幻影视界今天分享的是：《通信行业深度报告：光通信，AI算力中心的神经网络》配资知名证券配资门户，报告由金元证券发布。
研究报告内容摘要如下
单一芯片算力无法满足AI训练需求：模型所需算力与单芯片算力之间的巨大差距。例如GPT-3每次训练迭代需约4.5 EFLOPS计算，但单卡GPU仅提供数十TFLOPS级算力，差距高达百万倍。为突破计算墙，使用数十甚至上百GPU进行并行计算 （分布式训练）。AI算力集群受制于“通信墙”：通过分布式训练部分解决了算力墙和存储墙后，通信墙随之凸显。大模型并行需要大量节点间通信（如AllReduce梯度同步、AlltoAll等），通信性能直接决定训练效率
算力基础建设方面，截至2024年，中国算力总规模为280EFLOPS，2020年至2024年期间年复合增长率为20%。根据弗若斯特沙利文预测，中国算力规模将从2024年的280EFLOPS增长至2029年的648.3EFLOPS，2024-2029年期间仍维持 18.3%的年复合增长率。需求方面，AI创新浪潮下，云端智能平台及数字基础设施解决方案市场规模持续增长：预计2029年，中国云端智能平台、数字基础设施规模将分别增长至1.8万亿、1.3万亿元。
展开剩余81%从国内算力基础设施市场规模来看，网络资源市场规模占比仅次于算力资源。中国算力基础设施规模从2020年的3,397亿元增长至2024年的6,144亿元。2024年，国内计算资源市场规模为3858亿元，为基础设施占比最大项。网络资源市场规模为 1516亿元，仅次于计算资源，约占基础设施市场规模比例为24%。
数据中心正经历高速化、智能化、低功耗与低成本的核心变革，驱动光通信及硅光技术成为不可逆的大趋势。800G规模化商用部署已启动，交换机芯片吞吐量将从2023年的51.2Tb/s跃升至2025年的102.4Tb/s，并加速向800G/1.6T升级；与此同 时，光互连功耗贡献首次超越交换机芯片（400G模块初期功耗10-12W，目标8-10W），迫使行业采用低功耗调制器与光引擎-交换机芯片共封装方案
光模块市场近年来稳步增长，主要得益于对高速数据传输以及人工智能、云计算及5G等数据密集型应用的需求。2020年至2024年期间，全球光模块销售收入从112亿美元增至178亿美元，复合年增长率为12.2%。数据中心和云计算快速发展的带 动下，高速光模块尤其是800G及以上的光模块发展迅猛。800G光模块作为最先进的量产技术，2020年至2024年的复合年增长率高达188.1%，预计2024年至2029年将保持19.1%的稳步增长。与此同时，代表下一代预研技术的1.6T光模块在更 高带宽需求、更低功耗要求及人工智能驱动数据处理的需求推动下将迎来爆发式增长，预计2024年至2029年的复合年增长率将达到180.0%
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