遞，支持的端到端連接距離比 AC 更長。整體來看，整體來看，AEC 可傳輸距離在銅纜中可傳輸距離在銅纜中支持傳輸距離支持傳輸距離最長。最長。圖圖 27：DAC、ACC、AEC 與與 AOC 比較：比較：AOC 成本最高傳輸距離最長，成本最高傳輸距離最長，AEC 可實現可實現 5m 場景穩定傳輸場景穩定傳輸 數據來源：東北證券 AI 應用爆發，未來算力開始強調推理端應用爆發，未來算力開始強調推理端。2024 年海內外 AI 應用端層出不窮

47、，國內走在前列的字節豆包大模型，5 月發布以來日均 tokens 從 1200 億激增至 12 月 18 日的 4 萬億，AI 應用端正快速成長。算力側，根據 IDC 預測，未來 5 年國內訓練、推理算力年復合增速分別為超 50%和 190%，2028 年推理算力規模將超過訓練算力。圖圖 28：AI 應用爆發，應用爆發，AI 算力資源向推理端傾斜算力資源向推理端傾斜 數據來源：字節、火山引擎、IDC、東北證券 特征800G直接連接電纜(DAC)800G有源銅纜(ACC)800G有源電纜(AEC)800G有源光纜(AOC)電纜材料銅銅銅光纖信號傳輸電電電光纖信號加工無equalizer均衡器re

48、timer帶retimer的EO/OE轉換電力需求0.2W/端口3W/端口10W/端口16W/端口最大距離可達2-3m5m5m最大100m帶寬支持2x400 Gbps2x400 Gbps2x400 Gbps2x400 Gbps延遲（僅限于收發器）1ns10ns90ns100ns成本（估算）$柔韌性（彎曲半徑）和重量（最大長度）25mm 700g25mm 1050g25mm 1030g20mm 800gEMI電磁干擾高敏感性EMI比DAC低低EMI對EMI免疫散熱量（W）0.231016應用機架內，交換機到NIC機架內，交換機到NIC機架內，交換機到NIC或相鄰機架交換機之間機架內或同一排機架內

49、800G DAC、ACC、AEC和AOC比較 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 17/34 通信通信/行業深度行業深度 推理興起推理興起+大廠自研大廠自研 ASIC 芯片背景下，芯片背景下，CSP 廠商自主采購話語權增大，廠商自主采購話語權增大，AEC 為最為最優選擇，且優選擇，且 PCIE 有望崛起。有望崛起。推理端算力要求降低，自研 AISC 芯片便能夠勝任，對于已經組建的萬卡、十萬卡集群來說，鏈路穩定性成為重中之重，銅纜方案 AEC天然具備可靠性優勢且成本、功耗更低，為 CSP 廠商最優的互連方案。此外，CSP廠商采購話語權提升后可自主選擇交換機、光模塊、互連方式

50、等，柜內 PCIE 協議有望去替代英偉達的私有協議 NVLink，PCIE Swtich 有望替代 NV Swtich。此外，Scale Up 網絡帶寬更高，也意味著柜內高速互連技術需求進一步提升 圖圖 29：在在 Scale UP 網絡下帶寬、延遲要求更高網絡下帶寬、延遲要求更高 數據來源：東北證券 未來五年高速線纜市場有望翻三倍，未來五年高速線纜市場有望翻三倍，其中其中 AEC 憑借傳輸距離優勢占比將更高。憑借傳輸距離優勢占比將更高。隨著大廠自研 ASIC 組網趨勢，AI 數據中心對 AEC 需求帶動 AEC 市場空間快速增長。而 DAC 由于無源不耗電，仍將是大多數據中心尤其非 AI 數

51、據中心選擇的方案之一。根據Lightcounting 預測數據，到 2029 年全球高速線纜（DAC+ACC+AEC+AOC）市場規模將達到 67 億美元。圖圖 30：2029 年全球高速線纜市場規模達年全球高速線纜市場規模達 67 億美金億美金 數據來源：Lightcounting、東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 18/34 通信通信/行業深度行業深度 3.液冷：液冷：高功率高集成化機柜帶來新增量高功率高集成化機柜帶來新增量 3.1.數據中心新核心解決方案 伴隨算力需求伴隨算力需求的不斷提升，液冷已然成為數據中心的關鍵解決方案。的不斷提升，液冷已然成為數據

52、中心的關鍵解決方案。在數字經濟加速發展背景下，數據中心已然成為全球信息交互的核心基石。2019-2023 年，我國數據中心在用機架數量由 315 萬架增長至 810 萬架，CAGR 為 26.63%，截止 2024 年6 月底，我國在用數據中心機架數達到 830 萬標準機架，算力總規模達到 246 億flops，其中智能算力規模超過 76 億 flops。面對日益膨脹的算力需求和存儲需求，數據中心面臨著能耗攀升與熱量管理的嚴峻考驗，因此，我們認為液體系統憑借其出色的熱控效能與巨大的節能潛力，已然成為確保數據中心可持續發展的重要法寶。圖圖 31：2019 年至年至 2023 年我國在用數據中心機

