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2023年以來(lái)，以ChatGPT為代表的生成式人工智能大語(yǔ)言模型接連發(fā)布，催生了Al算力需求的激增。更長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)、更高清、更細(xì)節(jié)化的文生視頻以及隨之而來(lái)更多的視頻數(shù)據(jù)，要求光模塊具備更高的傳輸速率和更高的穩(wěn)定性。因此，具有高速傳輸、高密度、高可靠和低功耗等優(yōu)勢(shì)的800G/1.6T及更高規(guī)格的光模塊，成為AI數(shù)據(jù)中心互聯(lián)的核心部件。今日，我們來(lái)回顧和總結(jié)光模塊的原理和結(jié)構(gòu)，以及行業(yè)的市場(chǎng)空間，及發(fā)展趨勢(shì)，以便對(duì)行業(yè)有更全面的認(rèn)識(shí)。
AI已明確加快了光模塊技術(shù)迭代，并且顯著縮短了光模塊升級(jí)周期。2023年之前，光模塊速率翻倍需要約4年時(shí)間。2023年開(kāi)始，為了實(shí)現(xiàn)更高的傳輸速率以匹配日漸提高的計(jì)算速度需求，從400G到800G再到1.6T的代際升級(jí)有望縮短至兩年。
根據(jù)FiberMall數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，2021-2025年交換機(jī)交換容量大約每2年翻1倍，相對(duì)應(yīng)Serdes和光模塊速率也將同步匹配。25.6T的交換機(jī)采用50G的Serdes,對(duì)外使用400G光模塊；51.2T是當(dāng)前主流高端交換機(jī)產(chǎn)品，采用100G Serdes，光互連使用800G光模塊；更加高端的102.4T交換機(jī)采用200G Serdes和1.6T光模塊，互聯(lián)速率再次翻倍。
一、光模塊介紹
1.光模塊結(jié)構(gòu)
根據(jù)頭豹研究院數(shù)據(jù)，從 2022 年光模塊成本構(gòu)成來(lái)看，光器件約占光模塊成本73%，在光器件中，光接收組件（ROSA）與光發(fā)射組件（TOSA）占其成本的比率約為80%，兩者均為有源光器件，其功能核心由光芯片構(gòu)成。
TOSA（Transmit Optical Sub-Assembly，光發(fā)射組件）：主要負(fù)責(zé)將電信號(hào)轉(zhuǎn)換為光信號(hào)，由光源（發(fā)光二極管或激光二極管）、光接口、監(jiān)控光電二極管、金屬或塑料外殼、電接口組成。光源多數(shù)采用激光二極管，功耗低、功率大并且耦合效率高。
ROSA（Receiver Optical Sub-Assembly，光接收組件）：其主要功能是將TOSA傳來(lái)的光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。ROSA包含光電二極管 (PD)、光接口、金屬或塑料外殼以及電接口。
光芯片（包括光探測(cè)器芯片與激光器芯片）成本約占光器件總成本的50%，約占 TOSA 與 ROSA 總成本的 85%。
1.2、光模塊分類
產(chǎn)品分類：按封裝方式、光口速率、傳輸距離、調(diào)制格式、是否支持波 分復(fù)用、適用的光纖類型、光接口工作模式、光芯片類型、連接器接頭 類型、使用方式、工作溫度范圍等。其中，封裝方式、接口速率是最主 要或者常見(jiàn)的分類標(biāo)準(zhǔn)。
應(yīng)用分類：以太網(wǎng)、光纖傳輸、光互聯(lián)、波分復(fù)用、無(wú)線前傳和回傳、有線接入。前三類主要用于數(shù)通網(wǎng)絡(luò)，無(wú)線前傳和回傳、有線接入主要是電信網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景。
圖|光模塊分類
來(lái)源：與非研究院整理
1.3、光芯片分類
光通信等應(yīng)用領(lǐng)域中，激光器芯片和探測(cè)器芯片合稱為光芯片。光芯片是光電子器件的重要組成部分，是半導(dǎo)體的重要分類，其技術(shù)代表著現(xiàn)代光電技 術(shù)與微電子技術(shù)的前沿研究領(lǐng)域。
圖|光芯片之于半導(dǎo)體的關(guān)系示意圖
來(lái)源：源杰科技招股書(shū)
激光器芯片，按出光結(jié)構(gòu)可進(jìn)一步分為面發(fā)射芯片和邊發(fā)射芯片，面發(fā)射芯片包括 VCSEL 芯片，邊發(fā)射芯片包括 FP、DFB 和 EML 芯片；探測(cè)器芯片，主要有 PIN 和 APD 兩類。
二、光模塊行業(yè)應(yīng)用及市場(chǎng)空間
