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1、上市公司 公司研究/公司深度 證券研究報告 通信 2025 年 05 月 21 日 中際旭創(300308)AI 成長邏輯切換的光通信龍頭（GenAI 系列之 58）報告原因：首次覆蓋 買入（首次評級）投資要點：首先，Scaling Law 到 MOE，AI 持續刷新光通信成長邏輯。1）云時代，光模塊行業的周期成長屬性強。3-4 年的技術周期中，出貨量暴增、伴隨價格年降是客觀產業規律，突破關鍵是技術周期迭代提速、市場份額突破、光通信新技術導入。2）當前 AI“非典型”周期，盡管 Scaling Law 邏輯受挑戰，但整體樂觀。光通信是 Scaling Law 重要一環，AI 投資總盤中價值占比

2、高于傳統場景；速率升級周期一度縮短至 1-2 年，技術迭代紅利期得到延續、景氣周期重疊，業績成長性與持續性俱佳。我們認為，上述邏輯部分反映在當前市場預期中，將一定程度延續，1.6T 以上以及新技術導入仍有預期差。3）未來 MOE 與推理場景下需求將持續放量。當前市場對光通信需求最大的疑問，實際上是擔憂訓練側 Scaling law 放緩階段算力網絡需求收縮，以及推理時代硬件需求的不確定性。實際上：AI 發展的 MoE 架構是光通信需求高成長、可持續的關鍵，其影響不亞于早期 Scaling law 帶動，Scale up/out 的光通信需求均樂觀；市場對后訓練、推理場景的網絡需求仍存在預期差，

3、未來多模態和更多 AI 應用演進的推理需求，是光通信定價關鍵。其次，大浪淘沙，中際旭創是全球光通信龍頭。1）研發+量產+市場，三大核心優勢。研發響應優勢，高速光模塊迭代周期短，進一步提高研發實力要求；規模量產優勢，良性循環，良率、產能、供應鏈均受益，高業績兌現度的能力保障；市場沉淀，核心客戶份額優勢延續，建立護城河。2）兩角度驗證龍頭屬性：財務角度，毛利率與費用率優勢凸顯，成本控制能力出色；管理角度：技術背景與專業管理兼備，效率至上。最后，硅光是下一個十年周期的勝負手。從傳統光芯片的迭代路徑看，硅光等的滲透成為產品升級的確定性方向，本質是更高的集成度。需求側，算力網絡的演進亟需新技術迭代，解決

4、通信瓶頸；供給側，上游供給缺口形成硅光的滲透空間。硅光的滲透一方面將優化光模塊廠商的成本結構，另一方面將改變光通信產業鏈的分工與價值分布，對通信產業鏈產生深刻影響。旭創作為光模塊龍頭，同步自研硅光芯片，技術與市場均領先。股價表現催化劑：AI 模型或應用的發展出現新的突破，下游需求超預期上修；AI 硬件架構的迭代出現巨大變化，光學重要性繼續提升；硅光等新技術滲透超預期。首次覆蓋，給予買入評級。結合光模塊行業趨勢與量價情況、考慮公司行業地位，我們預測 2025 年至 2027 年歸母凈利潤分別為 79.68、99.88、115.57 億元，同比增長分別 54.1%、25.4%、15.7%。AI 產

5、業周期當前正處在螺旋上升的中前期階段，模型能力繼續迭代、推理應用想象空間逐步打開，當前光模塊正處在成長邏輯切換的關鍵時點。參考行業可比公司 2025 年平均 23x PE，公司 25 年 13x PE 估值提升空間大，首次覆蓋，給予買入評級。風險提示：硅光背景下技術與產業進展存在變化可能；AI 產業發展影響光通信成長節奏。市場數據：2025 年 05 月 21 日 收盤價（元）95.73 一年內最高/最低（元）185.83/67.20 市凈率 5.1 股息率%（分紅/股價）0.47 流通 A 股市值（百萬元）105,231 上證指數/深證成指 3,387.57/10,294.22 注：“股息率

6、”以最近一年已公布分紅計算 基礎數據:2025 年 03 月 31 日 每股凈資產（元）18.75 資產負債率%30.39 總股本/流通 A 股（百萬）1,105/1,099 流通 B 股/H 股（百萬）-/-一年內股價與大盤對比走勢：-證券分析師 李國盛 A0230521080003 劉菁菁 A0230522080003 林起賢 A0230519060002 聯系人 郝知雨(8621)23297818 財務數據及盈利預測 2024 2025Q1 2025E 2026E 2027E 營業總收入（百萬元）23,862 6,674 37,532 45,371 53,419 同比增長率（%）122.

7、6 37.8 57.3 20.9 17.7 歸母凈利潤（百萬元）5,171 1,583 7,968 9,988 11,557 同比增長率（%）137.9 56.8 54.1 25.4 15.7 每股收益（元/股）4.72 1.44 7.21 9.04 10.46 毛利率（%）33.8 36.7 34.3 35.1 35.0 ROE（%）27.0 7.6 30.0 28.3 25.7 市盈率 20 13 11 9 注：“凈資產收益率”是指攤薄后歸屬于母公司所有者的 ROE 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明-50%0%50%100%05-2106-2107-2108-2109-2110-

8、2111-2112-2101-2102-2103-2104-2105-21(收益率)中際旭創滬深300指數 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第2頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 投資案件 投資評級與估值 首次覆蓋，給予買入評級。結合光模塊行業趨勢與量價情況、考慮公司行業地位，我們預測 2025 年至 2027 年歸母凈利潤分別為 79.68、99.88、115.57 億元，同比增長分別 54.1%、25.4%、15.7%。AI 產業周期當前正處在螺旋上升的中前期階段，模型能力繼續迭代、推理應用想象空間逐步打開，當前光模塊正處在成長邏輯切換的關鍵時點。參考行業可比公司 20

9、25 年平均 23x PE，公司估值提升空間大，首次覆蓋，給予買入評級。關鍵假設點 我們結合 100G、400G、800G、1.6T 等速率模塊的出貨量、價值量以及利潤率情況，綜合預測公司光通信收發模塊 2025 至 2027 年營收分別為 363.16、439.46、517.44億元，同比增速分別為 58.68%、21.01%、17.74%，核心假設為 800G、1.6T 等較高毛利率的光模塊產品自 2025 年開始逐步放量。同時預測光通信收發模塊 2025 至 2027年毛利率分別為 34.97%、35.77%、35.67%。光組件業務，結合歷史情況，預計 2025 年至 2027 年營收

10、增速分別為 5%、5%、5%，毛利率穩定在 3%、3%、3%。汽車光電子業務較新布局、增長潛力大，預計 2025年至 2027 年營收增速分別為 30%、20%、20%，毛利率穩定在 17%、17%、17%。有別于大眾的認識 當前市場對光通信需求最大的疑問有兩方面，擔憂訓練側 Scaling law 放緩階段算力網絡需求收縮，以及推理時代硬件需求的不確定性。由于過去市場對算力網絡的需求測算，主要聚焦在模型訓練階段，關注模型路徑、技術格局、參數量、芯片創新等。而我們認為，對于前者，市場低估了 MoE 架構下新一階段的算網需求，Scale up/out的光通信需求均樂觀；對于后者，市場對后訓練、推

11、理場景的網絡需求仍存在預期差，token 消耗、算力多元化、推理網絡架構是理解光通信定價的關鍵。市場可能低估了硅光滲透對于公司的影響，也低估了公司作為行業龍頭的紅利空間。我們認為，研發、量產、市場三大優勢下，旭創是科技全球龍頭的代表；而硅光是下一個十年周期的勝負手，旭創作為光模塊龍頭，同步自研硅光芯片，在長期成本優化、產業格局變遷、產品技術延伸等方面打開天花板。股價表現的催化劑 AI 模型或應用的發展出現新的突破，下游需求超預期上修；AI 硬件架構的迭代出現巨大變化（例如 CPO、光學 I/O 等），光學重要性繼續提升；硅光等新技術滲透超預期。核心假設風險 1）硅光技術將重構傳統光通信甚至通信

12、產業鏈的價值分配，需持續跟蹤公司的產品技術路徑與驗證進展；2）下游以 AI 為代表的行業應用如果不達預期，可能影響終端客戶、硬件廠商的研發布局和 capex 方向，進而影響光通信產業鏈的滲透節奏。kWhUiYiXlZ9UlWoM8O9R7NtRnNmOnQeRrRsPjMoMnP9PrRzQNZsPqMuOrNsQ 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第3頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 1.Scaling Law 到 MOE，刷新光通信成長邏輯.6 1.1 過去：云時代經驗，量價沖突是周期成長的根源.6 1.2 現在：AI“非典型”周期，戴維斯雙擊.8 1.3 未來：MOE

