1、通信設備通信設備 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 1/47 通信設備通信設備 2024 年 12 月 09 日 投資評級：投資評級：看好看好（首次首次）行業走勢圖行業走勢圖 數據來源：聚源 AI 時代時代交換機交換機迎迎四大四大產業產業變革變革新機遇新機遇 行業深度報告行業深度報告 蔣穎（分析師）蔣穎（分析師）雷星宇（聯系人）雷星宇（聯系人） 證書編號：S0790523120003 證書編號：S0790124040002 交換機變革交換機變革 1：AI 驅動組網架構變革，新增后端組網需求驅動組網架構變革，新增后端組網需求 相比傳統網絡架構，AI 服務器組網增加后端網絡組網（Back E

2、nd），增加了每臺服務器的網絡端口數量，疊加 AI 集群加速 Scale out，萬卡、十萬、百萬卡集群組網使得網絡架構層數提升，有望帶來大量高速交換機需求。當前 IB 仍然主導AI 后端網絡，但以太網根基深厚，生態廠商眾多，未來以太網方案占比有望逐步提升，最終或將成為主流方案。交換機交換機變革變革 2：800G 交換機開始放量，交換機開始放量，102.4T 交換芯片有望推出交換芯片有望推出 AI 大模型參數量持續增長倒逼集群規模提升，疊加 AI 芯片帶寬提升，促使交換機端口速率及交換容量同步升級。交換機端口速率從 200G 向 400G、800G、1.6T提升，交換芯片帶寬容量提升至 25.

3、6T、51.2T，下一代 102.4T 交換芯片有望于2025 年下半年推出，盒式交換機端口數量得以持續增長以支持組網規模提升，高速數據中心交換機市場規模有望快速增長。交換機交換機變革變革 3：交換機白盒化趨勢顯著，帶來新成長機遇：交換機白盒化趨勢顯著，帶來新成長機遇 白盒交換機是一種硬件與軟件解耦的網絡交換機，其硬件由開放化的硬件組件組成，而軟件可由用戶或第三方自由選擇和定制，具備靈活性、可擴展性較高、采購和維護成本較低等優勢，廣泛應用于互聯網廠商和運營商網絡，交換機白盒化趨勢顯著，目前產業生態較為完善，商用交換機芯片廠商、JDM/ODM/OEM 交換機設備商有望迎來發展新機遇。交換機交換機

4、變革變革 4：光交換機商用逐漸成熟，光電融合組網落地大模型訓練：光交換機商用逐漸成熟，光電融合組網落地大模型訓練 光電路交換機（OCS）主要通過配置光交換矩陣,從而在任意輸入/輸出端口間建立光學路徑以實現信號的交換，相比電交換機，光交換機具有成本低、時延低、功耗低、可靠性高等特點，在 AI 大模型預訓練應用場景中表現較好。當前光電融合方案中 OCS 方案商用化程度較高，基于 3D-MEMS 系統的 OCS 方案綜合應用較好。投資建議：投資建議：AI 時代交換機迎來四大變革，交換機產業鏈有望長期受益。（1）交換機&交換芯片推薦標的：紫光股份、盛科通信、中興通訊；受益標的：銳捷網絡、菲菱科思、共進

5、股份、烽火通信、Arista 網絡、思科、Juniper、博通、Marvell 等；（2）全光交換機受益標的：光迅科技、Coherent 等；（3）工業交換機受益標的：映翰通、三旺通信、東土科技等；（4）交換機配套 AIDC 推薦標的：寶信軟件、潤澤科技；受益標的：光環新網、奧飛數據、云賽智聯、網宿科技等；（5）交換機配套光器件推薦標的：中際旭創、新易盛、天孚通信；受益標的：華工科技、光迅科技、源杰科技等；（6）交換機配套液冷推薦標的：英維克；受益標的：科華數據、網宿科技、飛榮達、高瀾股份、申菱環境等。風險提示：風險提示：云計算需求不及預期、數字經濟增長不及預期、云計算需求不及預期、數字經濟增

6、長不及預期、AI 發展不及預期發展不及預期 -34%-17%0%17%34%50%2023-122024-042024-08通信設備滬深300相關研究報告相關研究報告 開源證券開源證券 證券研究報告證券研究報告 行業深度報告行業深度報告 行業研究行業研究 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 2/47 目目 錄錄 1、交換機：AI 時代的核心網絡通信設備.5 1.1、交換機工作在數據鏈路或網絡層，負責電/光信號轉發.6 1.2、交換芯片為核心部件，框式、盒式交換機各司其職.9 2、交換機變革 1：AI 驅動組網架構變革，新增后端組網需求.13 2.1、RDMA 技術

7、被廣泛應用于 AI 智算中心組網，IB 與以太網分庭抗禮.13 2.2、AI/ML 后端市場快速增長，拉動交換機和網卡需求.20 2.3、未來組網架構Scale up 和 Scale out 的探討.24 3、交換機變革 2：800G 交換機開始放量，102.4T 交換芯片有望推出.26 3.1、AI 大幅提升算力需求，驅動以太網交換機需求增長.26 3.2、交換芯片不斷升級，102.4T 芯片有望于 2025 年底推出.31 3.3、AI 拉動高速交換機需求，全球 800G 交換機開始放量.33 4、交換機變革 3：交換機白盒化趨勢顯著，帶來新成長機遇.35 5、交換機變革 4：光交換機逐漸

8、成熟，光電融合組網落地大模型訓練.38 6、投資建議及交換機相關企業介紹.40 6.1、盛科通信：稀缺的國產商用交換機芯片龍頭.41 6.2、紫光股份：國內交換機排頭兵，率先布局 1.6T 端口、800G CPO 交換機.42 6.3、中興通訊：核心芯片自研，400G 交換機全場景布局.42 6.4、銳捷網絡：中標多個頭部互聯網客戶項目，受益于白盒化浪潮.43 6.5、共進股份：800G 交換機陸續交付，突破多個海外客戶.44 6.6、菲菱科思：發力中高端產品，國內領先 ODM/OEM 廠商.44 7、風險提示.45 圖表目錄圖表目錄 圖 1：交換機種類較多.6 圖 2：交換機主要工作在 OS

9、I 模型中的數據鏈路和網絡層.7 圖 3：光信號通過端口進入交換機內部通過 PHY、MAC 層后進行轉發.8 圖 4：美滿 12.8T 芯片白盒交換機內部構成圖.9 圖 5：信號在交換機中傳遞過程示意圖.9 圖 6：以太網交換芯片報文處理架構.10 圖 7：典型以太網交換芯片架構.10 圖 8：博通 Trident 5 交換芯片架構.10 圖 9：框式交換機構造.11 圖 10：盒式交換機示意圖.11 圖 11：框式交換網板示意圖.11 圖 12：框式業務接口板示意圖.11 圖 13：框式交換機邏輯結構示意圖.11 圖 14：框式交換機正交架構信號傳輸軌跡.11 圖 15：園區、企業、工業場景

10、網絡組網架構.13 圖 16：智算中心網絡以東西流量為主.14 圖 17：傳統數據中心三層組網架構轉向 Spine-Leaf 架構.14 圖 18：AI 模型持續迭代.14 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 3/47 圖 19：AI 模型訓練所需算力持續增長.14 圖 20：網絡帶寬越高，訓練時間越少.15 圖 21：分布式全局加速取決于加速比.15 圖 22：集群規模與算力比率示意圖.15 圖 23：AI 集群組網可分為前端（Front End）和后端網絡（Back End）.16 圖 24：前后端網絡組網均來帶來大量交換機需求.16 圖 25：RDMA 通信

11、時延更低.16 圖 26：RDMA 協議棧.17 圖 27：IB 在性能和功能上更優，RoCEv2 生態豐富具備成本優勢.18 圖 28：以太網 RDMA 網絡市場占比有望持續提升.18 圖 29：HPC 集群中 IB 和以太網網絡為主流方案.18 圖 30：多方助力 UEC 發展.19 圖 31：GSE（全調度以太網網絡）分層架構.19 圖 32：ETH+實現高載荷比、低時延的開放以太網.19 圖 33：AI 服務器網絡組網架構.20 圖 34：RDMA 市場中交換機需求快速增長.20 圖 35：AI 集群組網中計算和存儲網絡速率較高，管理和業務網絡速率較低.20 圖 36：主流三種智算網絡

12、架構適用不同場景.21 圖 37：Spine-Leaf 兩層架構組網.22 圖 38：Fat-Tree 三層架構組網.22 圖 39：DGX B200 網絡端口示意圖.22 圖 40：DGX B200 127 節點計算網絡組網架構.22 圖 41：算力集群拓展方向 Scale up+Scale out.24 圖 42：Scale up更多 GPU 互聯.25 圖 43：Scale out更多節點互聯.25 圖 44：數據中心以太網接口帶寬向 800G、1.6T 發展.26 圖 45：工業自動化和汽車場景以太網速率較低，運營商和云計算網絡以太網速率需求較高.27 圖 46：交換機產業鏈涉及廠商眾

13、多.27 圖 47：芯片類在以太網交換設備的成本占比最大.28 圖 48：預計全球以太網交換設備市場 2020-2025 年復合增速為 3.2%.28 圖 49：預計國內以太網交換設備市場 2020-2025 年復合增速為 10.8%.28 圖 50：數據中心以太網交換機下游客戶主要是云廠商和大型企業，園區交換機客戶主要為中大型企業.29 圖 51：2022 年國內數據中心交換機占比接近一半.29 圖 52：2021 年國內交換機制造以品牌商為主.29 圖 53：全球生成式 AI 數據中心以太網交換機市場規模有望快速增長.30 圖 54：2023 年全球以太網市場份額較為集中.30 圖 55：

14、三種方式提升互聯速率.31 圖 56：通道速率向 224Gbps 提升.31 圖 57：交換芯片迭代周期約為 2 年.31 圖 58：美滿 Teralynx10 51.2T 芯片支持 32 個 1.6T 端口.32 圖 59：新華三首發 1.6T 端口智算交換機.32 圖 60：英偉達多芯片盒式交換機包含 72 個 1.6T OSFP 端口.32 圖 61：2023 年全球以太網交換機市場持續增長.33 圖 62：2024 年 800G 端口交換機有望加速放量.33 圖 63：AI 后端網絡速率有望加速迭代.33 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 4/47 圖

15、64：2023 年國內數據中心交換機市場持續增長.34 圖 65：2023Q1 國內新華三、華為、銳捷網絡份額靠前.34 圖 66：白盒交換機在過去 30 年間加速發展.35 圖 67：白盒交換機硬件與軟件解耦.36 圖 68：白盒交換機產業生態較為完善.36 圖 69：SONIC 軟件系統結構圖.37 圖 70：SONiC 參與廠商眾多.37 圖 71：2021 年白盒交換機端口出貨份額占比 10%.37 圖 72：2022 年白盒交換機端口出貨份額占比 14%.37 圖 73：谷歌阿波羅架構核心層采用 OCS 交換機.39 圖 74：Coherent 和光迅科技推出商用 OCS 產品.39

16、 圖 75：交換機行業重要上市公司.40 圖 76：盛科通信產品包括交換芯片/模組、操作系統和交換機.41 圖 77：新華三數據中心交換機最大支持 51.2 萬卡組網.42 圖 78：2023 年首發 800G CPO 交換機.42 圖 79：中興 400G 框式及盒式交換機.43 圖 80：銳捷網絡數據中心交換機產品矩陣.43 圖 81：銳捷網絡推出 AI-Fabric 三級多軌網絡架構.43 圖 82：共進股份推出數據中心交換機產品.44 圖 83：菲菱科思推出 12.8T 交換機.44 表 1：以太網設備發展階段.7 表 2：交換機應用場景廣泛.8 表 3：框式、盒式交換機各司其職，滿足

17、不同場景需求.12 表 4：框式交換機向零背板架構發展.12 表 5：兩層與三層無收斂組網的 GPU 最大節點數量.22 表 6：B200 組網服務器與交換機對應關系.23 表 7：WDM/MEMS 方案商用程度較好.38 表 8：交換機行業受益標的估值表.41 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 5/47 1、交換機交換機：AI 時代的核心時代的核心網絡通信設備網絡通信設備 以太網交換機是重要的通信網絡設備，以太網交換機是重要的通信網絡設備，隨著全球隨著全球 AI 的高速發展，的高速發展，AI 集群規模集群規模持續增長，持續增長，AI 集群網絡對組網架構、網絡帶