光模塊的下游應(yīng)用廣泛分布在數(shù)據(jù)中心、5G 基站和承載網(wǎng)、光纖接入及新興產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域。光模塊的市場(chǎng)規(guī)模主要受到電信和云廠商（CSP）資本支出的影響，但其中來(lái)自CSP方面的投入波動(dòng)影響最大。其中2019年的下行周期，就主要是來(lái)自于云計(jì)算廠商的收縮；而在2022年年底，云廠商又開(kāi)始了新一輪的壓縮開(kāi)支，計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)的投入均謹(jǐn)慎，致使2023 年初行業(yè)壓力都較大。但之后由于AI對(duì)高速光模塊市場(chǎng)的拉動(dòng)，2023年行業(yè)全年仍實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。
Lightcounting數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)2024年，800G將成為市場(chǎng)主流，需求火熱，1.6T也將開(kāi)始放量，整體市場(chǎng)增速有望超過(guò)40%，其中數(shù)通 光模塊增長(zhǎng)預(yù)計(jì)最為迅速。預(yù)計(jì)2025年，行業(yè)還將增長(zhǎng)20%以上，2026-2027年增速還將維持在兩位數(shù)以上。
2.1、行業(yè)空間分析
2.1.1、全球市場(chǎng)規(guī)模
根據(jù) LightCounting 的數(shù)據(jù)，2016 年至 2020 年，全球光模塊市場(chǎng)規(guī)模從 58.6 億美元增長(zhǎng)到 66.7 億美元。光模塊的全球市場(chǎng)規(guī)模在 2022-2027 年或?qū)⒁?CAGR11%保持增長(zhǎng)，2027 年有望突破200億美元。
而根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2029全球及中國(guó)光通信組件行業(yè)深度研究報(bào)告》顯示，2023年全球光模塊的市場(chǎng)規(guī)模約99億美元，同比增長(zhǎng)3.1%。中商產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測(cè)，2024年全球光模塊市場(chǎng)規(guī)模將突破100億美元，2027年將突破150億美元。
2023Q4 海外云巨頭的 （微軟、亞馬遜、蘋果、Meta、谷歌）合計(jì)資本開(kāi)支同比提升 4.81%至 441.64億美元。根據(jù) Factset一致預(yù)期，2024年合計(jì)資本開(kāi)支將同比增長(zhǎng)27.2%至 1938.3 億美元。
2.1.2、中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模
根據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究，2021年我國(guó)光模塊行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模從2016年的250.9億元增長(zhǎng)至415.22億元，2022年市場(chǎng)規(guī)模約為476.82億元，預(yù)計(jì)2023年中國(guó)光模塊行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到554.5億元。
2.2、以太網(wǎng)光模塊市場(chǎng)規(guī)模
根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）發(fā)布的全球以太網(wǎng)交換機(jī)季度跟蹤報(bào)告和全球路由器季度跟蹤報(bào)告顯示， 2023 年，全球以太網(wǎng)交換機(jī)收入同比增長(zhǎng) 20.1%，達(dá)到 442 億美元。2023 年第四季度以太網(wǎng)交換機(jī)市場(chǎng)增長(zhǎng) 0.8%。據(jù) LightCounting 對(duì)于以太網(wǎng)光模塊銷售的預(yù)測(cè)，將從 2023 年的 12 億美元增至 2024 年的 30 億美元和 2025 年的 50 億美元。
2.3、FTTx市場(chǎng)規(guī)模
2.3.1、全球FTTx 光纖接入市場(chǎng)規(guī)模
根據(jù) LightCounting 的數(shù)據(jù)，2020 年 FTTx 光纖接入市場(chǎng)全球光模塊市場(chǎng)出貨量約 6289 萬(wàn)只，市場(chǎng)規(guī)模為 4.73 億美元，隨著新代際 PON 的應(yīng)用逐漸推廣，預(yù)計(jì)至 2025 年全球 FTTx 光模塊市場(chǎng)出貨量將達(dá)到 9208 萬(wàn)只，年均復(fù)合增長(zhǎng)率為 7.92%，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到 6.31 億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率為 5.93%。
圖|FTTx 光模塊出貨量及市場(chǎng)規(guī)模
數(shù)據(jù)來(lái)源： LightCounting、與非研究院整理
2.3.2、中國(guó)光纖接入市場(chǎng)規(guī)模