53、架規模年我國在用數據中心機架規模 數據來源：工業和信息化部、東北證券 液冷液冷系統系統在散熱效率、能耗降低、設備壽命延長以及環境適應性等方面具備顯著優在散熱效率、能耗降低、設備壽命延長以及環境適應性等方面具備顯著優勢勢，因此取代風冷趨勢已然定局。，因此取代風冷趨勢已然定局。降低設備能耗，助力節能減碳：降低設備能耗，助力節能減碳：高效散熱：高效散熱：相比于風冷，液冷散熱效率更高，有助于大幅提升數據中心的散熱效率，從而實現降低能耗。液冷技術是利用液體作為冷卻介質，其載熱能力、導熱能力以及強化對流換熱系數均遠超空氣，約為 20 倍左右。降低能耗：降低能耗：液冷系統憑借著高效散熱能力，數據中心可以采用

54、更高的服務器功率密度，同時保持較低的運行溫度。這有助于降低數據中心的能源消耗，從而提高能源使用效率。據專業機構測算，液冷數據中心的電源使用效率（PUE）可降至 1.1 至 1.2 左右，顯著低于風冷數據中心的 PUE 值。3154015206508100%5%10%15%20%25%30%35%010020030040050060070080090020192020202120222023機架規模（萬臺）YOY（%）請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 19/34 通信通信/行業深度行業深度 圖圖 32：數據中心能耗結構數據中心能耗結構 圖圖 33：液冷液冷&風冷風冷 PU

55、E 對比對比 數據來源：觀研天下、東北證券 數據來源：東北證券 延長設備壽命，降低運維壓力：延長設備壽命，降低運維壓力：延長設備壽命：延長設備壽命：液冷技術能夠顯著地降低 CPU 的核心溫度，進而有效延長服務器的運行壽命。依據芯片 10法則，及每當溫度升高 10，電子元器件的壽命就會大約縮減一半。而采用液冷技術，可以使 CPU 的核心溫度下降超過 10。除此之外，溫度對電子產品的影響不僅限于壽命縮短，還會導致其他問題。例如，高溫會導致材料間熱應力不同造成的開裂、膨脹收縮變形、電參數變化以及溫度變化產生的冷凝等問題。降低運維壓力：降低運維壓力：在液冷環境中，風扇的使用可以大幅減少甚至完全省去，這

56、不僅降低了噪音污染和灰塵積累，液冷系統能夠更快速、有效地將芯片產生的大量熱量傳導到冷卻系統，降低芯片溫度，從而著減少了因過熱而導致的故障率。舉例來說，采用浸沒式液冷技術的硬盤，其故障率相較于傳統風冷技術要低大約 50%。環境適應性好，機架裝機率高：環境適應性好，機架裝機率高：環境要求低：環境要求低：液冷機柜對環境要求低，在較大溫差區域部署仍可獲得較穩定的 PUE。密度高：密度高：相比傳統風冷機柜，液冷機柜的裝機密度更高，是傳統風冷機柜的約 34 倍，相同算力下節省機房面積約 75%。目前，大部分數據中心溫控仍以風冷為主，但伴隨著 AI 大規模發展，算力需求將大幅提升，未來數據中心將持續升級，芯

57、片和服務器功率將隨之提升，風冷所提供的散熱能力或將無法滿足數據中心需求。因此，液冷將成為未來數據中心的核心系統。散熱能耗43%IT設備能耗45%供配電能耗10%1.21.500.20.40.60.811.21.41.6液冷系統風冷系統 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 20/34 通信通信/行業深度行業深度 圖圖 34：傳統風冷技術與液冷技術原理對比傳統風冷技術與液冷技術原理對比 數據來源：東北證券 圖圖 35：液冷液冷&風冷風冷 CPU 空閑和空閑和 184W 壓力測試壓力測試對對比比 圖圖 36：液冷液冷&風冷風冷 VRM 空閑和空閑和 184W 壓力測試壓力測試對

58、對比比 數據來源：WHITE PAPER:OPEN EDGESERVERS MEET、東北證券 數據來源：WHITE PAPER:OPEN EDGESERVERS MEET、東北證券 03039404239808786790102030405060708090100空閑+25+39+40+42液冷()風冷()426165666743707778740102030405060708090空閑+25+39+40+42液冷()風冷()請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 21/34 通信通信/行業深度行業深度 3.2.需求疊加政策，液冷服務器市場規?？焖僭鲩L 隨著數據中心對散熱需