18、寬、網絡時延等方面提出更高要求集群網絡對組網架構、網絡帶寬、網絡時延等方面提出更高要求，帶，帶動交換機朝著高速率、動交換機朝著高速率、多端口、多端口、白盒化、光交換機等方向持續白盒化、光交換機等方向持續迭代升級迭代升級，我們認為，我們認為AI 時代交換機有望迎來四時代交換機有望迎來四大產業變革新機遇。大產業變革新機遇。交換機交換機變革變革 1：AI 集群集群新增后端組網需求新增后端組網需求，集群規模持續增長，集群規模持續增長，以太網占比有以太網占比有望逐步提升，望逐步提升，有望有望帶來大量高速以太網交換機需求帶來大量高速以太網交換機需求（1）AI 訓練集群帶來訓練集群帶來 GPU 互聯需求，新

19、增后端網絡組網需求互聯需求，新增后端網絡組網需求。AI 服務器比傳統服務器新增 GPU 模組，GPU 模組通過對應的網卡與其他服務器或交換機互聯，實現各節點之間的通信。因此相比傳統網絡架構，AI 服務器組網增加后端網絡組網（Back End），增加了每臺服務器的網絡端口數量，拉動對高速交換機、網卡、光模塊、光纖光纜等組件需求。（2）AI 集群加速集群加速 Scale out，萬卡、十萬、百萬卡集群組網帶來大量高速交換，萬卡、十萬、百萬卡集群組網帶來大量高速交換機需求機需求。隨著 AI 模型參數持續增長，帶動集群規模從百卡、千卡拓展至萬卡、十萬卡，Scale out 推動組網架構從 2 層向 3

20、 層、4 層架構拓展，帶來大量高速交換機需求。（3）以太網網絡根基深厚，生態廠商眾多，以太網網絡根基深厚，生態廠商眾多，AI 網絡中以太網網絡中以太網網絡網絡占比有望持占比有望持續提升。續提升。IB 網絡憑借低延遲、堵塞控制以及自適應路由等機制，仍然主導 AI 后端網絡，但隨著以太網網絡部署的不斷優化，超以太網聯盟加速發展，我們認為未來以太網方案占比有望持續提升，帶動以太網交換機需求增長。交換機交換機變革變革 2：AI 網絡帶來低時延、網絡帶來低時延、大帶寬等網絡需求大帶寬等網絡需求，400G/800G 交換機持交換機持續放量，續放量，1.6T 交換機加速落地交換機加速落地 AI 大模型參數量

21、持續增長倒逼集群規模提升，疊加 AI 芯片帶寬提升，促使交換機端口速率及交換容量同步升級。交換機端口速率從 200G 向 400G、800G、1.6T提升，交換芯片帶寬容量提升至 25.6T、51.2T，下一代 102.4T 交換芯片有望于 2025年下半年推出，盒式交換機端口數量得以持續增長以支持組網規模提升，高速數據中心交換機市場規模有望快速增長。交換機交換機變革變革 3：交換機白盒化趨勢顯著，帶來新成長機遇交換機白盒化趨勢顯著，帶來新成長機遇 白盒交換機是一種硬件與軟件解耦的網絡交換機，其硬件由開放化的硬件組件組成，而軟件可由用戶或第三方自由選擇和定制，具備靈活性、可擴展性較高、采購和維

22、護成本較低等優勢，廣泛應用于互聯網廠商和運營商網絡，交換機白盒化趨勢顯著，目前產業生態較為完善，商用交換機芯片廠商、JDM/ODM/OEM 交換機設備商有望迎來發展新機遇。交換機變化交換機變化 4：光交換機商用逐漸成熟，：光交換機商用逐漸成熟，光電融合組網落地大模型訓練光電融合組網落地大模型訓練 光電路交換機（OCS）主要通過配置光交換矩陣,從而在任意輸入/輸出端口間建立光學路徑以實現信號的交換，相比電交換機，光交換機具有成本低、時延低、功耗低、可靠性高等特點，在 AI 大模型預訓練應用場景中表現較好。當前光電融合方案中 OCS 方案商用化程度較高，基于 3D-MEMS 系統的 OCS 方案綜

23、合應用較好。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 6/47 1.1、交換機交換機工作在數據鏈路工作在數據鏈路或或網絡層網絡層，負責，負責電電/光信號轉發光信號轉發 交換機交換機是用于電是用于電/光信號轉發的網絡設備光信號轉發的網絡設備。普通二層交換機（Switch）意為“開關”，是一種用于電(光)信號轉發的網絡設備。它基于 MAC 地址進行數據的轉發，工作在 OS 七層模型中的第二層（數據鏈路層）。普通交換機具有多個端口，每個端口都具備橋接功能，可以連接一個局域網或一臺高性能服務器或工作站。當設備接入交換機時，交換機會學習設備的 MAC 地址，并將 MAC 地址與端

24、口對應起來，形成一張 MAC 地址表。在后續的數據傳輸過程中，交換機根據數據包中的 MAC 地址信息，將數據從對應的端口發送出去，實現數據的精準轉發。按應用場景和傳輸介質來看，按應用場景和傳輸介質來看，交換機種類較多交換機種類較多。交換機是重要的通信網絡設備，最常見的網絡交換設備以以太網交換機為主，其次還包括語音交換機、光纖交換機等，適應不同網絡環境與應用場景。按照應用場景劃分：（1）園區用以太網交換設備：可分為金融類、政企類、校園類；（2）運營商用以太網交換設備：可分為城域網用、運營商承建用以及運營商內部管理網用；（3）數據中心用以太網交換設備：可分為公有云用、私有云用、自建數據中心用；（4

25、）工業用以太網交換設備：可分為電力用、軌道交通用、市政交通用、能源用、工廠自動化用等。圖圖1：交換機種類較多交換機種類較多 資料來源：頭豹研究院、開源證券研究所 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 7/47 以太網交換設備已支持多個層級的以太網交換設備已支持多個層級的數據數據轉發，網絡性能轉發，網絡性能持續提升持續提升。早期以集線器為代表的以太網設備主要在物理層工作，無法隔絕沖突擴散，網絡性能難以提升，而以太網交換機能夠隔絕沖突，持續提升以太網性能。世界上第一臺以太網交機最早于 1989 年問世，經過三十余年的的發展，以太網交換機在轉發性能和功能上持續提升。轉發性

26、能方面，以太網交換設備的端口速率從 10M 發展到 800G，單臺設備的交換容量從 Mbps 量級提升至 Tbps 量級。功能方面，以太網交換設備發展至今，可分為二層交換機、三層交換機和疊加型多業務交換設備。二層交換機和三層交換機之間的最大區別在于路由功能，疊加型多業務交換設備（四層或更高層）除了實現二層和三層的業務外，還可具備如防火墻、網關等其他功能。表表1：以太網設備發展階段以太網設備發展階段 階段階段 產品產品 轉發硬件轉發硬件 應用場景應用場景 第一代 集線器 ASIC 共享式局域網 第二代 二層交換設備 ASIC 小型局域網 第三代 三層交換設備 ASIC 中小型局域網 第四代 疊加

27、型多業務交換設備 ASIC+多核 CPU 混合模型 各類園區網、城域網 資料來源：灼識咨詢、盛科通信招股書、開源證券研究所 以太網交換設備能夠使不同網絡中的設備終端實現互聯互通。以太網交換設備能夠使不同網絡中的設備終端實現互聯互通。以太網交換設備對外提供高速網絡連接端口，與主機和網絡節點相連接，為接入設備的多個網絡節點提供電信號通路和業務處理模型。以太網交換設備主要采用 OSI 模型，可作用于物理層、數據鏈路層、網絡層、傳輸層或者應用層，通過高帶寬的背部總線和內部交換矩陣實現多個端口對之間同一時間的數據傳輸和數據報文處理。圖圖2：交換機主要工作在交換機主要工作在 OSI 模型中的數據鏈路和網絡

28、層模型中的數據鏈路和網絡層 資料來源：灼識咨詢、盛科通信招股書、開源證券研究所 二層交換機工作在數據鏈路層，三層交換機工作在網絡層。二層交換機工作在數據鏈路層，三層交換機工作在網絡層。二層交換機在接受來自光纖傳輸的光信號后，通過光模塊進行光電轉換，最終將光信號轉換為設備可理解的數字信號后，數據包從網絡端口進入。PHY 層負責跨物理連接傳輸和接收比特流，包括編碼、多路復用、同步、時鐘恢復和線路上數據的序列化等，一旦在 PHY 上接收到有效的比特流，則數據將發送到 MAC 控制器，MAC 層負責將比特流轉換為幀/數據包。經過以太網收發器芯片（PHY 芯片）、MAC 控制器后，進入以太網交換芯片，基

29、于 MAC 地址進行數據交換；三層交換機/路由器工作在網絡層，能夠基于 IP 地址進行轉發與路由選擇。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 8/47 圖圖3：光光信號通過端口進入信號通過端口進入交換機交換機內部通過內部通過 PHY、MAC 層后進行轉發層后進行轉發 資料來源：開源證券研究所 交換機與其他網絡設備交換機與其他網絡設備功能各不相同功能各不相同。光貓：工作在物理層，通常安裝在網絡入口處即光纖接入點處，用于光電信號轉換，主要應用在家庭網絡接入場景；路由器：工作在網絡層，連接不同網絡，基于 IP 地址進行轉發與路由選擇；網關：通常用于連接使用不同協議的網絡，能

30、夠在多個層次上進行必要的翻譯和協議轉換。二層交換機主要工作在數據鏈路層，具有網橋和集線器的功能，用于同一網絡內基于MAC 地址進行幀/數據包轉發與過濾。表表2：交換機交換機應用場景廣泛應用場景廣泛 名稱名稱 OSI 模型層模型層 主要用途主要用途 應用場景應用場景 光貓 物理層 作為光信號和電信號之間的轉換橋梁 家庭寬帶網絡接入 網關 傳輸層/應用層 連接不同協議類型的網絡 企業網、數據中心等 路由器 網絡層 基于 IP 地址，實現數據包在不同網絡中的轉發 家庭網絡、城域網、企業網、數據中心等 二層交換機 數據鏈路層 同一網絡中基于 MAC 地址進行數據轉發 家庭網絡、城域網、企業網、數據中心

31、等 資料來源：智慧傲聯公眾號、銳捷網絡官網、開源證券研究所 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 9/47 1.2、交換芯片為核心部件，框式、盒式交換機各司其職交換芯片為核心部件，框式、盒式交換機各司其職 以太網交換以太網交換機主要機主要由芯片、由芯片、PCB、光器件、插接件、阻容器件、殼體、光器件、插接件、阻容器件、殼體、電源、電源、風扇等風扇等組成，芯片包含以太網交換芯片、組成，芯片包含以太網交換芯片、CPU、PHY、CPLD/FPGA 等等，其中以太，其中以太網交換芯片和網交換芯片和 CPU 是最核心部件。是最核心部件。以太網交換芯片專為優化網絡應用設計，是負

32、責交換處理大量數據和轉發報文的專用芯片，芯片內部的邏輯通路由數百個特性集合組成，以確保芯片在協同工作的同時保持較強的數據處理能力，架構實現較為復雜；CPU 是用于管理登錄、協議交互的控制的通用芯片；PHY 負責處理物理層數據。圖圖4：美滿美滿 12.8T 芯片白盒交換機內部構成圖芯片白盒交換機內部構成圖 圖圖5：信號在交換機中傳遞過程示意圖信號在交換機中傳遞過程示意圖 資料來源：STH 資料來源：Keysight 交換機的交換性能主要取決于背板帶寬容量交換機的交換性能主要取決于背板帶寬容量/包轉發率、交換容量、端口速率和包轉發率、交換容量、端口速率和端口密度。端口密度。背板帶寬是衡量交換機數據

33、吞吐能力的重要指標，其值越大說明該交換機在高負荷下數據交換的能力越強。在全雙工工作模式下，當交換機的背板帶寬容量交換容量（=端口數端口速率2）時，才能實現線速轉發（無阻塞轉發），部分高端交換機采用無背板設計則需關注包轉發率。一般來說，交換機擁有的端口速率越高則代表設備的處理性能越強，適用于數據流量大的場景；擁有的端口密度越大，則代表著設備的轉發能力越強，可連接設備數量更多，組網規模更大。以太網交換機芯片是以太網交換機中用于交換處理大量數據及報文轉發的專用以太網交換機芯片是以太網交換機中用于交換處理大量數據及報文轉發的專用芯片芯片，相當于網絡方面的相當于網絡方面的 ASIC，部分以太網交換機芯片