13、 與推理場景，下階段需求持續放量.13 2.大浪淘沙，光通信龍頭.16 2.1 研發+量產+市場，三大核心優勢.17 2.2 財務+管理，驗證龍頭屬性.21 3.硅光，下一個十年周期的勝負手.23 4.盈利預測與估值.27 目錄 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第4頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 圖表目錄 圖 1：本輪 AI 技術周期之前，光模塊景氣周期約 3 至 4 年.6 圖 2：2016-2017 年期間，以太網光模塊市場規模一度快速放量（下圖單位：百萬美元）.7 圖 3：參考 2017 年數據，彼時一季度 100G QSFP28 光模塊于環比高增逾 40%（下圖

14、單位：百萬美元）.7 圖 4：自 2016 年開始，光模塊每秒段每 Gbps 標準平均價格持續走低，2018 年出現最大跌幅達 37%（單位：美元，2020 年后為預測數據）.7 圖 5：過去十年光通信復盤.9 圖 6：AI 訓練與推理網絡的巨大差異，帶動了光模塊需求量的爆發.10 圖 7：大模型參數量的增速顯著大于 GPU 內存增速，高集成度+大內存+多 GPU 的系統更適配大模型訓推.11 圖 8：Scale up 和 Scale out 網絡市場規模預計迅速增長，光通信是其中的必要環節.12 圖 9：以英偉達為例，架構變化和網絡投資的增加，能夠帶動集群性能繼續線性提升.12 圖 10：A

15、I 訓練向訓練+推理過渡，GPU、TPU、定制 ASIC 以及國產芯片突圍，對應光通信的技術迭代提速.12 圖 11：高速以太網光模塊的市場規模，正以超越過去所有周期的速率“井噴式”增長（銷售額）.13 圖 12：全球光模塊市場規模預計從 2024 年開始迅速增長（銷售額）.13 圖 13：MoE 模型訓練時僅激活一部分專家及參數.14 圖 14：Deepseek MoE 架構.14 圖 15：基于 KV Cache 的 LLM 推理過程，token 時延優化是提升體驗的重點.15 圖 16：P/D 分離架構將推理任務按需部署在不同集群中，增加了連接需求.16 圖 17：中際旭創（Innoli

16、ght）是全球光通信市場龍頭.17 圖 18：23Q2 開始，公司營收拐點早于行業出現，體現先發與響應優勢（營收 YoY，%）.18 圖 19：公司光模塊產能迅速提升（萬只）.19 圖 20：穩健擴張，產能投資變現迅速（億元）.19 圖 21：2023 年以來公司加大備貨力度，保障高速光模塊生產需求.20 圖 22：前五大客戶營收占比提升，優質客戶集中.20 圖 23：下游銷售體系集中在海外地區（億元）.20 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第5頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 圖 24：規模優勢形成良性循環，增強議價能力、降低成本，最終良率及產能提升21 圖 25：公司

17、毛利率持續提升，高于海外代表廠商（%）.21 圖 26：銷售、管理費用率也顯著改善（%）.21 圖 27：公司高管平均薪酬遠低于對標的海外龍頭廠商.22 圖 28：網絡帶寬的需求提升，對應光芯片迭代升級路徑.24 圖 29：高速光通信的下一產業節點是硅光.24 圖 30：光通信的降本需求長期持續.25 圖 31：硅光預計重構光通信產業鏈格局.26 圖 32：Terahop 與 nEye 合作研發硅光 OCS 設備.26 圖 33：旭創探討 Mountable CPO 適應 AI 組網需求.26 圖 34：國內光通信代表公司估值對比（PE TTM）.28 表 1：作為通信硬件公司，公司人效水平優

18、秀，高于行業平均水平.22 表 2：公司主營業務拆分與預測.27 表 3：可比公司估值表.29 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第6頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 1.Scaling Law 到 MOE，刷新光通信成長邏輯 歷經過去兩年的全球 AI 浪潮驅動，光模塊環節的投資目前處于什么階段？以中際旭創為代表的光模塊廠商，2023 至 2024 年業績增速逐季上修，我們結合歷史上光模塊周期成長屬性的根源，以及易被通信領域研究忽略的 AI 技術演進趨勢，認為當前光模塊正處在成長邏輯切換的關鍵時點。1.1 過去：云時代經驗，量價沖突是周期成長的根源 一般研究光模塊這一網絡流

19、量傳輸的核心環節時，較強的周期成長屬性是普遍認知。歷史上，從交換芯片推出到光模塊放量有 2-3 年滯后，數通光模塊周期往往持續 3-4 年。從歷史經驗來看，40G 光模塊市場在 64x10G 交換芯片兩年后啟動，100G 光模塊的市場在首款 32X100G 交換芯片開始送樣后的 2 年開始放量。從各速率光模塊市場規模統計上看，光模塊通常存在一個快速放量階段，飽和速度較快，且每 3-4 年完成一次產品迭代，周期較短，但規模較大。圖 1：本輪 AI 技術周期之前，光模塊景氣周期約 3 至 4 年（銷售額，百萬美元）資料來源：中際旭創官網，博通官網，Light Counting（光通信市場機構），申

20、萬宏源研究 在每輪技術周期中，出貨量暴增、伴隨價格年降是客觀產業規律。以 100G 及上一輪云景氣周期為例說明：十年前，云數據中心的升級演進需求一度開啟 100G 光模塊時代。隨著數據中心開始向云數據中心、超大型數據中心演進，2015 年，以亞馬遜、谷歌、微軟為首的 ICP 廠商開始主導推動 100G 以太網市場并開始進行光模塊采購。2016 年 100G 光模塊出貨量蓬勃向上，年內出現首次大規模出貨，而后進入迅速放量階段。2016 年，100G 光模塊開始進入成長階段，2016 年 100GbE 光模塊銷售額高達 11.502004006008001000120014001600201020

21、112012201320142015201620172018201920202021202240GbE100GbE400GbE201210G SFP+201340G QSFP+2017100G QSFP+2019-2020400G QSFP-DD及QSFP64Port10G32Port40G32Port100G64Port100G32Port400G64Port400G40G100G400G 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第7頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 億美元，與 15 年 4.6 億美元同比增長 150%。隨三季度的大規模出貨之后，需求持續水漲船高，2016 年

22、 100 QSFP28 光模塊出貨量為 70 萬，2017 年 100GbE 光模塊出貨量達 290萬。（參考 Light Counting 數據）圖 2：2016-2017 年期間，以太網光模塊市場規模一度快速放量（下圖單位：百萬美元）圖 3：參考 2017 年數據，彼時一季度 100G QSFP28光模塊于環比高增逾 40%（下圖單位：百萬美元）資料來源：Light Counting（光通信市場機構），申萬宏源研究 注：上圖為 Light Counting 于 2019 年 10 月發布的報告，下圖為 Light Counting 于 2018 年 11 月發布的報告 資料來源：Light

23、 Counting（光通信市場機構），2017 年 04月），申萬宏源研究 受制于研發成本、價格持續走低，2017 年末開始市場增速減緩。光模塊市場在經歷了2016 至 2017 年的高速增長，于 2017 年末出現疲軟。除去華為、中興等因前期囤積庫存的需求影響，2017 至 2018 年上半年間市場對 100G 光模塊的需求仍然強勁，但價格大幅下降限制了銷售收入的增長。100G 時代，需求倍增的市場屬性、低成本的組件及寬松的指標促成過度競爭，從而導致價格迅速下滑。圖 4：自 2016 年開始，光模塊每秒段每 Gbps 標準平均價格持續走低，2018 年出現最大跌幅達 37%（單位：美元，20

24、20 年后為預測數據）資料來源：Light Counting（光通信市場機構，2019 年 05 月），申萬宏源研究 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第8頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 行業周期成長屬性的根源在于需求高速爆發后的量價博弈。1）光通信的流量屬性，決定了存在技術周期；把握和延長技術紅利期是關鍵。從早期的 10G、40G 到 100G、400G，再到當前的 800G 和 1.6T，每代光通信產品的生命周期逐漸縮短，一代新品的推出往往伴隨著高溢價，后續隨競爭對手的跟進，價格迅速下降。例如，400G 光模塊在 2020 年左右開始導入市場，初期價格較高、但 202

25、3 年后迅速進入價格年降通道。2）客戶角度，需求爆發推動行業規模迅速提升，同時下游議價能力相對強。云和 AI為代表的科技大廠，與電信運營商相比，資本開支預期與采購庫存的波動巨大，同時價格敏感性相對高、ICT 硬件較多解耦采購，容易對硬件環節形成較強議價能力。同時每一代網絡周期的峰值采購量巨大，行業規模提升、疊加后期潛在玩家增加，因此中早期卡位的供應商更稀缺，且早期最容易殺出“黑馬”。3）國內制造業優勢、工程師紅利和國產化趨勢顯著。我國光通信產業鏈集成度高，“材料-芯片-模塊-設備”全鏈條，光纖光纜、光模塊、光設備三大領域誕生出華為/中興/烽火/長飛/旭創等代表企業，全球份額領先。外企本地化布局