59、求的不斷提升，隨著數據中心對散熱需求的不斷提升，疊加疊加國家“雙碳”政策的推動，液冷服務器國家“雙碳”政策的推動，液冷服務器市場規?？焖僭鲩L。市場規?？焖僭鲩L。根據國際數據公司（IDC）的預測，我國液冷服務器市場規模將由 2022 年 10.1 億美元增長至 2028 年 102 億美元，CAGR 為 47.0%。圖圖 37：2022-2027 年中國液冷服務器市場規模年中國液冷服務器市場規模 數據來源：IDC、東北證券 雙碳政策背景下，數據中心能耗要求愈發嚴格，從而促進液冷系統需求增長。雙碳政策背景下，數據中心能耗要求愈發嚴格，從而促進液冷系統需求增長。自“雙碳”目標被提出以來，國家和地方層

60、面紛紛出臺相關政策，對數據中心的能效比 PUE，提出了更高的要求。根據工信部發布的 新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年），到 2023 年底，新建的大型及以上數據中心的 PUE 需降至 1.3 以下，其中東數西算樞紐節點及寒冷地區則力爭降至 1.25 以下。對于北京、上海、廣州、深圳等一線城市，對 PUE 的限制更為嚴格，北京和上海的 PUE 要求分別為 1.2/1.25。然而，2023 年數據中心的實際運行平均 PUE 為 1.48，與政策要求之間仍存在較大差距，這就需要采用更高效、節能的技術與設備來降低數據中心的能耗。在此背景下，液冷技術以其低 PUE（冷板式液冷技術 PU

61、E 低至 1.2 以下、浸沒式液冷技術 PUE低至 1.1 以下，節能 20%-30%以上）等優勢，將逐漸取代風冷模式。圖圖 38：2023 年數據中心實際年數據中心實際 PUE 對比政策要求對比政策要求 PUE 數據來源：IDC、東北證券 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%020406080100120202220232024E2025E2026E2027E2028E市場規摸(億美元)YOY(%)1.31.481.21.251.31.351.41.451.5政策要求實際平均 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 22/34 通信通信/行業深度行業深

62、度 3.3.UQD：液冷零部件出海先行者 UQD 憑借其高效、安全、可靠等特性，已成為數據中心液冷系統核心零部件。憑借其高效、安全、可靠等特性，已成為數據中心液冷系統核心零部件。UQD系列快速接頭是在開放計算項目 Open Compute Project(OCP)推動下，為實現數據中心液冷系統接頭的無漏快速切換，而開發的一種全球性開放標準。其設計理念在于提供一種能夠快速且無泄漏地進行連接的耦合器解決方案，專門服務于數據中心、超級計算機、互聯網交換機等需要液冷技術處理的場景。其特點主要包括：1）雙自動密封，無漏設計，安全可靠；2）推入式連接，單手操作，方便快捷；3）緊湊型設計，適合高密安裝，節省

63、空間；4）OCP 標準規格，尺寸精確，完美互換。UQD 具備無泄漏、高流量、低流阻、熱插拔等特點是數據中心高效運行和維護的關具備無泄漏、高流量、低流阻、熱插拔等特點是數據中心高效運行和維護的關鍵。鍵。1）安全、無泄漏：安全、無泄漏：優質的快換接頭具有良好的密封性能，能有效防止液體或氣體在連接部位泄漏。這對于液冷系統的正常運行至關重要，因為電子元件離冷卻液循環系統很近，容易因泄漏導致設備損壞或故障。2）高流量、低流阻：高流量、低流阻：確保冷卻液在系統中順暢流動，實現高效的熱交換，有助于維持服務器等設備在高功率運行時的正常溫度，保證設備的性能和穩定性。3）支持熱插拔：支持熱插拔：可以在不停止系統運

64、行的情況下進行連接或斷開操作，這對于需要不間斷運行的數據中心來說非常重要。圖圖 39：UQD 主要優勢及作用主要優勢及作用 安全無泄漏連接 UQD 接頭能夠提供安全、可靠的連接，有效防止液體泄漏，這對于液冷系統的正常運行至關重要，避免了因泄漏導致的設備損壞或故障 高流量、低流阻 UQD 接頭可以確保冷卻液在系統中順暢流動，實現高效的熱交換，有助于維持服務器等設備在高功率運行時的正常溫度，保證設備的性能和穩定性 熱插拔功能 UQD接頭允許在不停止系統運行的情況下進行連接或斷開操作，這對于需要24/7不間斷運行的數據中心來說非常重要，減少了設備維護和升級時的停機時間，提高了系統的可用性 直觀的視覺