34、內部會集成，部分以太網交換機芯片內部會集成 MAC 控制器控制器和和PHY 芯片。芯片。需要傳輸的數據包由物理端口進入以太網交換芯片后，芯片的解析器首先對數據包進行字段分析，為流分類做準備。通過安全檢測的數據包進行二層交換或三層路由，流分類處理器對匹配的數據包作出相應動作，將可以轉發的數據包根據 802.1P 或 DSCP 放到不同隊列的 buffer 中，調度器根據優先級或 WRR 等算法進行隊列調度并執行流分類修改動作，最后從端口發送該數據包。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 10/47 圖圖6：以太網交換芯片報文處理架構以太網交換芯片報文處理架構 資料來源

35、：灼識咨詢、盛科通信招股書、開源證券研究所 典型以太網交換芯片主要由接口模塊、內容處理模塊、進出口數據包修改模塊、MMU 模塊、L2 處理器（查閱 MAC 表）、L3 處理器（查閱路由表）、安全模塊等模塊組成，部分以太網交換機芯片內部會集成 CPU、MAC 控制器和 PHY 芯片。圖圖7：典型以太網交換芯片架構典型以太網交換芯片架構 圖圖8：博通博通 Trident 5 交換芯片架構交換芯片架構 資料來源：盛科通信招股書 資料來源：博通官網 從交換機物理形態上，可以分為框式交換機和盒式交換機。從交換機物理形態上，可以分為框式交換機和盒式交換機?？蚴浇粨Q機通常由一個機框和多個插槽組成，可以插入不

36、同類型和數量的模塊，如接口模塊、主控模塊、交換模塊等，具有較高的靈活性和擴展性；而盒式交換機一般是一體化設計，接口數量和類型相對固定，部分盒式交換機接口采用模塊化設計?？蚴浇粨Q機與盒式交換機的主要差異更多體現在內部構造與應用場景（OSI 使用層級）上。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 11/47 圖圖9：框式交換機構造框式交換機構造 圖圖10：盒式交換機示意圖盒式交換機示意圖 資料來源：華為官網、開源證券研究所 資料來源：盛科通信官網 圖圖11：框式交換網板示意圖框式交換網板示意圖 圖圖12：框式業務接口板示意圖框式業務接口板示意圖 資料來源：華為官網 資料來源

37、：華為官網 從應用場景來看，框式交換機背板帶寬通常較大，可處理數據流量較大、適用端口密度更高的場景，并具備冗余機制，主要適用于大型企業/園區網絡中的核心層、匯聚層，運營商網絡核心、匯聚節點等，對性能和可靠性要求極高的場景；普通的盒式交換機，交換容量和端口速率有限主要用于中小企業/樓宇網絡、邊緣計算節點、中小型數據中心接入層；高速率盒式數據中心交換機，由于配備單個交換容量較高的交換芯片如博通 Tomahawk 5 或多個交換芯片如英偉達 Quantum-X800 Q3400 交換機系列，整體端口密度及端口速率較高，亦可用于中大型數據中心網絡組網。圖圖13：框式交換機邏輯結構示意圖框式交換機邏輯結

38、構示意圖 圖圖14：框式交換機正交架構信號傳輸軌跡框式交換機正交架構信號傳輸軌跡 資料來源：ODCC 框式開放自研交換機技術實現與應用場景白皮書 資料來源：銳捷網絡官網 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 12/47 表表3：框式、盒式交換機各司其職，滿足不同場景需求框式、盒式交換機各司其職，滿足不同場景需求 類別類別 框式交換機框式交換機 盒式交換機盒式交換機 設計結構 模塊化、多插槽 一體化設計、相對固定的接口數量 擴展性 高，靈活配置業務板卡 較低，靈活配置接口模塊 性能與處理能力 強，適用于核心網絡層 適中，適用于接入或匯聚層 電源模塊 可配置，支持冗余

39、較固定，通常不支持冗余 堆疊技術 通常不支持 支持，可提升延展性但有限 升級能力 強，容易通過添加板卡升級 弱，通常難以升級 應用場景 大型數據中心、企業網絡核心等 數據中心、中小型企業等 資料來源：銳捷網絡官網、Networking Art、開源證券研究所 細分背板架構細分背板架構來來看，常見的包括看，常見的包括 Full-Mesh 交換架構、交換架構、Crossbar 矩陣交換架構矩陣交換架構和和 CLOS 交換架構等。交換架構等。（1）在 Full mesh 架構中，所有業務線卡通過背板走線連接到其它線卡，任意兩個節點間都直接連接，所以隨著節點數量增加連接總數也持續上升，因此可擴展性較差

40、；（2）Crossbar 架構則是一種兩級架構，每個 CrossPoint 都是一個開關，交換機通過控制開關來完成輸入到特定輸出的轉發，隨著端口數量的增加，交叉點開關的數量呈幾何級數增長，端口數量仍然有限；（3）CLOS 架構是一種多級架構，每個入口級開關連接至中間級開關再連接到出口級開關，每塊業務線卡和所有交換網板相連，交換芯片集成在交換網板上，實現了交換網板和主控引擎硬件分離。CLOS 架構又可細分為非正交背板、正價背板和正交零背板設計。表表4：框式交換機框式交換機向零背板架構發展向零背板架構發展 Full-Mesh Crossbar CLOS 架構圖例 分類-無緩存 有緩存 非正交背板

41、正交背板 正交零背板 硬件架構 無交換網板 線卡之間通過背板走線相連 單平面交換 集中調度 交叉點無續存 單平面交換 分布式深度 交叉點有緩存 多平面交換 線卡和交換網板平行 背板長走線 多平面交換 線卡和交換網 背板短走線 多平面交換 線卡和交換網板正交 無背板無走線 性能特點 受限于背板帶克和連接總數，擴展性差 背板帶寬是瓶頸 隨端口數增加CrossPoint數量呈幾何增長 系統容量大時仲裁器易形成瓶頸 隨端口數增加CrossPoint數量呈幾何增長 調度算法復雜限制擴展 背板限制帶寬擴展且無法實現直通散熱 走線帶來信號衰減 基于 cell 的動態負載實現無阻塞 背板限制帶寬擴展且無法實現

42、直通散然 基于 cell 的動態負載實現無阻塞 帶寬擴展更換相應網板即可 無背板設計實現交換機直通散熱 基于 cell 的動容負載實現無阻塞 適用設備 低密度槽位 高密度槽位 可面向未來 1-3 年擴展 高密度槽位 可面向未來 1-3 年擴展 高密度槽位 可面向未來 10 年擴展 資料來源：銳捷網絡官網、開源證券研究所 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 13/47 2、交換機交換機變革變革 1：AI 驅動組網架構變革，新增后端組網需求驅動組網架構變革，新增后端組網需求 2.1、RDMA 技術技術被被廣泛應用于廣泛應用于 AI 智算中心組網智算中心組網，IB 與以

43、太網分庭抗禮與以太網分庭抗禮 交換機下游需求場景主要包含數據中心、園區及企業、工業和運營商共 4 種網絡場景，不同場景下交換機組網架構略有區別，根據終端設備數量采用 2 層或 3 層組網架構。其中，園區場景可采用無源光纖網絡（PON）網絡 2 層架構組網，主要由核心交換機、光線路終端 OLT、無源分光器 POS、ONU 光網絡單元組成；也可采用全光以太網絡組網，由核心、匯聚、接入交換機組成。工業場景中對交換機速率要求不高，需要設備的穩定性和可靠性更高，能適應嚴峻的工業作業場景。圖圖15：園區、企業、工業場景網絡組網架構園區、企業、工業場景網絡組網架構 資料來源：銳捷網絡官網、開源證券研究所 傳

44、統的數據中心主要面向業務場景，以服務器或虛擬機為池化對象，網絡提供服務器或虛擬機之間的連接，數據大多進行南北向流動南北向流動。而智算中心主要面向任務場景，以算力資源為池化對象，網絡提供 CPU、GPU 和存儲之間的高速連接，數據大多進行東西向流動東西向流動。傳統三層網絡架構主要是為南北向流量設計，包括核心層、匯聚層、接入層交換機，當東西向流量較大時，服務器間通信數據轉發路徑有 5 跳，匯聚層和核心層交換機的流量壓力會快速增加，網絡性能會局限在匯聚層和核心層。相比 Spine-Leaf架構，扁平化設計可縮短服務器之間的通信路徑，轉發路徑僅有 3 跳從而降低延遲，更適合東西向流量較大的業務，同時，

45、Spine-Leaf 拓撲架構還擁有較好的可擴展性，橫向擴展時不需要重新架構。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 14/47 圖圖16：智算中心網絡智算中心網絡以東西流量為主以東西流量為主 圖圖17：傳統數據中心三層組網架構轉向傳統數據中心三層組網架構轉向 Spine-Leaf 架構架構 資料來源：智算中心 IB 及 RoCE 網絡技術探究李家清等 資料來源：HPE aruba 官網 AIGC 發展帶來蓬勃算力需求，發展帶來蓬勃算力需求，大模型加速迭代大模型加速迭代拉動。拉動。2022 年底生成式 AI 大模型 ChatGPT 橫空出世，掀起新的 AI 浪潮，海內

46、外云計算廠商和研究院所等企業均陸續投入到大模型研發當中。人工智能發展迅速，AI 大模型快速迭代，從語言模型走向多模態，模型架構不斷優化，出現 MOE 混合專家模型等架構。當前 Scaling Law依舊成立，模型為獲得更好的性能，數據量和參數規模均呈現“指數級”增長，算力需求持續增長。從參數量來看，從參數量來看，以 GPT 模型為例，GPT-3 模型參數約為 1746 億個，訓練一次需要的總算力約為 3640 PF-days。據中國信通院數據，2023 年推出的 GPT-4 參數數量可能擴大到 1.8 萬億個，是 GPT-3 的 10 倍，訓練算力需求上升到 GPT-3 的 68 倍，在 2.

47、5 萬個 A100 上需要訓練 90-100 天。圖圖18：AI 模型持續迭代模型持續迭代 圖圖19：AI 模型訓練所需算力持續增長模型訓練所需算力持續增長 資料來源：Harnessing the Power of LLMs in Practice:A Survey on ChatGPT and Beyond 資料來源：斯坦福 HAI 研究所 AI 模型模型參數持續增長，參數持續增長，單卡算力和顯存受限，迫使訓練集群規模持續增長，單卡算力和顯存受限，迫使訓練集群規模持續增長，AI軍備競賽下，網絡性能成制勝關鍵之一。軍備競賽下，網絡性能成制勝關鍵之一。對于參數較大的 AI 模型，更大的網絡帶寬能

48、夠顯著減少訓練完成時間。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 15/47 圖圖20：網絡帶寬越高，訓練時間越少網絡帶寬越高，訓練時間越少 資料來源：ODCC下一代以太網絡技術需求白皮書 伴隨伴隨模型參數模型參數增大增大，網絡瓶頸問題逐漸凸顯。，網絡瓶頸問題逐漸凸顯。AI 大模型以 GPU 集群分布式訓練為基礎，但隨著 AI 算力集群規模的擴大，超大集群并不直接意味著超大算力，訓練過程中各集群節點間需要頻繁地進行參數同步，產生大量通信開銷。集群有效算集群有效算力力正比于（正比于（GPU 單卡算力總卡數加速比有效運行時間單卡算力總卡數加速比有效運行時間），），加速比指單

49、處理器和并行處理器在處理同一任務時消耗時間的比率，當集群規模越大時，集群算力的實際增長程度越低，即集群算力不等于集群 GPU 數量與單 GPU 性能的乘積，集群算力的損失值大多是因為網絡耗時導致，而網絡性能則是決定 GPU 集群算力加速比的關鍵。圖圖21：分布式全局加速取決于加速比分布式全局加速取決于加速比 圖圖22：集群規模集群規模與算力比率示意圖與算力比率示意圖 資料來源：百度智能云智算中心網絡架構白皮書、開源證券研究所 資料來源：李家清等智算中心 IB 及 RoCE 網絡技術探究 AI 模型參數持續增長模型參數持續增長，AI 訓練訓練集群集群帶來帶來 GPU 互聯需求，互聯需求，新增后端