26、、光電子人才儲備與產學研協同等趨勢下，形成了獨特的工程師紅利（例如中國光谷對比美國硅谷）。此外國產光芯片（DFB、EML 等）逐步實現量產，芯片自給率提升，光模塊的 BOM 成本逐步降低。此外硅光技術、LPO（線性直驅）和 CPO（共封裝光學）技術等改變設計結構，進一步優化成本。由此可以推導，打破上述量價周期的方式例如：技術周期迭代提速、市場份額突破、光通信新技術導入等（接下來我們會詳細解釋）。1.2 現在：AI“非典型”周期，戴維斯雙擊 2023 年初以來，AI 新一輪技術變革尤其是 LLM 的訓練與推理，帶動光通信行業進入新周期，且量價關系與過去幾輪相比體現出顯著不同。上一輪移動互聯網和云

27、計算滲透，IDC架構升級帶動了光模塊需求提升；而本輪 AI 演進背后的算力算法變革，帶動了 ICT 設備內部和基礎設施的升級，光模塊加速迭代、需求迅速爆發。接下來我們從量、價兩個角度理解本輪 AI“非典型”周期下的光模塊成長。公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第9頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 圖 5：過去十年光通信復盤 資料來源：Wind，申萬宏源研究 注：縱軸百分比為以 2016/1/8 為基準日的相對漲跌幅；新易盛的基準日選擇 2016/3/4。（一）首先討論需求量的變化。網絡架構視角，AI 網絡架構與此前云計算核心差異在于流量走向。擁有較大外部客戶群、提供 Xaa

28、S 服務的 IDC（例如傳統云服務場景）更可能由南北向（縱向）的流量主導，流量對外服務為主；另一方面，對云計算和存儲有大量內部需求時，在服務器之間看到更多的東西向（橫向）流量。因此有以下兩種典型的 IDC 組網架構。1）超大規模數據中心，典型場景是傳統的云計算、互聯網應用。由于用戶數眾多、服務器規模龐大，這一架構往往呈金字塔形，層與層之間的流量有一定的收斂性、逐層匯集，例如以 3:1 的比例收斂。以 800G 網絡為例，在服務器到 TOR 層使用 200G 互連、TOR-leaf/spine 層通常依靠 PSM4 4x200G（800G）網絡；并且在較高的 spine 層以 DCI場景依靠相干

29、 ZR 光模塊互連。（層層匯聚，類似毛細血管到主靜脈，帶寬匯聚、連接數減少、網絡架構金字塔形。）2）LLM 場景的 AI 訓練網絡，通常以胖樹 fat-tree 架構為典型架構（或在此基礎上變形）。比上述超大規模網絡的層數少、在各層之間幾乎無收斂。傳統的樹形網絡拓撲中，帶寬是逐層收斂的，樹根處的網絡帶寬要遠小于各個葉子處所有帶寬的總和，光模塊使用量逐層減少。而 fat-tree 則更像是真實的樹，從“葉子”到“樹根”，網絡帶寬不收斂。尤其在訓練側，數據以內部卸載、運行、裝載等過程為主，較多依賴內部徑向流量的統一高帶寬，可以實現 GPU 之間的無阻塞互聯，滿足 LLM 訓練或推理的高性能需求。一

30、般而言，在 fat-tree 架構下光模塊的需求量顯著高于傳統場景。fat-tree 架構的本質是 GPU 集群中各節點之間點對點連接。假設有 n 張卡，每張卡對外帶寬 800G（這一帶寬已經遠高于傳統 CPU 服務器的對外帶寬），那么在 GPU 到第 1 層 leaf 交換機之間，就需 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第10頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 要 n 對鏈接以及 2n 只 800G 光模塊；而為了實現無阻塞互聯，在 leaf 到第二層 spine 交換機之間，同樣需要 n 對鏈接、2n 只 800G 光模塊；因此典型 fat-tree 架構在 LLM 訓練

31、場景下，往往需要GPU數量4倍的高速率光模塊，而傳統云計算的模塊需求量預計只有其一半、且相當一部分為中低速模塊。所以，光通信在 AI 投資總盤中的價值量占比，遠高于傳統場景，比例預計達到 5-10%甚至更高。圖 6：AI 訓練與推理網絡的巨大差異，帶動了光模塊需求量的爆發 資料來源：MSA 800G 白皮書，申萬宏源研究 此外，AI 進入基于 Transformer 架構的大模型時代，訓練算力需求陡峭攀升。根據英偉達，Transformer 大模型訓練算力需求將以 275 倍/2 年的速度增長。目前大模型參數規模已經達到萬億級以上，例如 DeepSeek R2 參數量達到 1.2 萬億、GPT

32、-4 達到 1.8 萬億。隨著 LLM 參數量的迅速提升，從傳統 CPU 為核心的通算主機，到 GPU 服務器，再到 Nvidia 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第11頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 的“NVL”/華為的 Atlas、CloudMatrix 等超節點方案，以及萬卡/十萬卡集群ICT 系統的復雜度正在迅速提升。過去兩年的經驗，Scaling Law 已經被驗證是面對參數量迅速爆發時的算力“必由之路”。在一定范圍內，模型性能（如準確率）通常隨計算量（算力）、數據量和參數規模的增加而提升，但邊際收益遞減，進一步突破需依賴算法創新（如 MoE、稀疏化）、數據質

33、量提升等。圖 7：大模型參數量的增速顯著大于 GPU 內存增速，高集成度+大內存+多 GPU 的系統更適配大模型訓推 資料來源：AI and Memory Wall1，申萬宏源研究 光通信是 Scaling Law 的重要一環，具體而言：1）吞吐帶寬與連接架構是算力性能不可忽視的決定因素。2）芯片層面（或 Scale up），高速 c2c 連接方案（如 NVLink、CXL、HCCS 等）的推廣，是宏觀設備/數據中心層高速網絡、光網絡等需求爆發的底層邏輯。3）設備層面（或 Scale out），單 SoC 性能提升+芯片“堆量”，不意味著算力集群整體性能的線性提升；而 Nvidia、Googl

34、e、AMD、AWS 等算力大廠正應用超以太網、InfiniBand、OCS 等新架構替代通用算力下的以太網，帶來增量網絡需求。例如，從 Nvidia H100 到 GH200 系統，官方標準配置下 800G 光模塊用量可提升30%-275%；進入 Blackwell 時代，機柜內 NVLink 組網的背板連接器和銅線是芯片級互聯的增量、機柜外 Scale out 擴容至萬卡以上互聯則需要 2-3 層交換機網絡和光通信；華為CloudMatrix 同時設計了 Scale up 和 Scale out 的全光方案；谷歌自研 TPU 背后，是矩陣計算、OCS 光交換與更激進的光網絡設計。1 論文AI

35、 and Memory Wall,Amir Gholami,Zhewei Yao,Sehoon Kim,Coleman Hooper,Michael W.Mahoney,Kurt Keutzer,University of California,Berkeley,ICSI,LBNL 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第12頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 圖 8：Scale up 和 Scale out 網絡市場規模預計迅速增長，光通信是其中的必要環節 圖 9：以英偉達為例，架構變化和網絡投資的增加，能夠帶動集群性能繼續線性提升 資料來源：Light Counting（光通

36、信市場機構），申萬宏源研究 資料來源：申萬宏源研究（二）其次討論價值量的變化。此前我們提到，“技術周期迭代提速”是打破光通信周期的重要力量，速率升級周期一度縮短至 1-2 年。硬件環節軍備競賽開啟，AI 芯片的性能加速提升，以英偉達、AMD、Google、華為以及定制 ASIC 等為代表，芯片方案的迭代周期一度從 2-3 年縮短至 1-2 年；芯片或系統性能的提升的背后，吞吐帶寬與連接架構是不可忽視的關鍵因素，“網絡與算力同行”。結果是，伴隨英偉達 Hopper、Blackwell 兩代方案以及 Google TPU、國產芯片等的放量，800G 和 1.6T 光通信的迭代周期從傳統 3-4 年

37、縮短至 1-2 年，同時 400G、800G 需求并未因 1.6T 的推出而萎縮、反而持續景氣。這意味著光模塊廠商的技術迭代紅利期得到一定程度的延續，幾輪景氣周期也相互重疊，業績成長性與持續性俱佳。圖 10：AI 訓練向訓練+推理過渡，GPU、TPU、定制 ASIC 以及國產芯片突圍，對應光通信的技術迭代提速 資料來源：英偉達、AMD、谷歌、亞馬遜、華為等芯片技術文檔，申萬宏源研究 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第13頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 和以往技術周期不同，當前光模塊的應用場景和市場規模出現巨大“突破缺口”，迭代提速的同時，上游傳統光芯片等材料供應緊張。短

38、期視角，24Q2 以太網光模塊全球銷售額同比增長超 100%（Light Counting 數據，左下圖），大部分增長來自 400G 和 800G 的強勁需求，且多代產品同步爆發。值得注意的是，盡管光通信不同速率產品的迭代在歷史上呈現“脈沖式”增長，但在本輪周期中，高速光模塊銷售額的絕對值和增速，均超過了歷史平均水平。中長期視角，24-29 年全球光模塊市場規模預計持續增長（Light Counting數據，右下圖），這一情形亦顯著區別于過去五年及歷史幾輪光通信周期。圖 11：高速以太網光模塊的市場規模，正以超越過去所有周期的速率“井噴式”增長（銷售額）圖 12：全球光模塊市場規模預計從 20