65、標記 UQD 接頭具有藍色和紅色的回路可視標記，讓操作者能夠輕松識別進水和出水回路，提高了操作的便捷性 簡便的自動連接方式 UQD 接頭便于產品能集成于高密度系統，實現簡單連接，非常適合數據中心和超級計算機的機架系統或服務器插槽 遵循開放標準 隨著越來越多的連接器遵循 OCP（Open Compute Project，開放計算項目）的開放標準，UQD 確保了不同供應商之間的互操作性和兼容性，同時促進了行業內的創新和標準化 數據來源：東北證券 目前北美占據快速接頭市場主要份額，國內企業伴隨技術突破成功躋身目前北美占據快速接頭市場主要份額，國內企業伴隨技術突破成功躋身 UQD 市場。市場。據 Co

66、gnitive Market Research 的數據顯示，北美地區在快速接頭市場中占據了主要份額，其次是歐洲，而亞太地區的市場份額相對較小?？焖俳宇^的主要玩家主要包括 Parker、Eaton、Staubli、Festo 等公司。目前，國內具備液冷快接頭產品的生產能力的公司有：強瑞技術、高瀾股份、毅昌科技、溯聯股份、英維克、中航光電等企業。目前市場上快速接頭的短缺，國內廠商有望快速崛起，打入海外供應鏈。目前市場上快速接頭的短缺，國內廠商有望快速崛起，打入海外供應鏈。市場 UQD 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 23/34 通信通信/行業深度行業深度 短缺主要系供應速

67、度跟不上需求的增長。需求方面：需求方面：近年，各大數據中心對于液冷服務器的滲透率持續提升，例如英偉達Blackwell 系列芯片的出貨量增加，推動了市場對液冷技術的需求。據 Digtimes 的報道，由于 UQD（快速接頭）的供應緊張，液冷 AI 服務器的出貨受到了限制，英偉達的 Blackwell GB200 服務器可能要推遲到 2024 年底或 2025 年才能開始大規模生產。同時，有 ODM 廠商透露，目前液冷技術的普及率正在持續上升，隨著英偉達Blackwell 系列芯片出貨量的增加，市場對液冷技術的接受度也將提高?？旖宇^與服務器具備 1:1 的數量對應關系，即一臺液冷服務器匹配一對快

68、接頭。因此，高功率AI 服務器出貨量的持續增長進一步帶動了 UQD 組件需求的同步增長。由于液冷 AI服務器中使用的 UQD 快速接頭出現短缺，價格有較大幅度的上漲，單價從 40 美元飆升至 60 美元。供給方面：供給方面：1）歐美供應商的產能相對固定，且他們對于擴張產能的意愿有限。2）快速接頭作為系統中漏液滲液的高發環節，采購商對其質量控制非常嚴格，且相關的測試和認證過程都需要一定的時間。UQD 市場規模持續增長，專家機構預測市場規模持續增長，專家機構預測 2030 年有望達到年有望達到 33 億美元。億美元。通常來說，UQD 與服務器具備 1:1 的數量對應關系，即一臺液冷服務器匹配一對

69、UQD，未來伴隨高功率服務器出貨提升，UQD 投用量有望持續增加，據 Rationalstat 預測到 2030年 UQD 市場規模有望達到 33 億美元。我們的測算：我們的測算：根據萬創投行的估算，考慮到 2023 年至 2025 年數據中心機架數量的年增長率超過 20%，結合 IDC 預測數據，預計 2023-2025 年我國服務器的出貨數量分別為 449/455/546 萬臺，3 年液冷系統的滲透率分別為 5%/10%/20%，由于每臺服務器需要使用 1 對液冷快接頭，結合萬創投行的測算，2023 年至 2025 年液冷快接頭的單價分別為 480 元/對、450 元/對和 400 元/對

70、?；谶@些假設，我們可以計算出 2023-2025 年我國 IDC 液冷連接器市場的規模分別為 1.08/2.05/4.37 億元。雖然現在 UQD 的市場規模還相對較小，但增速很快，未來伴隨著液冷系統的滲透率持續提升，UQD 市場規模有望實現快速增長。圖圖 40：2019-2025 年中國服務器出貨量預測趨勢圖年中國服務器出貨量預測趨勢圖 數據來源：IDC、東北證券 3193504124224494555465%10%20%00.050.10.150.20.250100200300400500600201920202021202220232024E2025E出貨量（萬臺）液冷系統滲透率 請務

71、必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 24/34 通信通信/行業深度行業深度 圖圖 41：UQD 2023-2025 年市場規模測算年市場規模測算 數據來源：IDC、東北證券 1.082.054.3790%113%0%20%40%60%80%100%120%00.511.522.533.544.5520232024E2025EUQD市場規模（億元）YOY 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 25/34 通信通信/行業深度行業深度 4.電源：電源：AI 時代用電需求大幅提升，電源時代用電需求大幅提升，電源環節有望量價齊升環節有望量價齊升 4.1.算力需求帶動