50、網絡組網新增后端網絡組網需需求。求。傳統數據中心架構下，傳統服務器與交換機之間通過網卡互相通信，網卡可直連 CPU 進行數據交換；AI 服務器比傳統服務器新增 GPU 模組，服務器內部 GPU 之間通過 PCIe Switch 芯片或 NVSwtich 芯片實現內部互聯，GPU 模組通過對應的網卡與其他服務器的網卡互聯，實現各節點之間的通信。因此相比傳統網絡架構，AI 服務器組網增加后端網絡組網（Back End），增加了每臺服務器的網絡端口數量，拉動對高速交換機、網卡、光模塊、光纖光纜等組件的需求。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 16/47 圖圖23：AI

51、集群組網可分為前端（集群組網可分為前端（Front End）和后端網）和后端網絡（絡（Back End）圖圖24：前后端網絡組網均來帶來大量交換機需求前后端網絡組網均來帶來大量交換機需求 資料來源：博通公告、開源證券研究所 資料來源：Alibaba HPN RDMA 技術廣泛應用于智算中心組網。技術廣泛應用于智算中心組網。RDMA(RemoteDirect Memory Access)遠程直接內存訪問技術，可以繞過操作系統內核，讓一臺服務器可以直接訪問另外一臺服務器的內存，相較于傳統 TCP/IP 網絡，時延性能會有數十倍的改善。且有零拷貝、內核旁路、無 CPU 干預的特性，使得 AI 應用可

52、以借助無損網絡直接與遠端服務器進行數據交互和內存讀寫，有助于消除 GPU 跨節點通信網絡瓶頸，提高資源利用率和訓練效率。圖圖25：RDMA 通信通信時延更低時延更低 資料來源：百度智能云智算中心網絡架構白皮書 RDMA包含IB、RoCE和iWARP共三種實現方式。其中，iWARP 是基于 TCP/IP 的 RDMA 技術，受到 TCP 影響，性能稍差，使用較少；RoCEv1 技術當前已經被淘汰，主要以 RoCEv2 技術為主。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 17/47 圖圖26：RDMA 協議棧協議棧 資料來源：百度智能云智算中心網絡架構白皮書 IB 網絡于

53、1999 年由 IBTA 提出，為第一代 RDMA 技術，是一種專用無損網絡，包括私有協議和專用硬件，和以太網不能互通。IB 網絡從硬件層面保證數據無損，基于 credit 信令機制，確保發送端數據不會過量發送，從根本上避免緩沖區溢出分組丟失。即只有在確認下一跳有額度能接收對應數量的報文后，發送端才會啟動報文發送。由于網元和網卡都必須得到授權才能發送分組，因此 IB 網絡不會出現長時間擁塞，能夠保證可靠傳輸的無損網絡。IB 網絡的關鍵組件包括 IB 交換機、IB 專用網卡、IB 連接線纜以及子網管理器（SM），均為專用組件，與其它以太網組件不通用，IB 網絡生態較為單一封閉，設備的采購和維護成

54、本高。IB 網絡設備供應商主要包括英偉達、英特爾、思科、HPE等，其中英偉達份額最高。RoCE網絡2010 年同樣由 IBTA 提出，基于以太網技術的傳輸方式，其中 RoCE v1 是鏈路層協議，RoCE v2 是網絡層協議，支持 IP 路由，主要依靠協議如基于優先級的流量控制（PFC）、顯示擁塞通知（ECN）和數據中心量化擁塞通知（DCQCN）來實現無損網絡，提升可靠性。RoCE 網絡是一種純分布式網絡，將 RDMA 技術應用到傳統以太網，本質上是一種網卡封裝技術，只需配置支持 RoCE 的網卡和交換機即可，RoCE 網絡設備的國產化廠家較多，國內數據中心交換機廠商包括華為、新華三、中興通訊

55、、銳捷網絡等。IB 網絡時延較低，網絡時延較低，RoCE 組網組網性價比顯著。性價比顯著。對比 IB 和 RoCE 網絡來看，（1）性能方面：IB 網絡端到端時延更低，應用層性能方面更好，但 RoCEv2 性能足以滿足絕大多數場景需求。（2）組網規模方面：IB 網絡可支持萬卡 GPU 規模集群，RoCEv2在千卡規模集群上表現較好，組網性能仍在持續優化；（3）運維方面：IB 網絡技術上更為成熟，無需復雜參數調優，部署更快。（4）成本方面：IB 組網成本較高，主要是 IB 交換機成本高于傳統以太網交換機。（5）生態方面：IB 生態較為單一，以英偉達為主，RoCEv2 基于以太網，生態較為開發，供

56、應商較多。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 18/47 圖圖27：IB 在性能和功能上更優，在性能和功能上更優，RoCEv2 生態豐富具備成本優勢生態豐富具備成本優勢 資料來源：百度智能云智算中心網絡架構白皮書 IB 網絡仍為網絡仍為 AI 集群后端組網主流選擇，集群后端組網主流選擇，以太網份額持續增長。以太網份額持續增長。當前數據中心交換機通常用于通用服務器前端組網，而 AI 集群中算力卡間頻繁通信，AI 工作負載持續拉動服務器后端網絡建設。IB 網絡憑借低延遲、堵塞控制以及自適應路由等機制，仍然主導 AI 后端網絡，但隨著以太網網絡部署的不斷優化，我們認為未

57、來以太網方案占比有望持續提升，據 650group 預測，以太網在 RDMA 市場中占比將逐漸提升，2027 年市場份額將超過 IB 網絡，成為主流選擇：（1）國內外頭部云廠商積極使用以太網部署 AI 網絡。AWS 使用以太網為Trainium2 GPU 組網形成 6 萬以上規模的 GPU 集群；Meta 構建 2 個由 24576 個 H100 GPU 組成的算力集群，其中一個集群使用 Arista 7800 等交換機通過 RoCE 網絡組網用于 Llama3 的訓練，另一個集群采用 Quantum 2 交換機通過 IB 網絡組網訓練，兩種組網方式下均不存在網絡瓶頸，RoCE 網絡在萬卡規模

58、組網下表現良好；字節跳動使用以太網部署萬卡 GPU 的 AI 集群。（2）以太網根基深厚，中腰部云廠商及大型企業或繼續選用以太網。雖然當前主要需求來自頭部云廠商，但中腰部云廠商及大型企業需求仍然十分顯著，據DellOro Group預計Tier 2/3 CSP廠商及大型企業需求在未來五年內接近 100 億美元，更偏向于使用以太網組網。圖圖28：以太網以太網 RDMA 網絡市場占比有望持續提升網絡市場占比有望持續提升 圖圖29：HPC 集群中集群中 IB 和以太網網絡為主流方案和以太網網絡為主流方案 資料來源：650Group 資料來源：Nvidia 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面

59、的信息披露和法律聲明 19/47 超以太網聯盟成立以對抗超以太網聯盟成立以對抗 IB 網絡網絡。在 AIGC 等因素催化下智算需求激增，IB網絡憑借零丟包特點在 AI 訓練中獨占鰲頭。為取代 RoCE 協議，創建一個適用于AI/HPC 場景、基于以太網的完整通信堆棧架構，以提高網絡吞吐量、降低延遲，UEC孕育而生，成員包括 AMD、Arista、博通、思科、華為、新華三、銳捷網絡等設備商以及 Meta、微軟、BAT 等云廠商。UEC 旨在優化以太網以實現高性能 AI 和 HPC 網絡，最大限度地保持以太網的互操作性。我們認為，隨著超以太網聯盟的成立，多方廠商有望共同合作加速以太網發展，促進以太

60、網網絡在 AI 后端網絡占比持續提升，逐步挑戰 IB 領導地位。圖圖30：多方助力多方助力 UEC 發展發展 資料來源：UEC 官網 國內主導國內主導 GSE 和和 ETH+協議加速智算網絡建設。協議加速智算網絡建設。2023 年 5 月，中國移動聯合 10 余家企業發布全調度以太網技術架構（GSE）白皮書，并在 2023 年 8 月啟動 GSE 推進計劃，已有中國移動、中國聯通、騰訊、華為、中興通訊、銳捷網絡、新華三、盛科通信、燧原科技等多個廠商加入。全調度以太網技術劃分為 GSE1.0 和 GSE2.0 兩個商用階段，GSE1.0 基于現有芯片最大限度地支持 GSE 新技術，優化網絡性能，

61、已在中國移動智算中心（哈爾濱）超萬卡集群實現首次商用，GSE2.0 則全面革新以太網底層轉發機制和上層協議棧，從根本上解決傳統無損以太性能和可靠性問題。2024 年 9 月，由阿里云和中科院計算技術研究院牽頭，聯合平頭哥、盛科通信、騰訊、字節跳動等 40 余家機構發布內首個高通量以太網（ETH+）協議標準 1.0。ETH+協議通過優化幀格式，實現了有效載荷比 74%的提升；通過深度支持鏈路層和物理層的重傳技術，ETH+以太網的語義可靠性及規模大幅提升；基于 RDMA 的在網計算技術，實現集合通信性能提升 30%以上。圖圖31：GSE（全調度以太網網絡）分層架構（全調度以太網網絡）分層架構 圖圖

62、32：ETH+實現實現高載荷比、低時延的開放以太網高載荷比、低時延的開放以太網 資料來源：中國移動全調度以太網技術架構白皮書 資料來源：央廣網 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 20/47 2.2、AI/ML 后端市場快速增長，拉動交換機和網卡需求后端市場快速增長，拉動交換機和網卡需求 AI/ML 后端網絡市場規?？焖僭鲩L，拉動交換機和網卡需求。后端網絡市場規?？焖僭鲩L，拉動交換機和網卡需求。后端網絡可采用運用 RDMA 技術的 RoCE 以太網和 IB 網絡組網，據 650group 數據，2021 年之前，RDMA 的市場規模每年在 4 億至 7 億美元之間

63、，主要受 HPC 應用的驅動。2023 年，由于 AI/ML 部署的激增，市場對 RDMA 的需求激增至 60 億美元以上，預計到 2028年將突破 220 億美元，分產品來看，主要以交換機設備需求為主，分技術來看，以太網網絡占比持續提升。圖圖33：AI 服務器網絡組網架構服務器網絡組網架構 圖圖34：RDMA 市場市場中交換機需求快速增長中交換機需求快速增長 資料來源：李家清等智算中心 IB 及 RoCE 網絡技術探究 資料來源：650 group 從各業務網絡速率需求上看，計算網絡需求較高從各業務網絡速率需求上看，計算網絡需求較高。每個 GPU 對應一個高速率網絡端口如 400G、800G

64、、1.6T 等，以 SXM 8 卡 GPU 模組為例，則對應 8 個網絡端口；存儲網絡速率需求同樣較高，但端口相對較少；管理/業務網絡速率則相對較低。圖圖35：AI 集群組網集群組網中計算和存儲網絡速率較高，管理和業務網絡速率較低中計算和存儲網絡速率較高，管理和業務網絡速率較低 資料來源：張世華等新型智算中心組網方案研究 從組網架構上看，智算從組網架構上看，智算 AI 集群集群組網組網需需滿足大帶寬、無阻塞以及低時延等需求，滿足大帶寬、無阻塞以及低時延等需求，要求數據中心交換機提供全端口線速轉發的能力，并對交換機端口速率以及密度提出更高要求，交換機下聯和上聯帶寬采用 1：1 無收斂設計，即如果

65、下聯有 32 個800Gbps 端口，則上聯也有 32 個 800Gbps 端口。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 21/47 主流網絡架構包含主流網絡架構包含 Fat-tree、Torus、Dragonfly 三種。三種。其中，Fat-Tree 拓撲具有網絡直徑短，端到端通信跳數少，建網成本低的優點，適用于中小規模智算中心。當網絡達到一定規模后，例如上萬節點時，可采用三層架構或改用Dragonfly和Torus。Dragonfly 和 Torus 拓撲的建網成本更低，交換機端到端轉發跳數明顯減少，可提升網絡整體吞吐和性能，適用于大規模、超大規模智算中心。（1）

66、Fat-Tree 是一種樹形拓撲，網絡帶寬不收斂，支持對接入帶寬的線速轉發，并且在橫向擴展時支持增加鏈路帶寬。Fat-Tree 拓撲中所使用的網絡設備均為端口能力相同的交換機，可有效降低網絡建設成本。（2）Torus 是一種環面拓撲，它將節點按照網格的方式排列，然后連接同行和同列的相鄰節點，并連接同行和同列的最遠端的 2 個節點，使得 Torus 拓撲中每行和每列都是一個環。Torus 拓撲通過從二維擴展到三維、或更高維的方式增加新的接入節點，可提高網絡帶寬，降低延遲。以谷歌 TPU OCS 網絡為例，采用 4096 個 TPU v4 進行 3D Torus 組網。（3）Dragonfly 是