我國(guó)目前已建成全球規(guī)模最大的光纖和移動(dòng)寬帶網(wǎng)絡(luò)，截至2023年11月末，三家基礎(chǔ)電信企業(yè)的固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶總數(shù)達(dá) 6.36 億戶，比上年末凈增 5906 萬(wàn)戶，其中千兆用戶占比 24.6%；具備千兆網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力的 10G PON 端口數(shù)達(dá) 2272 萬(wàn)個(gè)，比上年末凈增 749.6 萬(wàn)個(gè)。
隨著運(yùn)營(yíng)商進(jìn)一步拓展千兆寬帶業(yè)務(wù)，向 10G PON 升級(jí)已經(jīng)是大勢(shì)所趨。亞太運(yùn)營(yíng)商正引領(lǐng)全球接入網(wǎng)向10G 速率升級(jí), 未來(lái)的增長(zhǎng)空間較大。Omdia 數(shù)據(jù)顯示，大多數(shù)國(guó)家的 FTTH 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)勢(shì)頭正在增強(qiáng)，預(yù)計(jì)到 2027 年，全球 FTTH 家庭滲透將超過(guò) 12 億戶；全球 PON 設(shè)備市場(chǎng)預(yù)計(jì)在 2027 年超過(guò) 180 億美元
2.4、5G 市場(chǎng)規(guī)模
5G 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)可大致分為前傳、中傳、回傳，光模塊也可按應(yīng)用場(chǎng)景分為前傳、中回傳光模塊， 前 傳 光 模 塊 速 率 需 達(dá) 到 25G ， 中 回 傳 光 模 塊 速 率 則 需 達(dá) 到 50G/100G/200G/400G，帶動(dòng) 25G 甚至更高速率光芯片的市場(chǎng)需求。
根據(jù) LightCounting 的數(shù)據(jù)，全球電信側(cè)光模塊市場(chǎng)前傳、（中）回傳和核心波分市場(chǎng)需求將持續(xù)上升，2020 年分別達(dá)到 8.21 億美元、2.61 億美元和 10.84 億美元， 預(yù)計(jì)到 2025 年，將分別達(dá)到 5.88 億美元、2.48 億美元和 25.18 億美元。
2.5、數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)規(guī)模
全球互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)及應(yīng)用數(shù)據(jù)處理集中在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行，使得數(shù)據(jù)流量迅速增長(zhǎng)，而數(shù)據(jù)中心需內(nèi)部處理的數(shù)據(jù)流量遠(yuǎn)大于需向外傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流量，使得數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度不斷提高。
根據(jù) Synergy Research 的數(shù)據(jù)，截至 2020 年底，全球 20 家主要云和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心總數(shù)已經(jīng)達(dá)到 597 個(gè)，是 2015 年的兩倍，其中我國(guó)占比約 10%，排名第二。
光通信技術(shù)在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，極大程度提高了其計(jì)算能力和數(shù)據(jù)交換能力。光模塊是數(shù)據(jù)中心內(nèi)部互連和數(shù)據(jù)中心相互連接的核心部件，根據(jù) LightCounting 的數(shù)據(jù)，2019 年全球數(shù)據(jù)中心光模塊市場(chǎng)規(guī)模為 35.04 億美元，預(yù)測(cè)至 2025 年，將增長(zhǎng)至 73.33 億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率為 13.09%。
根據(jù) Omdia 對(duì)數(shù)據(jù)中心和電信場(chǎng)景激光器芯片的預(yù)測(cè)，高速率光芯片增速較快，2019年至 2025 年，25G 以上速率光模塊所使用的光芯片占比逐漸擴(kuò)大，整體市場(chǎng)空間將從 13.56 億美元增長(zhǎng)至 43.40 億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到21.40%。
三、技術(shù)趨勢(shì)