39、24 年開始迅速增長（銷售額）資料來源：Light Counting（光通信市場機構），申萬宏源研究 資料來源：Light Counting（光通信市場機構），申萬宏源研究 注：預測數據自 2024 年開始。因此我們可以將當前光通信行業的景氣周期歸因為：AI 發展和 Scaling law 對算力硬件需求量的極大帶動；同時速率迭代提速，放大了新技術的紅利期。我們認為，上述邏輯部分反映在當前的市場預期中，并將一定程度延續，而 1.6T 以上速率以及新技術的導入仍存在預期差。1.3 未來：MOE 與推理場景，下階段需求持續放量 過去市場對算力網絡的需求測算，主要聚焦在模型訓練階段，關注模型路徑、技

40、術格局、參數量、芯片創新等。當前市場對光通信需求最大的疑問，實際上是擔憂訓練側 Scaling law 放緩階段算力網絡需求收縮，以及推理時代硬件需求的不確定性。實際上前者可以在MoE 架構下理解新一階段的算網需求，后者可以結合 token 消耗、算力多元化、推理網絡架構來解釋。（一）AI 發展的 MoE 架構是光通信需求高成長、可持續的關鍵，其影響不亞于早期Scaling law 的帶動。MoE 混合專家模型（Mixture of Experts），由門控網絡（GateNet）和多個專家網絡（Experts）組成。每個專家都是一個單獨的神經網絡模型。訓練中，輸入數據由門控網 公司深度 請務必

41、仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第14頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 絡分配給最適合的專家模型，因此每個階段只有部分專家的參數被激活，從而減少了算力的消耗。例如，DeepSeek-V2-Lite 模型參數量為 16B，但每個 token 僅激活 2.4B 個參數；MiniMax-01 模型內使用 32 個專家模塊，雖然總參數量達到了 4560 億，但每個 token 激活的參數僅為 459 億。圖 13：MoE 模型訓練時僅激活一部分專家及參數 圖 14：Deepseek MoE 架構 資料來源：53ai（AI 大模型應用平臺）報告，申萬宏源研究 資料來源：深度求索 v3 技術報告，申

42、萬宏源研究 2024 年下半年以來，國內外多數模型都已將 MoE 架構作為模型結構標配，但在 MoE模型數量、激活方式，以及如何實現多 MoE 的負載均衡上，有所差異。使用 MoE 模型，對算力需求影響是此消彼長的，具體而言：首先，訓練次數變多。MoE 結構中每個專家模型和門控網絡模型的訓練是單獨進行的，訓練好后還要對整個 MoE 進行聯合訓練，確保系統的整體性能。一般來說，門控網絡模型參數在幾百萬到千萬，算力消耗不大，重點是專家模型的訓練，盡管部分專家可以復用過往已經訓練好的模型，這種方案能夠減少算力需求的量級，但未必是性能最優的。其次，MoE 可能會加大顯存和通信的壓力，影響算力使用效率。

43、MoE 架構需要將各專家放在不同的計算節點上，引入額外的并行維度和網絡通信，專家之間的不平衡性可能導致系統延遲和計算負載的增加，會浪費大量集群算力。對于光通信行業而言，MoE 強調了系統底層的互聯性能。MoE（如增加專家數量或優化專家分布）會顯著改變通信拓撲結構和數據傳輸密度。以 DeepSeek 的架構為例，其專家并行設計需要跨節點動態路由專家參數與梯度。同時，MoE 架構要求系統實時同步專家狀態和路由決策，對通信時延提出更高要求；成本與功耗維度，預計也加速了硅光、CPO、LPO 等的新技術的導入。因此，即使大模型總參數規模不增長，但內部的通信頻次和帶寬需求會隨專家數量增加而提升，帶動 Sc

44、ale up 和 Scale out 的光通信需求，預計 800G、1.6T 及更高速率網絡的需求持續性得到顯著強化。公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第15頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 （二）市場對后訓練、推理場景的網絡需求仍存在預期差。除 MoE 的影響之外，后訓練和推理階段 Scaling law 重要性正在提升，這一點也易被忽視。2024 年之前，AI 模型的發展重心在于 Pre-training Scaling Law，大模型廠商不斷做大模型參數、訓練數據量，投入盡可能多的訓練算力資源。而 2024 年 7 月后，隨著 openAI o1 模型的發布，Post

45、-training 階段的強化學習和 Test-time compute 的重要性不斷提升，2024 年 12 月 deepseek v3、r1 的發布更加強化了后訓練及測試時計算的地位。除訓練算力消耗外，減少 KV-Cache 也是模型架構創新的重要目標。模型的云端推理在 GPU 上進行，而單張 GPU 的顯存是有限的，用于存放 1）模型的參數和前向計算的激活值，與模型參數量和層數相關；2）模型的 KV Cache，除模型的體量外，輸入長度也會影響，且在推理過程中是動態增長的，當 Context 長度足夠長時，它的大小就會占主導地位，可能超出一張卡甚至一臺機（8 張卡）的總顯存量。通信帶寬是

46、推理速度的瓶頸。GPU“卡內通信帶寬 卡間通信帶寬 機間通信帶寬”，由于“木桶效應”，模型部署時跨的設備越多，受設備間通信帶寬的“拖累”就越大，因此通過 Scale up 提升推理效率尤為重要，通信是重要瓶頸。圖 15：基于 KV Cache 的 LLM 推理過程，token 時延優化是提升體驗的重點 資料來源：昇騰社區，申萬宏源研究 此外，推理場景的架構創新中，例如 P/D 分離架構利于整體效率和推理體驗提升。P/D分離架構的思路在于：合并運行架構本身就存在兩階段內部資源爭搶，最終被動均衡；因此，從架構層面直接拆分為兩階段任務，不同 GPU 各司其職，實現主動均衡Prefill 階段，將用戶

47、請求的prompt傳入大模型，進行計算，中間結果寫入KV緩存并推出第1個token，公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第16頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 該階段屬于計算密集型操作；Decode 階段，將請求的前 1 個 Token 傳入大模型，從顯存讀取前文產生的 KV 緩存再進行計算，該階段屬于訪存密集型操作。P/D 分離架構的推理集群中，10 萬卡以上集群組網難度降低，異構集群兼容性更強；P/D 優化方向亦分離，分別注重計算優化/訪存能力優化。實際上推理階段（尤其以此前字節、華為都強調 P/D 分離的推理架構）對高性能硬件的需求增加，而非市場普遍理解的推理對硬件性能

48、需求下降，且成本、效率、應用體驗、安全等剛需下，硬件擴展的網絡設計復雜度和需求量均增加，與訓練階段形成明顯差異。圖 16：P/D 分離架構將推理任務按需部署在不同集群中，增加了連接需求 資料來源：昇騰社區，申萬宏源研究 未來多模態演進的推理需求，也是算力網絡/光通信的重要增量；更長期的 AI 應用爆發，推理需求指數增長，需求增長的持續性是下一步光通信等算力網絡定價的關鍵。算力、網絡、內存三大方向，不同模型訓推的 ICT 需求截然不同，光通信需求預計也多元化。例如 Dojo 的自動駕駛場景需求，強調 SRAM 和流水線并行；Google TPU 強調矩陣運算和環形組網；Nvidia A、H、B

49、卡等強調通用場景的集群擴容，同時搭配InfiniBand/Spectrum-X 網絡；科技大廠 AI 組網強調性能強調成本+兼容性+性能+解耦，指向 ASIC+超級以太網等；Sora 為代表的長視頻生成，patches 處理的密度更高，時延對視頻類應用的影響遠大于文本聊天類，并行和內存帶寬是關鍵。2.大浪淘沙，光通信龍頭 中際旭創從事高端光通信收發模塊的研發、設計、封裝、測試和銷售業務，為云數據中心客戶提供 100G、200G、400G、800G 和 1.6T 等高速光模塊，為電信設備商客戶提供5G 前傳、中傳和回傳光模塊以及應用于骨干網和核心網傳輸的光模塊等方案。在 Light Counti

50、ng 發布的 2023 年光模塊廠商排名中，中際旭創排名全球第一（見下圖），是全球光通信龍頭。公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第17頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 2.1 研發+量產+市場，三大核心優勢 中際旭創頭部市場地位穩固，研發、量產、市場是三大核心環節。公司核心競爭力自 100G 云時代逐步確立。北美傳統光模塊采購主力為通信運營商，云廠商通過運營商間接采購。隨“白盒”交換機持續發力數據中心市場，谷歌、微軟、亞馬遜等云廠商開始與光模塊廠商直接合作采購以此降低建設成本，定制符合自身標準需求的光模塊，云廠商的光模塊采購上升趨勢明顯，逐漸追平運營商光通信開支，形成了云