67、一種分層拓撲，包括 Switch、Group 和 System 3 層，其中 Switch層包括一臺交換機和與其相連的多個計算節點，交換機負責連接對應計算節點以及其他 Group 的交換機；Group 層包含多個 Switch，多個 Switch 間進行全連接；System層包含多個 Group，多個 Group 間也進行全連接。主要優勢是網絡轉發路徑小，組網成本較低，多用在超算領域。圖圖36：主流三種智算網絡架構主流三種智算網絡架構適用不同場景適用不同場景 資料來源：張世華等新型智算中心組網方案研究 在胖樹組網架構下，以搭配 8 卡 SXM GPU 模組的 AI 服務器組網為例，每個服務器

68、1 號網口上連至 leaf 層 1 號交換機，2 號網卡連接至 leaf 層 2 號交換機，并以此類推，直至 8 號網口連接至 8 號交換機。每 8 臺 Leaf 交換機和下聯的 A I 服務器組成一個 group,每 8 臺 Leaf 交換機又與上面對應的 Spine 交換機組成一個 pod。若算力集群規模持續增長至 3 層組網，則以 Pod 為單位持續拓展，加入 Core 交換機進行組網，所有交換機之間均采用 Fullmesh 全連接，leaf 和 spine 層交換機上下行收斂比為 1：1 無收斂，spine 和 Core 層組網可能存在收斂比。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后

69、面的信息披露和法律聲明 22/47 圖圖37：Spine-Leaf 兩層架構組網兩層架構組網 圖圖38：Fat-Tree 三層架構組網三層架構組網 資料來源：百度智能云智算中心網絡架構白皮書 資料來源：百度智能云智算中心網絡架構白皮書 兩層和三層兩層和三層無收斂無收斂網絡架構可容納網絡架構可容納 GPU 卡規模，取決于交換機端口數量和速率卡規模，取決于交換機端口數量和速率（即交換容量=端口數端口速率2），因此超大 AI 集群需要高端口密度和高速率端口的數據中心交換機。以 N 代表 GPU 卡規模，以 P 代表單臺交換機端口數量，根據我們測算，則兩層無收斂組網架構下最多支持2/2 GPU 卡，對

70、應 3/2P 臺交換機；三層組網最多支持3/4 GPU 卡。表表5：兩層與三層無收斂組網的兩層與三層無收斂組網的 GPU 最大節點數量最大節點數量 兩層無收斂組網兩層無收斂組網 三層無收斂組網三層無收斂組網 最大容量最大容量 GPU 卡數量卡數量 P=40 800 16000 P=64 2048 65535 P=128 8192 524228 資料來源：百度智能云智算中心網絡架構白皮書、開源證券研究所 以 DGX B200 服務器、NVIDIA MQM9790 64 個 400G 端口交換機（32 個 OSFP端口）為例，服務器后端中間有 4 個雙端 OSFP 對應 8 個 GPU，31 臺服

71、務器（即 248個 GPU）組成 1 個節點上聯 8 臺 leaf 交換機，并對應 4 個 Spine 交換機，共計 12 臺計算網絡節點交換機。此外，存儲網絡仍需配套高速 400G 交換機，管理網絡則速率較低（100Gbps），均會帶來大量數據中心交換機需求。圖圖39：DGX B200 網絡端口示意圖網絡端口示意圖 圖圖40：DGX B200 127 節點節點計算網絡組網架構計算網絡組網架構 資料來源：Nvidia 資料來源：Nvidia 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 23/47 表表6：B200 組網服務器與交換機對應關系組網服務器與交換機對應關系 計算

72、節點計算節點（個）（個）服務器數量服務器數量（個）（個）GPU 數量數量（個）（個）IB 交換機數量交換機數量（個）（個）網線數量網線數量（條）（條）Leaf Spine Leaf-服務器 Spine-Leaf 1 31 248 8 4 252 256 2 63 504 16 8 508 512 3 95 760 24 16 764 768 4 127 1016 32 16 1020 1024 數據來源：Nvidia、開源證券研究所 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 24/47 2.3、未來組網架構未來組網架構Scale up 和和 Scale out 的探討的

73、探討 為支持萬億或更大參數量模型持續發展，未來集群規?；驅娜f卡逐漸向十萬卡或更大規模擴展，對于超節點及超大規模組網架構，未來有望從 Scale up 和 Scale out 兩個維度來實現總算力規模的提升。圖圖41：算力集群拓展方向算力集群拓展方向 Scale up+Scale out 資料來源：博通公告 Scale up：主要通過提高單個節點內的算力規模，進而提升集群的算力規模。：主要通過提高單個節點內的算力規模，進而提升集群的算力規模。在服務器層面增加算力芯片總數，以 A100、H100、B200 DGX 系列為例的單個 AI 服務器內部算力模組主要由 8 張算力卡內部通過 NVSwit

74、ch 芯片互聯組成，未來有望通過引入支持更多算力芯片互聯比如 16 卡、32 卡互聯的 Swtich 芯片，以優化 GPU 南北向的互聯效率和規模，增強張量并行或 MoE 并行的數據傳輸能力，同時提升 GPU卡間互聯帶寬，通過高速互聯總線將更多算力芯片互聯，提升單服務器算力性能；在機柜層面增加服務器總數，以 GH200 NVL32、GB200 NVL72 為例，單機柜內部通過引入更多服務器再搭配高速交換機實現互聯，提升單機柜算力性能，再通過機間互聯擴展至 NVL576，提升單個節點的算力性能。Scale out：主要通過高速互聯容納更多節點，進而提升集群整體算力規模。：主要通過高速互聯容納更多

75、節點，進而提升集群整體算力規模。當前機間通信主要以 400G/800G 為主，未來有望通過更高速率如 1.6T 組網互聯，以提高互聯帶寬，支持更多節點高速互聯；采用 CPO(Co-Packaged Optics)/NPO(Near Packaged Optics)、多異構芯片 C2C(Chip-to-Chip)封裝等方式降低延時，進而提升數據傳輸效率；通過增加交換機端口數量提升相同架構下的 GPU 節點數量上限，或通過增加集群組網規模以實現更多節點間互聯，如從 2 層胖樹組網增加至 3、4 層組網架構，或改由 Torus、Dragonfly 等方式組網，實現從千卡向萬卡、十萬卡集群拓展。行業深

76、度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 25/47 圖圖42：Scale up更多更多 GPU 互聯互聯 圖圖43：Scale out更更多節點互聯多節點互聯 資料來源：博通公告 資料來源：博通公告 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 26/47 3、交換機交換機變革變革 2：800G 交換機開始放量，交換機開始放量，102.4T 交換芯片有交換芯片有望推出望推出 3.1、AI 大幅提升算力需求，大幅提升算力需求，驅動以太網交換機驅動以太網交換機需求增長需求增長 以太網的起源可以追溯到 1973 年，梅特卡夫發明了基于 Aloha 網絡的新系統

77、，改進了 Aloha 可隨意訪問共享通信信道的機制，能夠把任何計算機連接起來，實現計算機之間的數據傳輸，該系統被其命名為以太網。3 年后，以太網局域網時代正式開始，為了能接入更多不同的設備，以太網技術走上標準化之路。此后，以太網進入了高速發展的 40 年，網絡速度快速提升，從 10Mbps 到百兆、再到千兆、萬兆以太網，到現在以太網已具備 400、800Gbps 的商用能力；應用范圍也從最初的局域網，進入到城域網和廣域網。圖圖44：數據中心以太網接口帶寬向數據中心以太網接口帶寬向 800G、1.6T 發展發展 資料來源：ODCC下一代以太網絡技術需求白皮書 經過幾十年的發展，以太網已經廣泛運用

78、在生活中的多個場景如汽車、工業、企業和校園、運營商和云服務商網絡等。分場景來看，（1）汽車向智能化、網聯化發展，車內高速以太網在豐富的多媒體需求以及自動駕駛輔助系統（ADAS）等需求推動下高速發展，以太網速率從 10M 逐漸向 100G 提升；（2）傳統工業持續推進數字化轉型，工業 4.0、新型工業化背景下，工業生產設備數據互聯互通，從傳統的現場總線網絡轉向以太網，以太網速率從 10M 逐漸向 10G 或更高速率提升；（3）運營商網絡多年來持續推動以太網迭代，在 DCI、PON 光接入、OTN 等多個場景中運用以太網技術，隨著 5G-A、6G 時代來臨，以太網有望向 800G、1.6T 更高速

79、率升級；（4）AIGC 浪潮下，云服務廠商加速部署高速高密度網絡，隨著 AI 模型參數持續增長，算力節點之間的互聯帶寬需求高速增長，持續推動以太網速率擴展 800G、1.6T。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 27/47 圖圖45：工業自動化和汽車場景以太網速率較低，運營商和云計算網絡以太網速率需求較高工業自動化和汽車場景以太網速率較低，運營商和云計算網絡以太網速率需求較高 資料來源：Ethernet Alliance 由于交換機使用場景較為分散，行業產業鏈參與公司眾多。由于交換機使用場景較為分散，行業產業鏈參與公司眾多。交換機產業鏈上游主要包括芯片、元器件、光

80、模塊、電路板、網絡操作系統、電源模塊和結構件等元件；中游按照終端應用場景，可分為工業交換機、運營商交換機、數據中心交換機、園區交換機等；下游應用于電信運營、云服務、數據中心等領域。從交換機出貨形式可分為傳統交換機、白盒交換機和裸金屬交換機，其中，傳統品牌交換機廠商主要包括思科、華為、新華三、Juniper、中興通訊、Mellanox 等，白盒交換機廠商主要包括 Arista、銳捷網絡、新華三等，裸金屬交換機包括 Accton、Quanta、Alpha Networks 等。交換機作為數據中心的網絡底座，隨著數據中心的持續建設，有望帶動數據中心交換機的需求。圖圖46：交換機產業鏈交換機產業鏈涉及

81、廠商眾多涉及廠商眾多 資料來源：中商情報網、各公司官網、開源證券研究所 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 28/47 從交換機原材料成本結構來看，芯片成本占比達到 32%，包含以太網交換芯片、CPU、PHY、CPLD/FPGA 等，其中以太網交換芯片和 CPU 是最核心部件，其次為光器件、接插件、殼體、PCB 等。圖圖47：芯片類在以太網交換設備的成本占比最大芯片類在以太網交換設備的成本占比最大 數據來源：億渡數據、開源證券研究所 國內以太網交換設備市場處于快速發展階段國內以太網交換設備市場處于快速發展階段。全球以太網交換設備市場發展較為成熟，根據 IDC、灼識

82、咨詢數據預測，2025 年全球以太網交換設備市場規模有望達到 2112 億元，2020-2025 年的年復合增長率預計將達到 3.2%。國內以太網交換設備市場處于快速發展階段，灼識咨詢數據顯示，2020 年國內以太網交換設備市場規模為 343.8 億元，預計 2025 年市場規模有望達到 574.2 億元，2020-2025 年均復合增長率為 10.8%，年均增速大約是全球市場的三倍，國內市場在全球市場的比重有望從2020 的 19%提升至 2025 年的 27.2%，占比實現大幅提升。圖圖48：預計預計全球以太網交換設備市場全球以太網交換設備市場 2020-2025 年復合年復合增速為增速為

83、 3.2%圖圖49：預計預計國內以太網交換設備市場國內以太網交換設備市場 2020-2025 年復合年復合增速為增速為 10.8%數據來源：IDC、灼識咨詢、開源證券研究所 數據來源：灼識咨詢、開源證券研究所 數據中心以太網交換機主要客戶為云廠商數據中心以太網交換機主要客戶為云廠商，園區交換機主要客戶為中大型企業，園區交換機主要客戶為中大型企業。以太網交換機市場可分為數據中心交換機市場、園區交換機市場、運營商市場和工業交換機市場，其中，數據中心和園區交換機市場空間較大。據 650 Group 數據，預計 2024 年全球數據中心和園區以太網交換機市場規模都將超過 200 億美元，從下游客戶結構

84、來看，數據中心交換機客戶主要以北美五大云廠商為主，園區交換機客戶主要為中大型企業。芯片光器件插接件阻容器件殼體PCB其他行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 29/47 圖圖50：數據中心以太網交換機下游客戶主要是云廠商和大型企業，園區交換機客戶主要為中大型企業數據中心以太網交換機下游客戶主要是云廠商和大型企業，園區交換機客戶主要為中大型企業 資料來源：650 Group、Arista network 2024Q1 財報 國內數據中心交換機占比有望持續提升。國內數據中心交換機占比有望持續提升。據中商情報網數據，國內交換機市場以數據中心交換機為主，2022 年，國內數