72、用電需求大幅上升 服務器功率是指服務器在運行時消耗的電能，其大小受到多種因素的影響：服務器功率是指服務器在運行時消耗的電能，其大小受到多種因素的影響：CPU：作為服務器的核心組件，不同型號、核心數量和頻率的 CPU 功耗差異較大，約為 220W-270W。GPU：在需要圖形處理或加速計算的服務器中，GPU 功耗不容小覷。例如，英偉達的 A100 GPU 功耗為 300W-400W 左右，而更高級的 H100 GPU 功耗則更高。內存：內存：內存模塊的數量、類型和頻率都會影響服務器的功率。一般來說，DDR4內存單條功耗在 5W-10W 左右，DDR5 內存功耗相對更高。硬盤：硬盤：硬盤驅動器（H

73、DD）和固態硬盤（SSD）等存儲設備也會消耗一定的功率。普通的機械硬盤功耗在 10W-15W 左右，而企業級的高性能 SSD 功耗可能在 5W-10W 之間。網絡接口卡（網絡接口卡（NIC）和交換機等網絡設備：）和交換機等網絡設備：一般每張網卡的功耗在 5W-10W 左右。服務器實際運行負載：服務器實際運行負載：當服務器處于高負載狀態，處理大量數據、運行復雜的計算任務或同時服務多個用戶時，各個硬件組件的使用率上升，功率也會相應增加。相反，在低負載或空閑狀態下，服務器功率則會降低。服務器的散熱系統：服務器的散熱系統：需要消耗一定的功率來維持服務器的正常工作溫度。風冷散熱系統中的風扇需要不斷轉動來

74、帶走熱量，其功率一般在幾十瓦到上百瓦不等，具體取決于風扇的數量和尺寸。液冷散熱系統雖然散熱效果更好，但冷卻液的循環泵也需要消耗一定的電力。冷卻系統占數據中心總電力消耗的 40%，是僅次于服務器本身的第二大電力消耗來源。AI 和高性能計算的發展導致數據中心的芯片、服務器和機架配置越來越密集，這種高密集度需要更強大的冷卻系統來確保設備能在安全的溫度范圍內運行，以維持系統的性能和可靠性。圖圖 42：服務器能耗結構服務器能耗結構 數據來源：觀研天下、東北證券 算力計算效率需求大幅提升，高性能導致功耗上升。算力計算效率需求大幅提升，高性能導致功耗上升。隨著 AI 大模型的不斷更新發展，計算效率得到提升，

75、AI 大模型已然具備復雜的數據處理能力和深度學習能力。散熱能耗43%IT設備能耗45%供配電能耗10%請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 26/34 通信通信/行業深度行業深度 但高性能往往意味著高功耗，AI 服務器的核心處理器，包括 CPU、GPU、NPU、ASIC、FPGA 等，以及內存、網絡通信等芯片元器件的性能和功耗水平都在提升。相比于傳統的普通服務器，AI 服務器的功率高出將近 6-8 倍，電源的需求也將同步提升 6-8 倍。通用型服務器通常只需要 2 顆 800W 服務器電源，而 AI 服務器的電源需求為 4 顆 1800W 高功率電源，服務器能耗成本從 31

76、00 元直接飆升到 12400 元，約為 3 倍。NVIDIA 芯片的更新迭代，功耗持續增長。芯片的更新迭代，功耗持續增長。通過對比 2024 年 NVDIA 發布的基于Blackwell 架構的 B200/GB200 芯片和先前的產品，包括 H100/H200/B100 等，NVIDIA 芯片隨著不斷更新，額定功率呈現持續增長趨勢。B200/GB200 的功率分別為 1000W/2700W，相較 H100/H200/B100 700W 的功率呈現大幅增長。圖圖 43：NVIDIA 不同芯片功率對比不同芯片功率對比 數據來源：英偉達官網、東北證券 NVIDIA 根據不同芯片構建的服務器所需電源

77、功率持續增長。根據不同芯片構建的服務器所需電源功率持續增長。通過對比 NVIDIA 基于不同芯片所構建服務器，可以發現服務器所需電源功率伴隨更新升級持續增長，今年 GTC 發布的基于 GB200 芯片的 NVL72 架構所需功率相較上一代產品提升了 6倍左右。DGX A100 服務器的功率：服務器的功率：DGX A100 服務器的額定功率為 8 個單元，每個單元需要 3KW 的功率，總計 24KW。DGX H100/H200 服務器的功率：服務器的功率：DGX H100/H200 服務器的額定功率為 8 個單元，每個單元需要 3.3KW 的功率，總計 26.4KW。NVL72 架構的功率：架構