Lightcounting數(shù)據(jù)顯示，2022年800G數(shù)通光模塊開(kāi)始起量，市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，預(yù)計(jì)到2028年800G及以上速率的光模塊市場(chǎng)規(guī)模占比超過(guò)50%，400G占比排第二位。
AI相關(guān)數(shù)通光模塊增長(zhǎng)較快，份額擴(kuò)大。1）VCSEL主要用于短距離通信，如GPU之間的連接；2）短期看，主要?jiǎng)恿?lái)自于800G產(chǎn)品，主要基于100G VCSEL和EML激光器；3）中長(zhǎng)期動(dòng)力來(lái)自于1.6T，主要基于200G EML、DFB以及VCSEL激光器。
隨著數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)換速度的提升，光模塊帶來(lái)的功耗快速提升。FS數(shù)據(jù)顯示，早期的10G光模塊的功耗在1W左右，到了800G時(shí)功耗上升至30W，光模塊的功耗占交換機(jī)的功耗占比也持續(xù)上升；相比2010年，2022年整體交換機(jī)系統(tǒng)功耗提升了22倍，光通信設(shè)備提升了 26倍，給數(shù)據(jù)中心的節(jié)能和降本都帶來(lái)了很大壓力，光模塊降低功耗的需求快速上升。LPO就是解決能耗高的重要途徑之一。
3.1、LPO技術(shù)
線性驅(qū)動(dòng)可插撥光模塊(linear drive pluggable optics)是指采用了線性直驅(qū)技術(shù)，去除傳統(tǒng)的DSP(數(shù)字信號(hào)處理)/CDR(時(shí)鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)）芯片，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)降功耗、降延遲的優(yōu)勢(shì)。2023年OFC展會(huì)上LPO便備受行業(yè)關(guān)注，更為出色的功耗和成本控制與更低的延遲，為光通信領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變革。
在400G光模塊中，用到的7nm DSP，功耗約為4W，占到了整個(gè)模塊功耗的50%左右。LPO方案把光模塊中的DSP/CDR芯片去除，將相關(guān)功能集成到設(shè)備側(cè)的交換芯片中。光模塊中，只留下具有高線性度的Driver（驅(qū)動(dòng)芯片）和TIA(Trans-Impedance Amplifier,跨阻放大器）,并分別集成CTLE（ContinuousTime Linear Equalization,連續(xù)時(shí)間線性均衡）和EQ(Equalization,均衡）功能，用于對(duì)高速信號(hào)進(jìn)行一定程度的補(bǔ)償。
3.2、光電共封裝（CPO）
CPO指的是交換ASIC芯片和硅光引擎（光學(xué)器件）在同一高速主板上協(xié)同封裝，從而降低信號(hào)衰減、降低系統(tǒng)功耗、降低成本和實(shí)現(xiàn)高度集成。CPO的發(fā)展才剛起步，并且其行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)形成預(yù)計(jì)還要一定時(shí)間，但CPO的成熟應(yīng)用或許會(huì)帶來(lái)光模塊產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)的重大變化。硅光技術(shù)既可以用在傳統(tǒng)可插拔光模塊中，也可以用在CPO方案中。800G傳輸速率下硅光封裝滲透率會(huì)有提升，而CP0方案則更多的是技術(shù)探索。但是從1.6T開(kāi)始，傳統(tǒng)可插拔速率升級(jí)或達(dá)到極限，后續(xù)光互聯(lián)升級(jí)可能轉(zhuǎn)向CPO和相干方案。
四、總結(jié)
英偉達(dá)披露未來(lái)三代數(shù)據(jù)中心半導(dǎo)體技術(shù)路線圖，計(jì)劃2025年推出Blackwell Ultra GPU；2026年推出Rubin GPU；2027年推出Rubin Ultra GPU。GPU迭代周期縮短將推動(dòng)光模塊加速迭代，光模塊升級(jí)確定性高，預(yù)計(jì)1.6T 在24 Q4 開(kāi)始發(fā)貨。
北美頭部云廠商對(duì)于 2024 全年資本開(kāi)支指引整體樂(lè)觀，2024 全年均處于環(huán)比提升區(qū)間，云廠商將加大力度投入 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及研發(fā)工作，有望持續(xù)拉動(dòng)對(duì)于高速率數(shù)通光模塊的需求。
最近LightCounting對(duì)2025年4x100G光模塊需求預(yù)測(cè)提高了5億美元，在2026年提高了10億美元，這些產(chǎn)品的銷售額預(yù)計(jì)將在2026年達(dá)到40億美元以上的峰值。同時(shí)，對(duì)2025年8x100G光模塊的預(yù)測(cè)增加了20億美元，預(yù)計(jì)2026年這些光模塊的銷售額將超過(guò)70億美元。
下載ECAD模型