85、據中心用以太網交換機收入占比達 47%，我們認為園區交換機需求受宏觀經濟發展節奏影響較大，當前需求增長放緩，相反，AIGC 發展迅猛，或將帶動數據中心交換機持續放量，占比有望持續提升。從交換機制造商結構上來看，仍以品牌商自產為主，2021 年國內交換機品牌商占比 68.7%。圖圖51：2022 年國內數據中心交換機占比接近一半年國內數據中心交換機占比接近一半 圖圖52：2021 年國內交換機制造以品牌商為主年國內交換機制造以品牌商為主 數據來源：中商情報網、開源證券研究所 數據來源：中商情報網、開源證券研究所 隨著隨著 AIGC 持續發展，交換機作為算力網絡底座，需求有望加速釋放。持續發展，交

86、換機作為算力網絡底座，需求有望加速釋放。據 IDC預測，全球生成式AI數據中心以太網交換機市場將以70%的年復合增長率快速增長，有望從 2023 年的 6.4 億美元增長到 2028 年的 90.7 億美元。全球以太網市場份額較為集中，全球以太網市場份額較為集中，CR5 超超 75%，思科份額領先，思科份額領先，華為、新華三華為、新華三份份額靠前額靠前。交換機從全球市場份額來看，2023 年，思科以太網交換機營收同比增長22.2%，非數據中心交換機占比 69.5%，仍居以太網交換機市場首位，市場份額達到43.7%；Arista 憑借數據中心交換機放量，以太網交換機營收同比增長 35.2%，市占

87、率達到 11.1%；華為以太網交換機營收同比增長 10.6%，市場份額達到 9.4%；HPE以太網交換機營收同比增長 67.6%，其中 89.6%來自非數據中心領域，市占率達到9.4%；新華三 2023 年市占率達到 4.2%。數據中心交換機非數據中心交換機品牌商代工廠行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 30/47 圖圖53：全球生成式全球生成式 AI 數據中心以太網交換機市場規模數據中心以太網交換機市場規模有望快速增長有望快速增長 圖圖54：2023 年全球以太網市場份額較為集中年全球以太網市場份額較為集中 資料來源：IDC 資料來源：IDC 行業深度報告行業深

88、度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 31/47 3.2、交換芯片不斷升級，交換芯片不斷升級，102.4T 芯片有望于芯片有望于 2025 年底推出年底推出 通常有三種方式來增加數據中心以太網互聯速率：（1）使用更復雜的信號調制技術，以提高比特速率，增加傳輸效率，如 PAM4 信號調制技術的比特速率是 NRZ信號技術的 2 倍；（2）增加單通道速率或波特率；（3）增加通道數量。圖圖55：三種方式提升互聯速率三種方式提升互聯速率 資料來源：Keysight、開源證券研究所 交換芯片平均迭代周期約為交換芯片平均迭代周期約為 2 年，下一代年，下一代 102.4T 交換芯片有望于交換芯片有

89、望于 2025 年底推年底推出出。數據中心網絡對高性能交換機的需求推動以太網交換芯片的飛速發展，以博通開發的數據中心交換芯片 Tomahawk 系列為例，第一代 Tomahawk 芯片于 2014 年下半年發布，帶寬 3.2Tbps，采用 25Gbps SerDes 技術，支持 32 個 100G 端口；2022年下半年，Tomahawk5 發布，單芯片帶寬高達 51.2Tbps，采用 112Gbps SerDes 技術，支持 64 個 800G 端口（單芯片最多具有 64 個集成 Peregrine SerDes 內核，每個內核集成 8 個 SerDes 和相關 PCS）。芯片制程由 201

90、4 年的 3.2T 22nm 快速演進至 2022 年的 51.2T 5nm，據博通公開電話交流會，下一代 102.4T 芯片有望于 2025 年底推出，或將采用 3nm 制程，單芯片功耗存在超過 1000W 的可能，或切換至液冷散熱模組，我們認為下一代芯片或將沿用 PAM4 技術，SerDes 速率或將達到 224Gbps，通道數量保持 512 個，并且延時方面更低以支持 AI 集群網絡發展。圖圖56：通道速率通道速率向向 224Gbps 提升提升 圖圖57：交換芯片迭代周期約為交換芯片迭代周期約為 2 年年 資料來源：Earlswood Marketing 資料來源：Keysight 行業

91、深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 32/47 圖圖58：美滿美滿 Teralynx10 51.2T 芯片支持芯片支持 32 個個 1.6T 端口端口 圖圖59：新華三新華三首發首發 1.6T 端口端口智算交換機智算交換機 資料來源：Marvell 公告 資料來源：新華三公眾號 AI 高密度訓練需求下，高密度訓練需求下，高交換容量交換機需求持續增長，采用高交換容量交換機需求持續增長，采用多芯片多芯片盒式交換盒式交換機的形式有望填補芯片迭代真空期帶來機的形式有望填補芯片迭代真空期帶來的盒式交換容量瓶頸的盒式交換容量瓶頸。2024 年 3 月，英偉達在 GTC 大會上發布

92、 Quantum-X800 系列交換機，包含 4 顆交換芯片，可實現端到端 800Gb/s 吞吐量。以 Q3400-RA 型號為例，整體高度 4U，可實現 144 個 800G 端口分布在 72 個 OSFP 端口中，總交換容量帶寬達到 115.2Tbps，單個隧道為 200Gb/s SerDes，其中，Q3400 仍采用風冷散熱設計，Q3400-LD 采用液冷散熱設計。由于單交換機包含 4 顆交換芯片，交換機容量增長帶動可支持高速率端口數量增長，可充分滿足 AI 集群的高密度組網需求，兩級胖樹拓撲結構下，可連接至多 10368 個 NIC網卡，Quantum-X 以太網系列已被 Azure

93、和 Oracle 云采用。圖圖60：英偉達多芯片盒式交換機英偉達多芯片盒式交換機包含包含 72 個個 1.6T OSFP 端口端口 資料來源：Nvidia 公告 中國移動主導中國移動主導 GSE 芯片研發，國產芯片研發，國產 51.2T 交換芯片交換芯片加速發展加速發展。2024 年 9 月，中國移動啟動 GSE 芯片合作伙伴招募，計劃向計劃向 GSE 交換芯片方向投入上億元資金，交換芯片方向投入上億元資金，與合作伙伴共同開發一款高規格的（與合作伙伴共同開發一款高規格的（51.2T 以上），以上），適用于智算、通算、超算等場景的芯片產品，國產交換芯片有望加速追趕。行業深度報告行業深度報告 請務

94、必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 33/47 3.3、AI 拉動高速交換機需求，全球拉動高速交換機需求，全球 800G 交換機開始放量交換機開始放量 AIGC 持續帶動數據中心市場持續增長，持續帶動數據中心市場持續增長，800G 端口端口數據中心交換機數據中心交換機有望于有望于 2024年開始放量，年開始放量，400G 需求加速釋放需求加速釋放。據 IDC 數據，2023 年全球以太網交換機市場規模達到 442 億美元，同比增長 20.1%，全球企業及運營商路由器市場規模達到 164億美元，同比基本持平。分市場結構來看，2023 年數據中心市場規模達到 183 億美元，同比增長 13.6%，

95、占比達到 41.5%，其中，100G 端口交換機仍為市場主流，占數據中心市場46.3%，營收同比增長6.4%，200/400G端口交換機營收同比增長68.9%，ODM 廠商直銷營收達到 63 億美元，同比增長 16.2%，占數據中心市場 14.3%；非數據中心交換機市場規模達到 259 億美元，同比增長 25.2%，其中，1G 端口交換機仍占主流，占非數據中心市場 56.5%，同比增長 24.2%，10G 端口交換機 2023Q4 占比20.4%，全年營收同比增長5.3%。分地區來看，美國地區市場2023年同比增長28.8%，中國市場雖然全年下跌 4.0%，但在 2023Q4 同比增長 9.1

96、%，市場需求持續回暖。圖圖61：2023 年全球以太網交換機市場持續增長年全球以太網交換機市場持續增長 資料來源：IDC 據 DellOro 數據，從端口速率來看，2023 年全球 100G 端口數據中心交換機仍為主流，400G 端口交換機加速放量，預計 2024 年 800G 端口交換機有望逐漸放量，并逐漸成為主流，1.6T 端口交換機有望于 2026 年左右開始放量。對于 AI 后端網絡，DellOro 預計到 2027 年，AI 后端網絡中幾乎所有端口都將以 800 Gbps 的最低速度運行，其中 1600 Gbps 占端口的一半，網絡帶寬將以 3 位數復合增速迅速提升。圖圖62：202

97、4 年年 800G 端口交換機有望加速放量端口交換機有望加速放量 圖圖63：AI 后端網絡速率后端網絡速率有望有望加速迭代加速迭代 資料來源：DellOro，注：預測不包含以太網 AI 資料來源：DellOro 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 34/47 國內國內數據中心交換機市場持續增長，加速向數據中心交換機市場持續增長，加速向 400G 端口交換機迭代。端口交換機迭代。據 IDC 數據，2023 年中國交換機市場規模同比增長 0.7%，其中數據中心交換機同比增長 2.2%。隨著 AI 模型的快速發展，數據中心超大規模組網需求持續提升，網絡需求由云數據中心

98、CPU 計算的 10G100G 上升至 GPU 訓練的 100G400G，預計 2024 年 400G 端口出貨量將繼續增長，51.2Tb 芯片的成熟商用也將助推 400G 端口的采用。2023 年園區交換機市場受到宏觀經濟波動影響，同比下滑 0.5%，伴隨宏觀經濟好轉，園區交換機部署節奏有望回到正軌。圖圖64：2023 年年國內國內數據中心交換機市場持續增長數據中心交換機市場持續增長 圖圖65：2023Q1 國內新華三、華為、銳捷網絡份額靠前國內新華三、華為、銳捷網絡份額靠前 資料來源：IDC 數據來源：IDC、開源證券研究所 新華三華為銳捷網絡思科中興其他行業深度報告行業深度報告 請務必參

99、閱正文后面的信息披露和法律聲明 35/47 4、交換機交換機變革變革 3：交換機白盒化趨勢顯著，帶來新成長機遇：交換機白盒化趨勢顯著，帶來新成長機遇 多方助力，白盒交換機在過去多方助力，白盒交換機在過去 30 年間加速發展。年間加速發展。1994 年，Linux 1.0 版本正式發布，2 年后 2.0 版本正式更新，提供了網絡協議/功能控制的開源框架。用戶可根據自己的需求，對網絡功能與協議進行修改和定制。2013 年，OCP 開啟交換機硬件白盒化的標準化工作機硬件白盒化的標準化工作，2015 年，第一款白盒交換機 Wedge 正式亮相。至今，白盒設備、軟件操作系統、網絡自動化等技術蓬勃的發展，

100、白盒交換機生態不斷完善。圖圖66：白盒交換機在過去白盒交換機在過去 30 年間加速發展年間加速發展 資料來源：網絡通信與安全紫金山實驗室未來網絡白皮書、張成林等面向未來網絡的白盒交換機體系綜述、開源證券研究所 白盒交換機核心在于解耦。白盒交換機核心在于解耦。傳統交換機采用軟硬一體化設計，底層芯片與上層系統緊密捆綁，白盒交換機是一種硬件與軟件解耦的網絡交換機，利用標準化芯片接口解耦底層芯片和上層應用，其硬件由開放化的硬件組件組成，而軟件（包括操作系統和網絡功能等）可以由用戶或第三方自由選擇和定制。而裸金屬交換機只包含硬件，由用戶自主購買或者選擇軟件操作系統。從硬件上來看，主要包括（1）交換芯片：

101、用于交換轉發數據包，是交換機的核心部件，白盒交換機芯片要求接口標準化，解耦底層芯片和上層應用；（2）CPU 芯片：主要管控系統運作；（3）網卡：提供 CPU 側管理功能；（4）存儲器件：包括內存、硬盤等；（5）外圍硬件：包括風扇、電源等，接口、結構等需要符合 OCP 或其他標準化規范。從軟件上看，軟件主要指網絡操作系統（NOS）以及其所搭載的網絡應用，NOS 一般通過基礎軟件平臺的引導來完成安裝，而芯片接口層會將交換芯片的硬件功能封裝成統一的接口，從而實現上層應用與底層硬件的解耦。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 36/47 圖圖67：白盒交換機白盒交換機硬件與