78、的功率：NVL72 機架的功耗大約為 120KW，考慮冗余后，總功率可達到 198KW。40070070070010002700050010001500200025003000A100H100H200B100B200GB200功率（W）請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 27/34 通信通信/行業深度行業深度 圖圖 44：DGX A100 服務器服務器 圖圖 45：DGX H100/H200 服務器服務器 數據來源：英偉達官網，東北證券 數據來源：英偉達官網，東北證券 圖圖 46：GB200 NVL72 數據來源：英偉達官網，東北證券 AI 技術能耗遠高于傳統互聯網服務，

79、單次技術能耗遠高于傳統互聯網服務，單次 ChatGPT 查詢所需電力為谷歌搜索的查詢所需電力為谷歌搜索的10 倍，數據中心電力需求快速增長。倍，數據中心電力需求快速增長。隨著人工智能（AI）大模型的迅猛發展，全球數據中心的電力消耗正以前所未有的速度增長。數字化轉型和云服務的快速部署進一步推動了這一趨勢。元宇宙、增強現實和虛擬現實等行業趨勢將繼續消耗超出地球可持續生產的能源。AI NPU 服務器市場規模的不斷擴大，帶來了對核心處理器，包括 CPU、GPU、ASIC、FPGA 等，以及內存、網絡通信等芯片元器件性能和功耗水平的雙重提升。在能耗方面，AI 服務器的功率較普通服務器高出 6-8 倍，電

80、源需求也將同步提升 6-8 倍。從歷史數據來看，數據中心的電力消耗相對穩定，2015-2019 年間，盡管數據中心的工作負載增加了近兩倍，但年度電力消耗量卻保持在大約 200 太瓦時的相對穩定水平。這種穩定主要得益于數據中心在能源使用效率上的持續提升。由于 AI 技術與傳統互聯網服務在能源消耗上的本質區別，從 2020 年開始，這一趨勢發生了根本性變化，數據中心的能源需求開始顯著增長。高盛集團研究部門預測，到 2030 年，全球數據中心的用電需求將激增 160%。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 28/34 通信通信/行業深度行業深度 圖圖 47：AI 數據中心新增數據

81、中心新增 AI 服務器所帶來的新增能耗服務器所帶來的新增能耗 數據來源：Gartner、東北證券 大型大型 AI 模型對計算資源和能源的需求日益增長，這在全球數據中心的電力消耗中模型對計算資源和能源的需求日益增長，這在全球數據中心的電力消耗中表現得尤為明顯。表現得尤為明顯。計算資源和能源消耗增長：計算資源和能源消耗增長：隨著 AI 技術的進步，尤其是大型 AI 模型的發展，訓練和推理所需的計算資源和能源消耗達到了空前的水平。全球數據中心電力消耗占比提升：全球數據中心電力消耗占比提升：Gartner 的分析指出，新一代超大規模數據中心的建設帶來了巨大的電力需求，這種需求增長速度可能超過公用事業提

82、供商擴大供電規模的速度。數據中心電力需求增長：數據中心電力需求增長：據統計，目前全球數據中心的耗電量占全球總用電量的 1-2%，但預計到 2030 年這一比例可能上升至 3-4%。發達國家電力消耗增長明顯：發達國家電力消耗增長明顯：特別是在發達國家，如美國，數據中心的電力消耗增長尤為顯著。據預測，到 2030 年，數據中心的用電量可能從目前的 3%上升到 8%，這將推動美國電力需求以近 25 年來最快的速度增長。圖圖 48：高盛有關數據中心的能源需求預測高盛有關數據中心的能源需求預測 數據來源：高盛、東北證券 0100200300400500600202220232024E2025E2026E

83、2027E新增能耗(TWh)請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 29/34 通信通信/行業深度行業深度 4.2.AI 服務器電源多方面性能改善 AI 服務器電源服務器電源隨著功率需求的持續增長，隨著功率需求的持續增長，高功率密度和高轉換效率高功率密度和高轉換效率成為重要特質。成為重要特質。由于對于計算能力的需求不斷提升，服務器電源需要在有限空間內提供更多功率，高功率密度&高轉換率可以有效滿足 AI 服務器在處理大量數據和執行復雜計算任務時對電源的高標準要求。功率需求方面功率需求方面：AI 訓練過程中使用的 GPU 和 TPU 等加速器雖然擅長處理重復性和密集型計算任務，但

84、它們的高耗電特性導致整體功率需求激增。以英偉達的 DGX 系列超級計算機為例，DGX-1 配備了 8 個 Tesla P100 GPU，每個 GPU 擁有 21.2 TeraFLOP 的算力，整個系統需要 3200W 的功率；而 DGX-2 則內置了 16 個 Tesla V100 GPU，每個 GPU 的算力達到 2 petaFLOP，系統總功率需求高達 10kW。功率密度方面：功率密度方面：AI 服務器電源必須適配標準機架，并隨著計算需求的增長而增加電源功率。高功率密度的電源可以在有限的空間內提供更多的電力，從而支持更多的計算硬件。例如，H100 服務器機架需要 10.2KW 的功率，而