51、IDC市場的需求與商業模式。2018年頭部廠商再次分化，旭創數通市場地位再次鞏固。傳統龍頭份額下滑逐漸退出，部分公司因交付能力不足也漸漸落后，公司在 2017 至 2018 年在海外頭部廠商取得份額突破（參考前文圖 5，2018 年后公司對比北美供應商，股價表現顯著背離），深耕北美市場，北美云廠商巨頭均覆蓋，數通市場份額穩固；本輪 AI 周期公司亦延續歷史上領先地位。圖 17：中際旭創（Innolight）是全球光通信市場龍頭 資料來源：Light Counting（光通信市場機構）報告，申萬宏源研究 歷史上看，公司能夠順應周期特性實現市場滲透，占領數通光模塊全球市場高地的主要內在原因在于：1

52、）較早進入市場，與互聯網巨頭保持深度合作，渠道優質且保證充足芯片供應。尤其在景氣周期早期需求迅速爆發的階段，上游市場芯片等物料供給往往緊張，與大廠的深度合作保證了芯片供給，與物料供應商的合作更加深入；下游渠道看，公司深耕北美云廠商巨頭，頭部需求相對旺盛，合作關系穩定。2）出色的批量交付能力及產品良率助力旭創在集中放量期產能擴充到位。從 100G 到800G 的光模塊放量周期中，能夠實現量產的光模塊廠商不在少數，但維持量率提供有效交付的廠商才能脫穎而出。公司發展自動化產線、布局海外產能，量產能力及良率優勢明顯，產品系列完整，在需求激增的市場背景下產能迅速擴充，保持充足供給。3）精準重點研發貼近客

53、戶需求的光模塊產品，推動業績快速成長。100G 周期推出CWDM4 產品在中長傳輸產品中相比 PSM4 節約光纖更具有價格優勢、相比 CLR4 光模塊應用范圍更廣；400G 周期首發 QSFP-DD FR4 模塊，同時加強在 400G 硅光芯片和相干技 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第18頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 術的研發力度；800G 周期針對不同客戶的需求分別推進多模、單模以及硅光模塊等導入，滿足客戶差異化 AI 需求，成為公司過去兩年業績增長的主要驅動力。4）成本管控能力強，在價格下行壓力下仍然能夠保持盈利水平。傳統封裝技術依賴人力，中際旭創在業內率先使用

54、的 Chip on Board（COB）光電子器件設計與封裝技術自動化程度較高，推動光模塊成本下降。同時，公司嚴格進行成本控制，銷售費用率、管理費用率持續降低，以對沖光模塊單價下行帶來的利潤壓力。通過回溯 100G-800G 時代光模塊的成長路徑來看，光模塊行業具有迭代周期短、規模大、成長期放量迅速、產品單價變化快的主要特點。中際旭創以優秀的迭代能力、成本把控能力及量產能力保證產品交付，維持營收利潤，在數通格局角逐中脫穎而出，坐實龍頭地位。具體而言：1）研發響應：高速光模塊迭代周期短，進一步提高研發實力要求。行業標準與技術趨勢“話事人”，技術積淀深厚。公司全資子公司蘇州旭創是 IEEE 光通信

55、光模塊OSFP企業產業聯盟成員和IEEE 802.3 and ITUQ2 for PON convergence編制成員，同時也是 CCSA 中國通信標準化協會傳輸網接入網 TC6-光器件 WG4 工作組成員，以及 OSFP、QSFPDD 的協會成員。經過多年技術積累，公司擁有單模并行光學設計與精密制造技術，多模并行光學設計與耦合技術、高速電子器件設計、仿真、測試技術，并自主開發了全自動、高效率的組裝測試平臺。公司參與的“高密度高可靠電子封裝關鍵技術及成套工藝”的項目成果獲 2020年度國家科學技術進步獎一等獎。圖 18：23Q2 開始，公司營收拐點早于行業出現，體現先發與響應優勢（營收 Yo

56、Y，%）資料來源：Wind，申萬宏源研究 結合行業展會進度，旭創光通信技術的推進領先于市場平均：OFC 2023，旭創演示 1.6T OSFP-XD DR8+可插拔光通信模塊、基于 5nm DSP 和先進硅光子技術的第二代 800G 模塊，800G OSFP DR8+和 2xFR4 模塊功耗低于 14W；-5005010015020022Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q424Q124Q224Q324Q425Q1中際旭創新易盛華工科技光迅科技劍橋科技 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第19頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 OFC 2024，旭創演示采用自研

57、硅光芯片和線性 Driver/TIA 的 1.6T-LPO-DR8 OSFP 模塊，搭載自研硅光芯片的相干引擎的 800G-ZR OSFP 相干模塊，以及基于 Arista 51.2Tbps 交換機現場演示 800G-LPO-2xDR4 OSFP 模塊；OCP 2024，旭創介紹了硅光在 AI xPU Scale up 的應用，包括 LPO 和 Mountable CPO的解決方案；OCP 2025 繼續圍繞硅光等技術展開討論，2025 年 1.6T 產品預計逐步放量。2）規模量產：高業績兌現度的能力保障。量產與規模交付是光通信兌現的關鍵。國內外市場高速光模塊供應商眾多、商業模式也多樣，公司憑

58、借強大的量產與交付能力穩定占據行業頭部位置。產能角度，公司在現有產能基礎上，2024年新增建設銅陵高端光模塊產業園三期項目，進一步提升高端產品產能；此外 2019 年開始在海外布局產能，目前已在泰國建成了 7 萬多平方米的廠房面積，一二期項目面向海外頭部客戶全面生產 400G、800G 等高端光模塊。2024 全年公司光模塊產能突破 2000 萬只。圖 19：公司光模塊產能迅速提升（萬只）圖 20：穩健擴張，產能投資變現迅速（億元）資料來源：Wind，申萬宏源研究 資料來源：Wind，申萬宏源研究 大客戶需求的提升斜率巨大，對現有產能提出較大挑戰。據 Light Counting（光通信市場機

59、構）2，23Q2，谷歌和英偉達成為首批大幅增加光模塊采購量的海外大客戶，至 2024年 4x100G 和 8x100G 產品的需求超過市場供給 100%，因此將 4x100G 光模塊的銷售預測在 2025、2026 年分別上修了 5 億、10 億美元，銷售額預計在 2026 年達到 40 億美元以上的峰值，同時上修 2025 年 8x100G 光模塊的銷售預測 20 億美元，預計 2026 年銷售額將超過 70 億美元。規模優勢良性循環，良率、產能、供應鏈均受益。公司因規模優勢使公司獲取了大額訂單及巨頭客戶的認可，降低了公司的制造及采購成本，將更多成本投入到良率的升級及產能的自動化提升上，促進

60、產能擴充到位，從而實現規模優勢再提升的良性循環。此外物料環節也是產能競爭的關鍵。目前具備高端光、電芯片量產能力的供應商主要在海外，公司與上游核心高端芯片供應商密切合作，下游頭部客戶訂單也反向幫助公司鎖 2 https:/ 0500100015002000250020202021202220232024產能產量0510152025303520202021202220232024購建固定資產等支付的現金經營凈現金流 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第20頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 定部分物料供給，全產業鏈協同效應顯著。尤其在 2025 年后 800G 以上速率光模塊需求

61、量繼續推至歷史新高，上游物料的穩定供應是訂單兌現的關鍵一環。圖 21：2023 年以來公司加大備貨力度，保障高速光模塊生產需求 資料來源：Wind，申萬宏源研究 此外，中國科技廠商的規模擴產與制造能力也是重要先天稟賦。海外硬件與器件廠商普遍考慮提升 ASP 與毛利率的方式維持行業話語權，前提是技術與響應能力領先較多。以旭創為代表的中國廠商，具備極強的技術服務能力，疊加制造業優勢和工程師紅利，能夠在維持可觀毛利率水平的同時，通過領先的供應能力牢牢鎖定客戶。3）市場沉淀：核心客戶份額優勢延續，建立護城河。光通信客戶認證壁壘較高，市場向頭部企業集中趨勢明顯。市場容易忽略光通信下游客戶較高的認證壁壘和

62、供應商切換成本，實際上送樣、測試、認證周期可長達 1 年以上，且光模塊作為 AI 集群中的關鍵環節，其互操作性、插損、功耗、壽命等核心指標直接關系用戶核心業務的運行，例如 AI 訓練與推理應用等。同時，較早切入或與客戶協同開發的光模塊供應商，在標準、設計、兼容性等領域擁有先天優勢。作為供應商，公司通常需要通過下游核心客戶的供應商認證和產品代碼認證程序，滿足相應的資質認證、客戶的實地考察等程序，成為下游客戶的合格供應商。公司的光模塊產品以技術優良、性能穩定、供應可靠等特性獲得了下游客戶的認可，與全球領先的云數據中心客戶和國內外主流通信設備廠商形成了長期穩定的合作關系。圖 22：前五大客戶營收占比

63、提升，優質客戶集中 圖 23：下游銷售體系集中在海外地區（億元）資料來源：Wind，申萬宏源研究 資料來源：Wind，申萬宏源研究 0102030405060708090購買商品、接受勞務支付的現金（億元）存貨（億元）40%45%50%55%60%65%70%75%80%2020202120222023202405010015020025020202021202220232024海外營收本土營收 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第21頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 2.2 財務+管理，驗證龍頭屬性 財務角度：毛利率與費用率優勢凸顯，成本控制能力出色。光模塊行業面臨價格下