102、軟件解耦硬件與軟件解耦 資料來源：網絡通信與安全紫金山實驗室未來網絡白皮書 白盒交換機靈活性、可擴展性較高。白盒交換機靈活性、可擴展性較高。白盒交換機不同于傳統品牌交換機，相比傳統交換機，白盒交換機靈活性、可擴展性較高，采購和維護成本較低，廣泛應用于互聯網和運營商網絡。白盒交換機產業生態較為完善，上游主要為硬件提供商包括 Arista、思科、新華三、銳捷網絡、Accton、工業富聯、Dell、Quanta 等，網絡操作系統供應商包括 Arrcus，Kaloom，Cumulus，Big Switch、FBOSS、SONIC 等，下游客戶主要包括云服務商、電信運營商等，主要利用白盒交換機用于業務轉

103、型和網絡重構。圖圖68：白盒交換機產業生態較為完善白盒交換機產業生態較為完善 資料來源：各公司官網、網絡通信與安全紫金山實驗室未來網絡白皮書、SDNLAB、開源證券研究所 Sonic 逐漸成為超大數據中心網絡首選開源系統，白盒交換機市場空間持續增長。逐漸成為超大數據中心網絡首選開源系統，白盒交換機市場空間持續增長。2016 年，微軟在 OCP 峰會上正式發布 SONiC(Software for OpenNetworking in the Cloud)開源交換機操作系統，SONiC 將網絡軟件與底層硬件分離，并建立在交換機抽象接口（SAI）的 API 之上，SAI 為 ASIC 提供統一接口。

104、目前，SONiC 作為一個成熟的構建交換機網絡功能的軟件集架構，可實現數據控制面與轉發面的分離，用戶通過購買白盒交換機搭載 SONiC 實現不同網絡功能，能夠更快調試、測試、更改軟件策略和拓撲，進而實現新的網絡架構，已被 BBAT、微軟、谷歌等國內外多個云廠商規模部署運行，其中大部分為單芯片盒式交換機。據 Omdia 數據，2022 年數據中心以太網交換機端口出貨量增長 12%，其中思科市場份額為 37%，Arista 18%，華為 8%，H3C 7%，白盒供應商份額占比 14%，同比增長 4 個百分點。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 37/47 圖圖69：S

105、ONIC 軟件系統結構軟件系統結構圖圖 圖圖70：SONiC 參與廠商參與廠商眾多眾多 資料來源：ODCC 框式開放自研交換機技術實現與應用場景白皮書 資料來源：Sonic 官網 圖圖71：2021 年年白盒交換機端口出貨份額占比白盒交換機端口出貨份額占比 10%圖圖72：2022 年白盒交換機年白盒交換機端口出貨端口出貨份額份額占比占比 14%數據來源：Omdia、開源證券研究所 數據來源：Omdia、開源證券研究所 白盒供應商,10%CiscoAristaHuawei白盒供應商H3CJuniperDellHPE其他白盒供應商,14%CiscoArista白盒供應商HuaweiH3C其他行業

106、深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 38/47 5、交換機交換機變革變革 4：光交換機逐漸成熟，光電融合組網落地大模：光交換機逐漸成熟，光電融合組網落地大模型訓練型訓練 光交換機光交換機可靠性更強，功耗更低可靠性更強，功耗更低。在光電融合交換方案中,光交換功能模塊的主要方案分為光電路交換（OCS）、光突發交換(OBS)和光包交換(OPS)3 種。光電路交換機（OCS）主要通過配置光交換矩陣,從而在任意輸入/輸出端口間建立光學路徑以實現信號的交換。（1）由于光傳播路徑的寬帶和無源的特性,OCS 對光信號的速率和協議等均是透明的,不需要隨著服務器 NIC 網卡速率以及端口

107、迭代，相同 OCS 硬件可以跨代際的被重復利用，長期成本開支更低，生命周期較長；（2）由于沒有光/電轉換和相應的包處理和分發的過程,OCS 擁有更小的每端口功耗，以 400Gbps 端口為例，OCS 每端口功耗10W)，以及較低的時延（OCS 時延數十 ns，EPS 時延百 s)；（3）由于 OCS 整機使用芯片類型及數量較少，故障率遠低于電交換機，可靠性更強。由于 OCS 缺乏包處理能力，只能將某個輸入/輸出端口連通配對,只有當全局動態的流量預測與實時光交換矩陣配置完美結合時，OCS 才能較好滿足業務需求，而傳統業務流量通常難以預測，成為了制約 OCS 規模應用的重要因素，但 AI 大模型預

108、訓練基于已知的數據集和模型算法，具有流量可預測的特點，進而催生了 OCS 的眾多應用形式,當前光電融合方案中 OCS 方案商用化程度較高，基于 3D-MEMS 系統的 OCS 方案綜合應用較好。表表7：WDM/MEMS 方案商用程度較好方案商用程度較好 架構名稱架構名稱 交換類型交換類型 控制方式控制方式 光學設備光學設備 連接方式連接方式 可擴展性可擴展性 商用化水平商用化水平 Helios EPS/OCS 分布式 WDM 光纖 中 商用設備 C-Through EPS/OCS 集中式 MEMS 光纖 低 商用設備 Mordia OCS 集中式 WSS 光纖 低 實驗原型 RotorNet

109、OCS 分布式 MEMS 光纖 高 實驗原型 Sirius OCS 分布式 AWGR、TunableLaser 光纖 高 實驗原型 Proteus OCS 集中式 WSS、MEMS 光纖 低 商用設備 OSA OCS/OPS 集中式 WSS、MEMS 光纖 低 商用設備 Lotus OCS/OPS 分布式 AWGR 光纖 中 軟件仿真 ReSAW OPS/OBS 分布式 AWGR、TunableLaser 光纖 高 實驗原型 Spanke OCS 分布式 WSS 光纖 高 實驗原型 ProjecToR OCS 分布式 DMD 空間光 高 實驗原型 FireFly OCS 分布式 SM/GM 空

110、間光 低 實驗原型 資料來源：唐雄燕等智算數據中心光電交換技術綜述、開源證券研究所 以谷歌 OCS 解決方案為例，OCS 在谷歌基礎設施中主要有 Jupiter 數據中心和TPU 數據中心兩大應用場景。在初代 Jupiter 的基礎上，通過引入 OCS 取代 Spine 層傳統電交換機，將網絡邏輯拓撲 CLOS 架構演進到 Aggregation 層的直接光互聯,由于 OCS 采用光交換，對傳輸的速率無感，通過進一步引入 WDM 和環行器等技術可行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 39/47 以實現在單根光纖上傳輸通道數的增加以及 Tx/Rx 雙路信號，以提升單光

111、纖的數據傳輸速率，在增加帶寬容量的同時，減少電力消耗和降低成本。目前已有 Polatis、Coherent 和光迅等多家公司推出了商用的 OCS 產品。圖圖73：谷歌谷歌阿波羅阿波羅架構核心層采用架構核心層采用 OCS 交換機交換機 圖圖74：Coherent 和光迅科技推出商用和光迅科技推出商用 OCS 產品產品 資料來源：Mission Apollo:Landing Optical Circuit Switching at Datacenter Scale 資料來源：唐雄燕等智算數據中心光電交換技術綜述 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 40/47 6、投資

112、建議及交換機相關企業介紹投資建議及交換機相關企業介紹 AIGC 有望拉動高速交換機需求持續增長，交換機產業鏈有望長期受益。有望拉動高速交換機需求持續增長，交換機產業鏈有望長期受益。（1）交換機）交換機&交換芯片推薦標的：紫光股份、盛科通信、中興通訊；受益標的：交換芯片推薦標的：紫光股份、盛科通信、中興通訊；受益標的：銳捷網絡、菲菱科思、共進股份、烽火通信、銳捷網絡、菲菱科思、共進股份、烽火通信、Arista 網絡、思科、網絡、思科、Juniper、博通、博通、Marvell 等；等；（2）全光交換機受益標的：光迅科技）全光交換機受益標的：光迅科技、Coherent 等；等；（3）工業交換機受益

113、標的：映翰通、三旺通信、東土科技等；）工業交換機受益標的：映翰通、三旺通信、東土科技等；（4）交換機配套）交換機配套 AIDC 推薦標的：寶信軟件、潤澤科技；受益標的：光環新網、推薦標的：寶信軟件、潤澤科技；受益標的：光環新網、奧飛數據、云賽智聯、網宿科技等；奧飛數據、云賽智聯、網宿科技等；（5）交換機配套光器件推薦標的：中際旭創、新易盛、天孚通信；受益標的：）交換機配套光器件推薦標的：中際旭創、新易盛、天孚通信；受益標的：華工科技、光迅科技、源杰科技等；華工科技、光迅科技、源杰科技等；（6）交換機配套液冷）交換機配套液冷推薦標的：英維克；受益標的：科華數據、網宿科技、飛推薦標的：英維克；受益

114、標的：科華數據、網宿科技、飛榮達、高瀾股份、申菱環境等。榮達、高瀾股份、申菱環境等。圖圖75：交換機行業重要上市公司交換機行業重要上市公司 資料來源：開源證券研究所 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 41/47 表表8：交換機行業交換機行業受益標的受益標的估值估值表表 證券簡稱證券簡稱 證券代碼證券代碼 評級評級 收盤價收盤價（元）（元）市值市值 （億元）（億元）EPS（元（元/股）股）PE 2024E 2025E 2026E 2024E 2025E 2026E 紫光股份 000938.SZ 買入 24.86 711.02 0.81 1.08 1.29 30.7

115、 23.0 19.3 中興通訊 000063.SZ 買入 31.06 1,251.11 1.89 2.07 2.35 16.4 15.0 13.2 銳捷網絡 301165.SZ 未評級 48.37 274.83 0.95 1.24 1.52 51.1 39.1 31.8 烽火通信 600498.SH 增持 18.18 215.34 0.57 0.79 0.98 31.8 23.0 18.5 共進股份 603118.SH 增持 8.41 66.21 0.14 0.25 0.34 58.7 33.5 24.7 菲菱科思 301191.SZ 未評級 78.80 54.64 2.26 3.00 3.8

116、6 34.9 26.3 20.4 光迅科技 002281.SZ 增持 40.72 323.15 0.98 1.37 1.72 41.6 29.7 23.7 映翰通 688080.SH 未評級 35.61 26.30 1.54 1.95 2.46 23.1 18.3 14.5 三旺通信 688618.SH 未評級 23.75 26.21 1.06 1.46 1.95 22.4 16.3 12.2 東土科技 300353.SZ 未評級 13.66 83.99 0.08 0.15 0.25 162.8 91.1 55.3 證券簡稱證券簡稱 證券代碼證券代碼 評級評級 收盤價收盤價（元）（元）市值市值

117、 （億元）（億元）營業收入（億元）營業收入（億元）PS 2024E 2025E 2026E 2024E 2025E 2026E 盛科通信-U 688702.SH 買入 72.02 295.28 11.62 15.36 20.88 25.4 19.2 14.1 數據來源：Wind、開源證券研究所，股價為 2024 年 12 月 9 日收盤價（除紫光股份、盛科通信-U、中興通訊為開源證券研究所預測外，其余均采用 wind 一致性預期）6.1、盛科通信盛科通信：稀缺的：稀缺的國產國產商用商用交換機芯片龍頭交換機芯片龍頭 盛科通信立足于以太網交換芯片領域，提供以太網交換芯片模組和定制化產品解決方案。公

118、司深耕以太網交換芯片領域的研發、設計和銷售，現已形成豐富的以太網交換芯片產品序列，目前已擁有 100Gbps-2.4Tbps 的交換容量和 100M-400G 的端口速率的交換芯片，覆蓋從接入層到核心層的以太網交換產品，自研以太網交換芯片已進入新華三、銳捷網絡、邁普技術等國內主流網絡設備商的供應鏈；在自研以太網芯片的基礎上提供芯片模組，同時為行業客戶提供定制化服務，提供定制化產品解決方案。此外，公司提供少量以白盒以太網交換機為主的終端產品，主要面向企業網絡、運營商網絡、數據中心網絡和工業網絡等場景需求。圖圖76：盛科通信盛科通信產品包括交換芯片產品包括交換芯片/模組、操作系統和交換機模組、操作