85、NVL72 機架的功率需求更是高達 120KW，需要配備 198KW 的電源模塊。AI 服務器電源的功率密度可以達到 100W/立方英寸，遠超普通服務器電源的 50W/立方英寸。轉換效率方面：轉換效率方面：功率密度和效率是緊密耦合的。功率密度越高，通常意味著電源轉換效率越高，從而減少能量損耗和散熱需求，有助于提高整個服務器系統的能效比。AI 服務器電源需要達到 97.5%-98%的高效率，相比于傳統服務器電源的 96%效率，這一高標準有助于減少能量損耗，并支持高功率密度 GPU 的穩定運行。圖圖 49：AI 服務器電源功率密度發展趨趨勢服務器電源功率密度發展趨趨勢 數據來源：芝能科技、東北證券

86、 4.3.臺資企業占據服務器電源主導，國內企業加速追趕 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 30/34 通信通信/行業深度行業深度 目前臺資企業占據了全球電源顯著的市場份額目前臺資企業占據了全球電源顯著的市場份額，約為，約為 75%-80%。據 MTC 數據顯示，在全世界前 16 大電源廠商中，中國臺灣地區廠商占據了 7 席，其中，臺達電子位居首位，市占率約為 69%；光寶科技緊隨其后排名第二，市占率約為 15%-20%。中國大陸企業中，僅有麥格米特和歐陸通躋身榜單。中國大陸的電源廠商憑借在成本控制和服務能力方面的優勢，正逐漸在全球電源市中國大陸的電源廠商憑借在成本控制和

87、服務能力方面的優勢，正逐漸在全球電源市場中占據更重要的位置。場中占據更重要的位置。根據中國電源學會的數據，中國大陸電源廠商在開關電源領域具有明顯的競爭力，有望在未來快速提升市場份額。臺灣廠商由于較早進入市場，技術積累豐富，目前占據了市場的大部分份額。然而，中國大陸電源廠商在成本控制、服務能力方面的優勢，有望在未來迅速搶占市場份額。此外，中國大陸電源行業的市場化程度較高，呈現完全競爭的市場格局，這為中國大陸廠商提供了進一步發展和擴張的機會。隨著技術的不斷進步和市場需求的增長，中國大陸電源廠商有望在全球電源市場中扮演更加重要的角色。圖圖 50：全球電源市場格局全球電源市場格局 數據來源：MTC、東

88、北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 31/34 通信通信/行業深度行業深度 5.核心邏輯及推薦方向核心邏輯及推薦方向 我們認為我們認為 2025 年年 AI 產業主要有兩個比較大的變化：推理興起帶來的產業鏈各環節產業主要有兩個比較大的變化：推理興起帶來的產業鏈各環節重塑以及國內以字節豆包大模型為代表的國產重塑以及國內以字節豆包大模型為代表的國產AI的崛起。的崛起。推理側，云廠商自研ASIC芯片用量提升，自組網需求增加將帶來 Scale Out 網絡 AEC 用量增加以及 Scale Up網絡 PCIe 應用增加。此外光模塊領域，云廠商自主采購提升也驅動光模塊市場在

89、2025 年仍然保持高速增長，而 1.6T 時代硅光將成為主流方案，且硅光還是向下一代光互連技術 CPO 演進的必經之路，硅光領域先發廠商將具備領先卡位優勢。國產國產AI 興起側：興起側：推理帶來的另一個變化是相比于 AI 大模型的訓練，AI 應用的重要性將越來越強。AI 時代所有應用終將倍重寫，且 AI 應用是構成 AI 產業鏈生態的核心一環。相比 AI 訓練側在硬件 GPU 卡等方面的硬差距，中國打造應用的能力是世界頂尖的，有望在應用側實現追趕甚至彎道超車，國產算力鏈條存在機會。因此，2025年我們建議關注 AI 算力向推理側轉移帶來的新技術、新產品需求，聚焦 AI 產業鏈邊際變化產生的新

90、市場需求上，如 AEC、PCIE、硅光、CPO、液冷、電源等方向。建議關注建議關注：算力基建算力基建（服務器、交換機等）（服務器、交換機等）：中興通訊、浪潮信息、紫光股份、銳捷網絡等。光芯片：光芯片：源杰科技等。光模塊光模塊&CPO：中際旭創、新易盛、天孚通信、光迅科技、匯綠生態、騰景科技等。銅互連：銅互連：沃爾核材、寶勝股份等。AEC：兆龍互連、博創科技、瑞可達等。PCIE：金信諾等。液冷：液冷：英維克等 電源：電源：歐陸通等。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 32/34 通信通信/行業深度行業深度 6.風險提示風險提示 1）新產品新產品&技術路線進度技術路線進度推遲