64、行壓力，降低成本、形成規模效應是維持毛利率水平的關鍵。前文提到，因市場競爭、組件成本低等原因，光模塊單價有持續走低的趨勢。雖然 800G以上速率光模塊因技術壁壘要求較高，價格降幅會出現收窄，但是我們仍然認為降低生產成本，提高良率，發揮規模優勢是保持盈利水平的重要路線。作為勞動力密集產業，公司降低成本應對高速模塊需求上量。旭創早期引入自動化產線，持續推進自動化生產改造，建有萬級潔凈室的凈化生產環境及自動化生產線，團隊的制造管理經驗、光通信運營經驗、光模塊新產品導入經驗均在 10 年以上，團隊海外背景深厚，大大降低與國外頭部客戶的溝通成本。圖 24：規模優勢形成良性循環，增強議價能力、降低成本，最

65、終良率及產能提升 資料來源：申萬宏源研究 圖 25：公司毛利率持續提升，高于海外代表廠商（%）圖 26：銷售、管理費用率也顯著改善（%）資料來源：Wind，申萬宏源研究 資料來源：Wind，申萬宏源研究 管理角度：技術背景與專業管理兼備，效率至上。01020304050中際旭創AAOICoherent05101520253035銷售費用率管理費用率 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第22頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 高管團隊構成看，技術+產業+國際視野多元互補。董事長兼總裁劉圣博士為光電領域資深專家，擁有清華大學及美國佐治亞理工學院學術背景，曾任職于美國朗訊、Opne

66、xt 等國際光電企業，主導蘇州旭創的創立并推動其成為全球光模塊龍頭，兼具技術研發與商業化落地的雙重能力；前任高管、當前核心技術骨干均有深厚的國內外光電子產業鏈研發、市場背景。公司同時具備卓越的人力成本控制能力和人效水平。一方面，旭創的高管平均薪酬遠低于對標的海外龍頭廠商；另一方面，由于地處中國大陸，旭創的員工薪酬成本相比海外廠商同樣存在明顯優勢，但人均創收、創利顯著高于國內平均水平。圖 27：公司高管平均薪酬遠低于對標的海外龍頭廠商（萬元，折合人民幣）資料來源：Wind，申萬宏源研究 注：中際旭創高管平均薪酬取自年報披露薪酬數據，剔除空值；AAOI、COHERENT 僅將薪酬數據納入計算，股權

67、激勵等其他薪酬形式不做統計，同時剔除空值。表 1：作為通信硬件公司，公司人效水平優秀，高于行業平均水平 2020 2021 2022 2023 2024 中際旭創 員工總數（人）5,815 5,583 5,634 6,166 8,542 人均創利(萬元)14.88 15.71 21.73 35.25 60.54 人均創收(萬元)121.23 137.84 171.14 173.82 279.35 新易盛 員工總數（人）1,791 1,590 1,719 1,933 5,212 人均創利(萬元)27.46 41.63 52.56 35.61 54.45 人均創收(萬元)111.55 182.92

68、 192.59 160.25 165.9 天孚通信 員工總數（人）2,504 2,758 2,861 3,474 3,619 人均創利(萬元)11.15 11.11 14.08 21.01 37.12 人均創收(萬元)34.88 37.43 41.82 55.8 89.85 光迅科技 員工總數（人）4,578 4,323 4,279 4,019 4,378 人均創利(萬元)10.65 13.12 14.22 15.41 15.11 人均創收(萬元)132.07 150.04 161.53 150.81 188.95 華工科技 員工總數（人）7,352 8,270 8,296 8,179 8,8

69、23 010020030040050060020202021202220232024中際旭創AAOICOHERENT 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第23頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 人均創利(萬元)7.49 9.2 10.92 12.31 13.84 人均創收(萬元)83.48 122.94 144.78 124.81 132.71 資料來源：Wind，申萬宏源研究 公司已公布四期股權激勵計劃，在行業高速增長期有效鎖定核心團隊，為長期競爭力提供保障。歷史上多期激勵計劃覆蓋中國大陸與中國臺灣，以及美國、馬來西亞等國家核心人才，強化關鍵技術布局。最新第四期激勵于 20

70、25 年公布，進一步綁定核心團隊應對全球光模塊技術迭代（如硅光、LPO、1.6T 等）。3.硅光，下一個十年周期的勝負手 光模塊產業鏈的成長核心在于速率提升，三條技術路徑：1）增加通道數（多條 lane，類似于“增加車道”）。與封裝、良率、成本、電口速率演進等相關，例如目前成本功耗均衡的多 lane 架構，大多為 x4 或 x8。2）升級調制技術（類似于“增加車輛載重”）。提升帶寬利用效率，例如 PAM4，比特速率是 NRZ 信的 2 倍。能夠在保證目前通道數和現有光器件不變的情況下，通過升級光模塊內部電芯片，就可以將接口速率提升到原來的 2 倍。3）提升光電芯片本身的速率（追求更高波特率，類

71、似于“直接提升車輛時速”）。光電芯片的速率升級是代際更迭的核心。傳統光模塊的光芯片，主要有 DFB 芯片、EML 芯片、VCSEL 芯片等類型。核心光芯片技術壁壘高，全球市場由美國、日本等廠商占據主導。光芯片的光學性能是核心，傳統光芯片的“發光”過程實際上是電子躍遷。在制造芯片的材料中，直接帶隙半導體材料的發光效率高，被廣泛應用于激光器、發光二極管等器件中，主要是三五族（III 族、V 族）半導體。因此傳統光芯片的材料與硅基電芯片有本質不同。依據發光方式、調制方式的不同組合，主流的光芯片包括 VCSEL（垂直腔面發射激光器，GaAs 等材料，主要海外廠商博通、Lumentum、Finisar、

72、II-VI 等），以及 EML（結合了 DFB 激光器與 EA 調制器，側面發射激光器，波長穩定性好，外部調制支持更高速率、更長距離，主要海外廠商博通、Lumentum、日本住友等）。從傳統光芯片的迭代路徑看，EML/SiP（硅光）等的滲透成為產品升級的確定性方向。硅光技術是利用硅和硅基襯底材料（如 SiGe/Si、SOI 等）以及半導體產業中成熟的 CMOS（互補金屬氧化物半導體）集成電路工藝，將電子器件（Si-Ge 量子器件、HBT、CMOS、射頻器件、隧道二極管等）、光子器件（激光器、探測器、光開關、光調制器等）、光波導回路集成在同一硅片或 SoC 上。與傳統光模塊相比，其本質是更高的集

73、成度。此外硅光性能優勢強，利用成熟且先進的硅基半導體產業鏈，結合集成電路技術超大規模、超高精度制造的特性，以及光子技術超高速率、超低功耗的優勢，硅光模塊可突破傳統單通道光芯片的傳輸瓶頸。公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第24頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 圖 28：網絡帶寬的需求提升，對應光芯片迭代升級路徑 資料來源：申萬宏源研究 當前硅光的產業爆發節點已經到來。需求側：AI 與 5G/6G 演進的需求，均指向算力網絡；有別于傳統網絡，亟需技術迭代。從 ICT 基礎架構的角度看，光網絡和芯片層面的光互聯是優化架構設計的長期方向，三場景共進（而非互斥）：chip to c

74、hip（芯片間的光學 IO），board to board（板卡間的光學模組），machine to machine（光模塊/CPO）。圖 29：高速光通信的下一產業節點是硅光 資料來源：英特爾，Ayar Labs（硅光芯片公司），申萬宏源研究 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第25頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 供給側：若上游尤其是傳統光芯片未能及時響應變化，材料端的供給（產能）將出現巨大缺口，形成硅光的滲透空間。上述在 800G、1.6T 成長的持續性趨勢下，上游傳統光芯片等材料供應緊張。傳統光芯片的供給規模和價格趨勢，預計制約高速光模塊的成長天花板。以 VCSEL

75、市場為例，預計多因素影響供給（產能）彈性：1）VCSEL 應用領域多元化，供給彈性實際受多下游影響。除通信外，3D 傳感/自動駕駛/機器視覺/軍事等。2）供給高度集中，且格局相對固化。據半導體分析機構Yole的數據：Lumentum早在2017年市場份額就超40%，其他廠商包括 II-VI、ams、Finisar、Trumpf 等；II-VI 收購 Finisar 后，2020 年 Lumentum+II-VI 占據了 VCSEL 市場 80%的份額；此后 Trumpf 收購 Philips Photonics、ams 收購Osram 等。3）VCSEL 芯片的工藝流程長。多環節涉及設計、外延