119、系統和交換機 資料來源：盛科通信官網、開源證券研究所 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 42/47 6.2、紫光股份：國內交換機排頭兵，率先布局紫光股份：國內交換機排頭兵，率先布局 1.6T 端口、端口、800G CPO 交交換機換機 紫光股份作為云計算基礎設施建設和行業智慧應用服務的領先者，提供智能化的網絡、計算、存儲、云計算、安全和智能終端等全棧 ICT 基礎設施及服務，主要包含：（1）網絡設備：交換機、路由器、WLAN、IoT、SDN、5G 小站、PON 等；（2）服務器：通用服務器、人工智能服務器、塑合刀片服務器、關鍵業務服務器、邊緣服務器等；（3）存儲

120、產品：全閃存集中式存儲、混合閃存集中式存儲、分布式存儲、備份、容災設備和存儲網絡設備等；（4）云計算與云服務：虛擬化平臺、云操作系統、超融合產品、分布式存儲系統、云桌面、大數據平臺等產品及云運營服務等；（5）網絡安全產品及服務：邊界安全（包括防火墻、入侵防御系統等）、云安全、安全大數據、終端安全等領域產品及專業安全服務；（6）智能終端：商用筆記本電腦、商用臺式機、智慧屏等。交換機方面，公司深耕交換機產品多年，產品覆蓋企業及園區、數據中心、工業交換機等場景，率先推出 51.2T 800G CPO 硅光數據中心交換機，首發 1.6T 端口智算交換機，適用于 AIGC 集群或數據中心高性能核心交換等

121、業務場景。據 IDC 數據，2024Q1 公司在中國以太網交換機、企業網交換機、園區交換機市場，分別以 34.8%、36.5%、41.6%的市場份額排名第一，在中國數據中心交換機市場份額 29.0%，位列第二。圖圖77：新華三數據中心交換機新華三數據中心交換機最大最大支持支持 51.2 萬萬卡卡組網組網 圖圖78：2023 年首發年首發 800G CPO 交換機交換機 資料來源：新華三公眾號 資料來源：新華三官網 6.3、中興通訊中興通訊：核心芯片自研，核心芯片自研，400G 交換機交換機全場景布局全場景布局 中興通訊擁有 ICT 行業完整的、端到端的產品和解決方案，處于行業領先地位。公司是全

122、球領先的綜合通信與信息技術解決方案提供商，基于 ICT 全棧核心能力，圍繞連接（CT 技術）、算力（IT 技術）、云網融合構建高效數字底座，聚焦于運營商網絡、政企業務和消費者業務。運營商網絡：基于 ICT 端到端全棧核心能力，面向運營商傳統網絡，推出 5G基站、5G 核心網等無線產品；推出固網、光傳輸、路由器、交換機、光模塊等有線產品；面向運營商云網業務，推出云電腦、服務器及存儲產品、數據中心交換機和路由器、數據中心電力模塊和液冷系統等產品。政企業務：緊跟算力浪潮，依托芯片、數據庫和操作系統等底層核心技術，深入拓展國內政企市場，產品主要包括星云研發 AI 大模型、模型訓推一體機、全系列服務器（

123、AI 服務器、GPU 服務器、通用服務器、信創服務器等）及存儲設備、數據中心交換機和路由器、數據庫、5G+數字星云平臺、車規級模組等。消費者業務：公司持續推出多款新品，產品矩陣不行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 43/47 斷豐富，產品主要包含手機、平板電腦、AR 眼鏡、MBB&FWA、PON CPE、機頂盒、路由器等。交換機方面，公司推出國產超高密 400GE 框式交換機，搭載了自研的 7.2T 分布式轉發芯片，采用業界領先的 112Gb/s 高速總線和正交連接器，整機支持高達 576個 400G 或 288 個 800GE 接口，充分滿足了大規模數據中心和云

124、服務商對高帶寬、高密度網絡的需求。同時支持提供 51.2T/12.8T/3.2T/2T 等多種型號，靈活匹配不同場景下 100GE/400GE 組網需求。據 IDC 數據，2024Q1 公司在中國以太網交換機運營商市場營收實現同比增速第一，在數據中心交換機運營商市場領域，中興通訊市場份額躍居第二位。圖圖79：中興中興 400G 框式及盒式交換機框式及盒式交換機 資料來源：中興通訊官網 6.4、銳捷網絡銳捷網絡：中標多個頭部互聯網客戶項目，受益于白盒化浪潮中標多個頭部互聯網客戶項目，受益于白盒化浪潮 銳捷網絡主營業務為網絡設備、網絡安全產品及云桌面解決方案的研發、設計和銷售，主要產品包括網絡設備

125、（交換機、路由器、無線產品等）、網絡安全產品（安全網關、下一代防火墻、安全態勢感知平臺等）、云桌面整體解決方案（云服務器、云終端、云桌面軟件）以及 IT 運維等其他產品及解決方案。公司產品遍及網絡建設中的各主要層級，廣泛應用于局域網、城域網、廣域網等各類型計算機網絡中，根據 IDC 數據統計，2024 年第一季度，公司在中國以太網交換機市場占有率排名第三，在中國數據中心交換機市場占有率排名第三，在中國企業級 WLAN 市場占有率排名第二，其中 Wi-Fi 6 產品出貨量排名第一。圖圖80：銳捷網絡數據中心交換機產品矩陣銳捷網絡數據中心交換機產品矩陣 圖圖81：銳捷網絡推出銳捷網絡推出 AI-F

126、abric 三級多軌網絡架構三級多軌網絡架構 資料來源：銳捷網絡官網 資料來源：銳捷網絡官網 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 44/47 6.5、共進股份共進股份：800G 交換機陸續交付，突破多個海外客戶交換機陸續交付，突破多個海外客戶 共進股份主要業務包括網通及數通業務（PON 系列、AP 系列、DSL 系列等各類寬帶接入終端，交換機、核心路由等數通產品）、移動通信業務（4G/5G 小基站設備、固定無線接入設備以及以移動通信為技術基礎的各類專業和綜合應用產品）、汽車電子業務等。其中，數通業務已覆蓋園區/SMB 交換機及 100G、400G、800G 等多種

127、數據中心交換機。2024 年上半年公司 800G 數據中心交換機已開始陸續交付，工業交換機 JDM 項目完成零突破，獲海外 P 客戶、B 客戶 SMB 交換機項目，交換機海外客戶近 10 家。圖圖82：共進股份推出共進股份推出數據中心交換機產品數據中心交換機產品 資料來源：共進電子官網 6.6、菲菱科思菲菱科思：發力中高端發力中高端產品產品，國內領先國內領先 ODM/OEM 廠商廠商 菲菱科思多年來專注于網絡通信設備領域，在業務拓展方面，繼續深耕園區接入、匯聚層中高端交換機，在產品方案方面，深度擴展國產方案交換機、安全防火墻、IOT 網關等業務；在中高端數據中心交換機產品部分，在 200G/4

128、00G/2.0T/8.0T 數據中心交換機上迭代 12.8T 等產品形態，擴展了基于國產 CPU 的 COME 模塊；在交換機細分領域，擴展了工業控制和邊緣計算場景需求的新一代 TSN 工業交換、Multi-GE（2.5G/5G/10G）電口交換機及 2.5G 光上行千兆交換機/2.5G 光下行萬兆上行全光交換機等，已經成為 S 客戶、新華三、銳捷網絡等國內主要品牌商的合格供應商。圖圖83：菲菱科思推出菲菱科思推出 12.8T 交換機交換機 資料來源：菲菱科思官網 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 45/47 7、風險提示風險提示（1）云計算需求不及預期）云計算

129、需求不及預期 若云計算需求不及預期，將會影響到國內云巨頭、電信運營商對于網絡設備的采購。（2）數字經濟增長數字經濟增長不及預期不及預期 若國內數字經濟增速放緩，則會影響園區及企業、工業對網絡設備采購，進而影響交換機、路由器等網絡設備放量。（3）AI 發展發展不及不及預期預期 若 AIGC 發展不及預期，將會影響 AI 后端組網需求，進而影響高速率數據中心交換機的采購量。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 46/47 特別特別聲明聲明 證券期貨投資者適當性管理辦法、證券經營機構投資者適當性管理實施指引（試行）已于2017年7月1日起正式實施。根據上述規定，開源證券評

130、定此研報的風險等級為R4（中高風險），因此通過公共平臺推送的研報其適用的投資者類別僅限定為專業投資者及風險承受能力為C4、C5的普通投資者。若您并非專業投資者及風險承受能力為C4、C5的普通投資者，請取消閱讀，請勿收藏、接收或使用本研報中的任何信息。因此受限于訪問權限的設置，若給您造成不便，煩請見諒！感謝您給予的理解與配合。分析師承諾分析師承諾 負責準備本報告以及撰寫本報告的所有研究分析師或工作人員在此保證，本研究報告中關于任何發行商或證券所發表的觀點均如實反映分析人員的個人觀點。負責準備本報告的分析師獲取報酬的評判因素包括研究的質量和準確性、客戶的反饋、競爭性因素以及開源證券股份有限公司的整

131、體收益。所有研究分析師或工作人員保證他們報酬的任何一部分不曾與，不與，也將不會與本報告中具體的推薦意見或觀點有直接或間接的聯系。股票投資評級說明股票投資評級說明 評級評級 說明說明 證券評級證券評級 買入（Buy）預計相對強于市場表現 20%以上；增持（outperform）預計相對強于市場表現 5%20%；中性（Neutral）預計相對市場表現在5%5%之間波動；減持（underperform）預計相對弱于市場表現 5%以下。行業評級行業評級 看好（overweight）預計行業超越整體市場表現；中性（Neutral）預計行業與整體市場表現基本持平；看淡（underperform）預計行業弱

132、于整體市場表現。備注：評級標準為以報告日后的 612 個月內，證券相對于市場基準指數的漲跌幅表現，其中 A 股基準指數為滬深 300 指數、港股基準指數為恒生指數、新三板基準指數為三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）、美股基準指數為標普 500 或納斯達克綜合指數。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重建議；投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者應閱讀整篇報告，以獲取比較完整的觀點與信息，不應僅僅依靠投資評級來推斷結論。分析、估值方法的局限性

133、說明分析、估值方法的局限性說明 本報告所包含的分析基于各種假設，不同假設可能導致分析結果出現重大不同。本報告采用的各種估值方法及模型均有其局限性，估值結果不保證所涉及證券能夠在該價格交易。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 47/47 法律聲明法律聲明 開源證券股份有限公司是經中國證監會批準設立的證券經營機構，已具備證券投資咨詢業務資格。本報告僅供開源證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）的機構或個人客戶（以下簡稱“客戶”）使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。本報告是發送給開源證券客戶的，屬于商業秘密材料，只有開源證券客戶才能參考或使用，如接收人并非開

134、源證券客戶，請及時退回并刪除。本報告是基于本公司認為可靠的已公開信息，但本公司不保證該等信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他金融工具的邀請或向人做出邀請。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可能會波動。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告?？蛻魬斂紤]到本公司可能存在可能影響本報告客觀性的利益沖突，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。本公司未確

135、保本報告充分考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需要。本公司建議客戶應考慮本報告的任何意見或建議是否符合其特定狀況，以及（若有必要）咨詢獨立投資顧問。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。若本報告的接收人非本公司的客戶，應在基于本報告做出任何投資決定或就本報告要求任何解釋前咨詢獨立投資顧問。本報告可能附帶其它網站的地址或超級鏈接，對于可能涉及的開源證券網站以外的地址或超級鏈接，開源證券不對其內容負責。本報告提供這些地址或超級鏈接的目的純粹是為了客戶使用方便，鏈接網站的內容不構成

136、本報告的任何部分，客戶需自行承擔瀏覽這些網站的費用或風險。開源證券在法律允許的情況下可參與、投資或持有本報告涉及的證券或進行證券交易，或向本報告涉及的公司提供或爭取提供包括投資銀行業務在內的服務或業務支持。開源證券可能與本報告涉及的公司之間存在業務關系，并無需事先或在獲得業務關系后通知客戶。本報告的版權歸本公司所有。本公司對本報告保留一切權利。除非另有書面顯示，否則本報告中的所有材料的版權均屬本公司。未經本公司事先書面授權，本報告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷貝、復印件或復制品，或再次分發給任何其他人，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記。開開源證券源證券研究所研究所 上海上海 深圳深圳 地址：上海市浦東新區世紀大道1788號陸家嘴金控廣場1號 樓3層 郵編：200120 郵箱： 地址：深圳市福田區金田路2030號卓越世紀中心1號 樓45層 郵編：518000 郵箱： 北京北京 西安西安 地址：北京市西城區西直門外大街18號金貿大廈C2座9層 郵編：100044 郵箱： 地址：西安市高新區錦業路1號都市之門B座5層 郵編：710065 郵箱：