91、風險。推遲風險。本文聚焦板塊均位 AI 領域人們賽道，若新產品發布推遲或推廣不及預期，將影響相關標的利潤及估值水平。2）行業競爭加劇。行業競爭加劇。若上述賽道多家競爭者進入，將帶來盈利能力以及毛利額壓力。3）AI 發展不及預期。發展不及預期。若 AI 產業發展尤其應用端發展不及預期，將影響 AI 投入節奏，進而影響相關標的出貨放量。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 33/34 通信通信/行業深度行業深度 研究研究團隊團隊簡介：簡介：Table_Introduction 要文強：東北證券通信行業首席分析師。格拉斯哥大學碩士，擁有 3 年軍工、通信產業一級市場投資經驗以及航

92、天產業從業經驗，2020 年加入東北證券，擔任軍工行業分析師，2023 年擔任通信行業首席分析師。執業證書編號：S0550523010004。劉云坤：倫敦政治經濟學院風險與金融碩士，中央財經大學金融學本科。2022 年加入東北證券，現任東北證券通信行業分析師。陳建森：悉尼大學金融學碩士，新南威爾士大學經濟學學士。曾就職于普華永道中天會計師事務所制造業組，2023 年加入東北證券，現任東北證券研究所通信組研究助理。重要重要聲明聲明 本報告由東北證券股份有限公司（以下稱“本公司”）制作并僅向本公司客戶發布，本公司不會因任何機構或個人接收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本公司具有中國證監會核準的證

93、券投資咨詢業務資格。本報告中的信息均來源于公開資料，本公司對這些信息的準確性和完整性不作任何保證。報告中的內容和意見僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，不保證所包含的內容和意見不發生變化。本報告僅供參考，并不構成對所述證券買賣的出價或征價。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的證券買賣建議。本公司及其雇員不承諾投資者一定獲利，不與投資者分享投資收益，在任何情況下，我公司及其雇員對任何人使用本報告及其內容所引發的任何直接或間接損失概不負責。本公司或其關聯機構可能會持有本報告中涉及到的公司所發行的證券頭寸并進行交易，并在法律許可的情況下不進行披露；可能為這些公司提供或爭取提供

94、投資銀行業務、財務顧問等相關服務。本報告版權歸本公司所有。未經本公司書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表或引用。如征得本公司同意進行引用、刊發的，須在本公司允許的范圍內使用，并注明本報告的發布人和發布日期，提示使用本報告的風險。若本公司客戶（以下稱“該客戶”）向第三方發送本報告，則由該客戶獨自為此發送行為負責。提醒通過此途徑獲得本報告的投資者注意，本公司不對通過此種途徑獲得本報告所引起的任何損失承擔任何責任。分析師聲明分析師聲明 作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格，并在中國證券業協會注冊登記為證券分析師。本報告遵循合規、客觀、專業、審慎的制作原則，所采用數據、資

95、料的來源合法合規，文字闡述反映了作者的真實觀點，報告結論未受任何第三方的授意或影響，特此聲明。投資投資評級說明評級說明 股票 投資 評級 說明 買入 未來 6 個月內，股價漲幅超越市場基準 15%以上。投資評級中所涉及的市場基準：A 股市場以滬深 300 指數為市場基準，新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為市場基準；香港市場以摩根士丹利中國指數為市場基準；美國市場以納斯達克綜合指數或標普 500 指數為市場基準。增持 未來 6 個月內，股價漲幅超越市場基準 5%至 15%之間。中性 未來 6 個月內，股價漲幅介于市場基準-5%至 5%之間。減持 未來 6

96、 個月內，股價漲幅落后市場基準 5%至 15%之間。賣出 未來 6 個月內，股價漲幅落后市場基準 15%以上。行業 投資 評級 說明 優于大勢 未來 6 個月內，行業指數的收益超越市場基準。同步大勢 未來 6 個月內，行業指數的收益與市場基準持平。落后大勢 未來 6 個月內，行業指數的收益落后于市場基準。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 34/34 通信通信/行業深度行業深度 東北證券股份有限公司東北證券股份有限公司 地址地址 郵編郵編 中國吉林省長春市生態大街 6666 號 130119 中國北京市西城區錦什坊街 28 號恒奧中心 D 座 100033 中國上海市浦東新區楊高南路 799 號 200127 中國深圳市福田區福中三路 1006 號諾德中心 34D 518038 中國廣東省廣州市天河區冼村街道黃埔大道西 122 號之二星輝中心 15 樓 510630