76、生長、晶圓制造等，良率提升難，多采用 IDM 模式。VCSEL 等芯片的帶寬提升亦有技術瓶頸，800G/1.6T 時代，硅光方案的滲透空間進一步增加。技術角度，材料與工藝、結構設計、高頻電流電路等制約了 VCSEL 的帶寬提升速度。據 OFC 及主流廠商的技術方向，VCSEL 大多通過優化孔徑來提升帶寬，依賴于新技術（如光刻孔徑等）的突破。少數廠商如博通推出了 200G VCSEL（業內首個）；多數廠商的技術方向則在于 940/980/1060nm 等單模 VCSEL，但帶寬多在 56G 波特率水平，難以集成在 1.6T 以上的光通信產品中。圖 30：光通信的降本需求長期持續 資料來源：中際旭

77、創 OCP 演講材料，Light Counting（光通信市場機構），申萬宏源研究 我們認為，硅光的滲透一方面將優化光模塊廠商的成本結構，另一方面將改變光通信產業鏈的分工與價值分布，對通信產業鏈產生深刻影響。硅光技術的核心在于解決光電集成的問題。由于硅材料是間接帶隙半導體（不同于 III-V族材料是直接帶隙），其光源性能與 III-V 激光器相比差距巨大，導致硅難以作為有源材料。因此目前成熟方案是硅光芯片集成 III-V 族材料，集成是瓶頸。這也導致硅光產業鏈與傳統光通信截然不同。目前除 Intel 等少數廠商采用全垂直整合外，產業鏈的趨勢是芯片設計與 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信

78、息披露與聲明 第26頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 代工分工，最后光模塊/終端芯片廠商封裝。隨著硅光市場規模逐漸擴大，光模塊廠商也在通過自研/并購切入硅光設計領域。圖 31：硅光預計重構光通信產業鏈格局 資料來源：申萬宏源研究 旭創作為光模塊龍頭，同步自研硅光芯片，技術與市場均領先。公司 2017 年開始組建硅光芯片團隊，近年來屢獲突破：OFC 2019 展示硅光 400G QSFP-DD DR4 DEMO 產品；OFC 2022展示800G可插拔OSFP 2xFR4和QSFP-DD800 DR8+硅光光模塊；OFC 2023：展示基于 5nm DSP 和先進硅光子技術的第二代 800G 光

79、模塊；OFC 2024 展示 800G 和1.6Tbps 硅光模塊解決方案，包括采用自研硅光芯片和線性 Driver/TIA 的 1.6T-DR8 OSFP模塊、搭載自研硅光芯片相干引擎的硅光 800G-ZR OSFP 相干模塊。據公司公告，公司400G/800G 硅光模塊批量出貨，800G 和 1.6T 硅光模塊送測。除了優化可插拔光模塊的成本結構以外，硅光技術平臺還有望在 CPO、OCS 等諸多領域延伸，模塊公司具備產業鏈延伸的長期想象空間。旭創子公司 Terahop 在 OFC 上展示與美國 nEye 公司合作發布多層硅光波導 MEMS 的硅光 OCS 交換機，也積極討論 Mountab

80、le CPO 的應用場景。參考美國 Ayar Labs 硅光芯片公司等代表企業的探索成果，公司硅光技術的產業延展性與想象空間巨大，不僅局限在可插拔光模塊環節。圖 32：Terahop 與 nEye 合作研發硅光 OCS 設備 圖 33：旭創探討 Mountable CPO 適應 AI 組網需求 資料來源：OFC 2025 Terahop 演講材料，申萬宏源研究 資料來源：中際旭創 OCP 2024 演講材料，申萬宏源研究 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第27頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 4.盈利預測與估值 公司主營業務為高端光通信收發模塊的研發、生產及銷售，產品服務

81、于云計算數據中心、數據通信、5G 無線網絡、電信傳輸和固網接入等領域的國內外客戶。2022 年之前，公司營收分類中包括各類速率光模塊產品、電工機械專用設備制造等；2022 年后，隨著高速光模塊出貨量迅速增長、公司業務進一步聚焦，營收分類穩定為光通信收發模塊、光組件以及汽車光電子三大類。我們結合 100G、400G、800G、1.6T 等速率模塊的出貨量、價值量以及利潤率情況，綜合預測公司光通信收發模塊 2025 至 2027 年營收分別為 363.16、439.46、517.44 億元，同比增速分別為 58.68%、21.01%、17.74%，核心假設為 800G、1.6T 等較高毛利率的光模

82、塊產品自 2025 年開始逐步放量。同時預測光通信收發模塊 2025 至 2027 年毛利率分別為 34.97%、35.77%、35.67%。光組件和汽車光電子業務的營收占比相對較低。我們分別預測如下。光組件業務，結合歷史情況，預計 2025 年至 2027 年營收增速分別為 5%、5%、5%，毛利率穩定在 3%、3%、3%。汽車光電子業務較新布局、增長潛力大，預計 2025年至2027年營收增速分別為30%、20%、20%，毛利率穩定在 17%、17%、17%。綜上，我們整體預測公司 2025 年至 2027 年營業收入為 375.32、453.71、534.19 億元，同比增長 57.29

83、%、20.89%、17.74%；綜合毛利率為 34.30%、35.11%、35.02%。結合費用端及其他項目假設，我們預測 2025 年至 2027 年歸母凈利潤分別為 79.68、99.88、115.57 億元，同比增長分別 54.1%、25.4%、15.7%。表 2：公司主營業務拆分與預測 百萬元，%2022 2023 2024 2025E 2026E 2027E 光通信收發模塊 營業收入 9412.70 10181.97 22885.76 36316.00 43946.00 51744.00 YoY 8.17%124.77%58.68%21.01%17.74%營業成本 6607.79 6

84、706.35 14956.34 23617.02 28224.42 33289.34 毛利 2804.91 3475.62 7929.41 12698.98 15721.58 18454.66 毛利率 29.80%34.14%34.65%34.97%35.77%35.67%光組件 營業收入 229.09 202.00 214.49 225.21 236.47 248.30 YoY -11.82%6.18%5.00%5.00%5.00%營業成本 207.80 199.42 206.18 218.46 229.38 240.85 毛利 2.58 8.31 6.76 7.09 7.45 毛利率 1.

85、28%3.87%3.00%3.00%3.00%汽車光電子 營業收入 334.01 761.91 990.49 1188.59 1426.30 YoY 128.11%30.00%20.00%20.00%營業成本 276.10 633.05 822.11 986.53 1183.83 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第28頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 毛利 57.91 128.87 168.38 202.06 242.47 毛利率 17.34%16.91%17.00%17.00%17.00%營業收入合計 9641.79 10717.98 23862.16 37531.70

86、 45371.06 53418.60 YoY 11.16%122.64%57.29%20.89%17.74%營業成本合計 6815.59 7181.88 15795.57 24657.58 29440.33 34714.02 毛利率 29.31%32.99%33.80%34.30%35.11%35.02%資料來源：Wind，申萬宏源研究 估值討論：國內光通信產業鏈估值體系具有周期成長特征，通常業績成長期享受一定估值溢價，PE TTM 在 40 x 以上；而周期中后段，估值回歸至 20 x 左右。結合當前 AI 發展的實際情況，2023 至 2024 年起北美頭部科技廠商頻繁 AI 布局以及ca

87、pex 逐步上修，模型訓練迭代提速；2025 年后，本土 AI 產業鏈發生較大變化、以 Deepseek為代表的國產 AI 模型與應用迅速崛起，同時國內科技廠商也開啟新一輪 capex 周期。我們認為，與上一輪光通信周期相比，底層技術發展的驅動力有本質不同上一輪周期的內在邏輯是網絡流量擴容，傳統云計算已經經歷了較長時間的發展、4G 時代接近中后期，光通信底層技術變化不大，因此業績增長的持續性和估值的穩健性都受到了周期下行的影響。而 AI 的產業周期，當前正處在螺旋上升的中前期階段，模型能力繼續迭代、推理應用想象空間逐步打開，底層算力網絡的技術變革是剛需；尤其 1.6T 以及以上速率的高速光通信

88、需求即將爆發，當前光模塊正處在成長邏輯切換的關鍵時點。對比過去五年 A 股部分核心光通信標的的估值變化（下圖），當前以中際旭創為代表的行業估值水平仍有較大提升空間。圖 34：國內光通信代表公司估值對比（PE TTM）資料來源：Wind，申萬宏源研究 0204060801001202020-01-032021-01-032022-01-032023-01-032024-01-032025-01-03中際旭創 300308.SZ新易盛 300502.SZ天孚通信 300394.SZ 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第29頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 我們選擇 A 股光通信

89、產業鏈兩大類公司進行估值比較。一類是光模塊、光器件公司，例如新易盛、天孚通信、華工科技、光迅科技等，部分公司也具備上游芯片、器件能力；另一類是光通信產業鏈上游的芯片、有源/無源器件公司。兩類公司估值水平存在一定差異。我們剔除極值后，選擇新易盛、天孚通信、華工科技、光迅科技作為可比公司，參照 Wind一致預期，計算 2025 年平均 PE 為 23x；而以我們預測 2025 年至 2027 年歸母凈利潤分別為 79.68、99.88、115.57 億元，同比增長分別 54.1%、25.4%、15.7%，對應 2025 年PE 為 13x，估值提升空間大，首次覆蓋，給予買入評級。表 3：可比公司估

