中信建投證券研究

文|劉永旭 閻貴成 武超則 楊偉松

硅光子技術優勢顯著，目前數通光模塊爲下游主要應用場景。Nvidia、Intel、TSMC和Broadcom等海外科技巨頭紛紛佈局硅光子技術，行業有望實現高速發展。與傳統光模塊相比，硅光模塊在有源和無源器件上均有明顯區別，硅光技術可以使光模塊成本有明顯下降，但工藝是影響硅光模塊是否能夠實現量產的關鍵因素之一。

回顧過去幾年硅光模塊發展歷程，英特爾引領硅光子技術在100G時代大放異彩，但由於技術方案不同，200G和400G硅光模塊發展遲緩，而AI算力建設帶來的網絡速率快速升級，降低功耗和成本也成爲光模塊領域發展的主要趨勢，因此800G硅光模塊有望迎來量產機遇，在未來1.6T時代硅光及薄膜鈮酸鋰的優勢則更加明顯。縱觀當前全球硅光模塊市場，思科和英特爾份額保持領先，但一體化佈局的光模塊頭部廠商預計將會顛覆現有競爭格局。值得注意的是，以前光學I/O主要應用在設備之間（服務器到交換機或交換機到交換機），現在也逐步滲透到板上芯片間光互連，未來會在芯片的chiplet之間實現光互連，將進一步拓展硅光技術應用場景。

此外，硅光子技術在CPO、光計算和激光雷達等領域也有較爲明確的應用前景。從產業鏈各環節來看，建議重點關注硅光設備、大功率CW光源、硅光器件及模塊和硅光工藝代工廠領域的投資機會。

硅光子技術優勢顯著，數通光模塊爲下游主要應用場景。海外科技巨頭紛紛佈局硅光子技術，有望實現高速發展。硅光具有兼容成熟的CMOS工藝、集成度高、封裝工藝簡化、低成本和低功耗等優勢。根據Yole的數據，2022年到2028年硅光子芯片的市場規模的CAGR達到44%，其中數通光模塊在硅光子芯片市場中佔比達到90%以上，爲主要應用場景。Nvidia、Intel、TSMC和Broadcom等科技巨頭在光互連等領域爭相佈局硅光子技術，突破在即。

與傳統光模塊相比，硅光模塊在有源和無源器件上均有明顯區別，硅光技術可以使光模塊成本有明顯下降，但工藝是影響硅光模塊是否能夠實現量產的關鍵因素之一。硅光子技術主要是對光模塊中的激光器、調製器和無源器件產生變化。假設在同樣的良率水平下，硅光模塊相比較傳統光模塊的成本有一定的下降，主要體現在：硅光模塊的光源成本大幅降低；硅光芯片能夠集成部分光無源器件以降低成本；硅光模塊製造工藝成本大幅降低。硅光與CMOS工藝兼容性高，但也需要解決很多know-how問題，並且可能會影響最終硅光模塊是否能大批量生產。

硅光800G光模塊有望在2024年實現大批量出貨，一體化佈局的光模塊頭部廠商預計將會顛覆現有競爭格局。英特爾引領硅光子技術在100G時代大放異彩，200G和400G硅光模塊發展遲緩，800G迎來量產機遇，1.6T時代硅光及薄膜鈮酸鋰優勢凸顯。硅光產業鏈下游需求旺盛，上游設計方案百花齊放，一體化佈局的廠商優勢顯著。全球硅光模塊市場，思科和英特爾份額保持領先，但光模塊頭部廠商有望顛覆格局。相干技術下沉至DCI，硅光子技術因其高集成度和低成本，在相干光模塊領域將高速發展。

以前光學I/O主要應用在設備之間（服務器到交換機或交換機到交換機），現在滲透到板上芯片間光互連，未來會在芯片的chiplet之間實現光互連。隨着AI的快速發展，多模態大模型的參數量大幅提升帶來數據傳輸需求的爆發，無論是訓練側還是推理側，數據在GPU和Switch之間以及GPU和HBM之間的傳輸帶寬愈發成爲整個系統的瓶頸。而硅光引擎目前是最佳的光學I/O產品形態之一，將大幅提升傳輸帶寬。此外，英特爾已經推出了採用光互連技術的FPGA商業化產品Stratix 10，以及採用硅光互連技術的泛處理器XPU產品。

硅光子技術在CPO、光計算和激光雷達等領域應用前景較好。CPO是業界公認的未來更高速率光通信的主流產品形態之一，可顯著降低交換機的功耗和成本。硅光引擎是CPO交換機中最佳產品形態之一，有望得到廣泛應用。光計算在AI領域快速發展，低功耗的優勢驅動硅光子技術產品快速推進。硅光子技術應用在固態激光雷達的FMCW和OPA方案中，高集成度和低成本優勢顯著。

投資機會一：硅光設備。硅光工藝設備除了包括高精度的硬件，軟件和技術支持也是非常重要的競爭力。

投資機會二：大功率CW光源。外置大功率CW光源是目前硅光模塊採用的主要激光器方案，既可以降低激光器成本，也能降低光模塊的失效比例。外置大功率CW光源不僅可以用於硅光模塊，也可以用在CPO和光互連等產品上。國內多家光芯片公司都在積極佈局，均推出了各種功率的CW光源產品。

投資機會三：硅光器件及硅光模塊。硅光器件和模塊是硅光子產業鏈的主力環節，頭部廠商在硅光子技術的深度佈局也將影響硅光產品的滲透率。隨着硅光子技術的不斷發展，多家國內外廠商具備了硅光子技術的設計和封裝等能力，有望加速硅光子產品的滲透。

投資機會四：硅光工藝代工廠。在大批量生產的時候，硅光芯片流片的良率和一致性都是非常重要的參數。因此需要花費較多的時間和金錢去攻克硅光工藝中的know-how問題，從而保證量產的穩定性。

AIGC發展不及預期，硅光工藝導致硅光芯片的良率、一致性等性能較差；行業競爭加劇；國際環境變化；海外宏觀經濟衰退；激光雷達發展不及預期。

劉永旭：通信行業聯席首席分析師，南開大學學士、碩士，曾從事軍工行業研究工作，2020年加入中信建投通信團隊，主要研究雲計算IDC、工業互聯網、通信新能源、衛星應用、專網通信等方向。2020-2021年《新財富》、《水晶球》通信行業最佳分析師第一名團隊成員。

閻貴成：中信建投證券通信行業首席分析師，北京大學學士、碩士，專注於雲計算、物聯網、衛星互聯網與5G等領域研究。近8年中國移動工作經驗，近8年多證券研究經驗。系2019-2021年《新財富》、《水晶球》通信行業最佳分析師第一名。

武超則：中信建投證券研究所所長兼國際業務部負責人，董事總經理，TMT行業首席分析師。新財富白金分析師，2013-2020年連續八屆新財富最佳分析師通信行業第一名；2014-2020年連續七屆水晶球最佳分析師通信行業第一名。專注於5G、雲計算、物聯網等領域研究。中國證券業協會證券分析師、投資顧問與首席經濟學家委員會委員。

楊偉松：通信行業分析師，南京大學理學學士，浙江大學工學碩士。6年光通信行業研發及管理經驗，曾就職於光通信頭部企業Coherent。2022年2月加入中信建投通信團隊，主要研究光通信、ICT設備和激光雷達等方向。