90、值表 證券代碼 證券簡稱 2025/5/21 凈利潤（億元）PE 收盤價(元)總市值（億元）2024 2025E 2026E 2024 2025E 2026E 300502.SZ 新易盛 116.76 827.6 28.4 60.4 78.2 29 14 11 300394.SZ 天孚通信 78.18 434.1 13.4 20.3 26.7 32 21 16 000988.SZ 華工科技 42.08 423.1 12.2 16.8 21.0 35 25 20 002281.SZ 光迅科技 42.27 335.5 6.6 10.8 14.0 51 31 24 688498.SH 源杰科技 13

91、2.63 114.0-0.1 1.0 1.8-111 64 688048.SH 長光華芯 53.96 95.1-1.0 0.2 0.6-419 159 300620.SZ 光庫科技 41.21 102.7 0.7 1.1 1.5 153 96 68 平均估值 60 102 52 剔除極值后 37 23 18 300308.SZ 中際旭創 95.73 1,057.5 51.7 79.7 99.9 20 13 11 資料來源：Wind，申萬宏源研究 注：可比公司估值取 Wind 一致預期；剔除極值后的平均估值，僅計算新易盛、天孚通信、華工科技、光迅科技平均 PE。風險提示：1）硅光技術將重構傳統光

92、通信甚至通信產業鏈的價值分配，需持續跟蹤公司的產品技術路徑與驗證進展。光模塊產業鏈傳統商業模式下，上游需向傳統光芯片、光器件廠商采購物料；而當前硅光處于產業放量早期，芯片設計、晶圓廠、代工廠以及光模塊廠商均有不同程度的布局與參與，未來成熟商業模式存在一定不確定性。因此需要關注公司硅光模塊放量過程中的節奏和商業模式變化，以及公司在硅光產業鏈中的話語權變化。2）下游以 AI 為代表的行業應用如果不達預期，可能影響終端客戶、硬件廠商的研發布局和 capex 方向，進而影響光通信產業鏈的滲透節奏。算力網絡的業績與估值波動，與AI 模型與應用的發展強相關，包括硬件（GPU、ASIC、交換機等）、算法、I

93、DC 架構等的發展都會對光通信需求產生直接影響。此外作為科技廠商資本開支的一部分，科技廠商本身的競爭格局、投資計劃與業務波動，也會影響光通信的預期增速和空間。公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第30頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 財務摘要 合并損益表 百萬元 2023 2024 2025E 2026E 2027E 營業總收入 10,718 23,862 37,532 45,371 53,419 營業收入 10,718 23,862 37,532 45,371 53,419 營業總成本 8,447 17,821 28,348 33,888 40,100 營業成本 7,182

94、 15,796 24,658 29,440 34,714 稅金及附加 51 47 74 89 105 銷售費用 125 199 375 454 534 管理費用 434 680 1,126 1,361 1,603 研發費用 739 1,244 2,177 2,722 3,472 財務費用-84-144-62-179-328 其他收益 67 81 80 80 80 投資收益 323-33 10 10 10 凈敞口套期收益 0 0 0 0 0 公允價值變動收益-3 67 0 0 0 信用減值損失-9-19-52-5-23 資產減值損失-149-79 6 0 0 資產處置收益-6-9 0 0 0 營

95、業利潤 2,494 6,050 9,228 11,569 13,386 營業外收支-2 2 0 0 0 利潤總額 2,492 6,052 9,228 11,569 13,386 所得稅 285 681 1,014 1,271 1,471 凈利潤 2,208 5,372 8,214 10,297 11,914 少數股東損益 34 200 246 309 357 歸母凈利潤 2,174 5,171 7,968 9,988 11,557 資料來源：聚源數據，申萬宏源研究 合并現金流量表 百萬元 2023 2024 2025E 2026E 2027E 凈利潤 2,208 5,372 8,214 10,

96、297 11,914 加：折舊攤銷減值 674 801 984 1,053 1,171 財務費用 49 36-62-179-328 非經營損失-312-41-10-10-10 營運資本變動-832-3,194-3,196-902-2,154 其它 110 191 0 0 0 經營活動現金流 1,897 3,165 5,930 10,259 10,593 資本開支 1,682 2,857 2,000 1,800 1,700 其它投資現金流 505-85 130 130 130 投資活動現金流-1,176-2,942-1,870-1,670-1,570 吸收投資 260 246 0 0 0 負債凈

97、變化-524 1,685-1,070 0 0 支付股利、利息 207 399 552 1,195 1,998 其它融資現金流 155-40 72 179 328 融資活動現金流-316 1,492-1,550-1,016-1,670 凈現金流 425 1,754 2,510 7,572 7,354 資料來源：聚源數據，申萬宏源研究 合并資產負債表 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第31頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 百萬元 2023 2024 2025E 2026E 2027E 流動資產 11,319 18,196 24,744 33,190 42,727 現金及等價物

98、 3,733 5,576 8,086 15,659 23,012 應收款項 3,036 5,038 6,565 6,786 7,913 存貨凈額 4,295 7,051 9,563 10,214 11,271 合同資產 0 0 0 0 0 其他流動資產 255 530 530 530 530 長期投資 1,299 1,322 1,202 1,082 962 固定資產 4,276 5,872 6,943 7,695 8,247 無形資產及其他資產 3,113 3,476 3,476 3,476 3,476 資產總計 20,007 28,866 36,366 45,443 55,412 流動負債

99、4,360 6,497 6,325 6,300 6,352 短期借款 621 2,070 1,000 1,000 1,000 應付款項 2,563 4,034 4,932 4,907 4,959 其它流動負債 1,176 393 393 393 393 非流動負債 872 2,076 2,076 2,076 2,076 負債合計 5,232 8,573 8,401 8,376 8,428 股本 803 1,121 1,105 1,105 1,105 其他權益工具 0 0 0 0 0 資本公積 7,437 7,162 7,188 7,188 7,188 其他綜合收益 39 52 52 52 52

100、 盈余公積 113 175 270 389 527 未分配利潤 5,870 10,624 17,944 26,618 36,040 少數股東權益 513 1,159 1,405 1,714 2,072 股東權益 14,774 20,293 27,965 37,067 46,984 負債和股東權益合計 20,007 28,866 36,366 45,443 55,412 資料來源：聚源數據，申萬宏源研究 重要財務指標 報告期 2023 2024 2025E 2026E 2027E 每股指標(元)每股收益 1.97 4.68 7.21 9.04 10.46 每股經營現金流 1.72 2.86 5.

101、37 9.28 9.58 每股紅利 0.00 0.32 0.50 1.08 1.81 每股凈資產 12.91 17.32 24.03 31.99 40.63 關鍵運營指標(%)ROIC 17.2 28.6 36.3 42.3 43.8 ROE 15.2 27.0 30.0 28.3 25.7 毛利率 33.0 33.8 34.3 35.1 35.0 EBITDA Margin 27.3 27.7 26.9 27.4 26.6 EBIT Margin 22.5 24.8 24.4 25.1 24.4 營業總收入同比增長 11.2 122.6 57.3 20.9 17.7 歸母凈利潤同比增長 77

102、.6 137.9 54.1 25.4 15.7 資產負債率 26.2 29.7 23.1 18.4 15.2 凈資產周轉率 0.75 1.25 1.41 1.28 1.19 總資產周轉率 0.54 0.83 1.03 1.00 0.96 有效稅率 13.1 11.2 11.0 11.0 11.0 股息率 0.0 0.3 0.5 1.1 1.9 估值指標(倍)P/E 48.7 20.5 13.3 10.6 9.2 P/B 7.4 5.5 4.0 3.0 2.4 EV/Sale 10.1 4.7 2.9 2.4 2.1 EV/EBITDA 36.8 16.8 10.9 8.9 7.8 股本 803

103、 1,121 1,105 1,105 1,105 資料來源：聚源數據，申萬宏源研究 公司深度 請務必仔細閱讀正文之后的各項信息披露與聲明 第32頁 共32頁 簡單金融 成就夢想 信息披露 證券分析師承諾 本報告署名分析師具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格并注冊為證券分析師，以勤勉的職業態度、專業審慎的研究方法，使用合法合規的信息，獨立、客觀地出具本報告,并對本報告的內容和觀點負責。本人不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。與公司有關的信息披露 本公司隸屬于申萬宏源證券有限公司。本公司經中國證券監督管理委員會核準，取得證券投資咨詢業務許可。本公司關聯機構在法律許可情況下可能持有或交易本報告提到的投資標的，還可能為或爭取為這些標的提供投資銀行服務。本公司在知曉范圍內依法合規地履行披露義務?？蛻艨赏ㄟ^ 索取有關披露資料或登錄 信息披露欄 目查詢從業人員資質情況、靜默期安排及其他有關的信息披露。機構銷售團隊聯系人 華東組 茅炯 021- 銀行團隊 李慶 021- 華北組 肖霞 010- 華南組 張曉卓 華東創新團隊 朱曉藝 021- 華北創新團隊 潘燁明