光模块行业：AI 算力爆发在即，光模块迎来确定性高增

1.光模块：光通信的重要光电子器件

光模块是用于通信设备之间数据传输的光电子器件，主要作用是进行光电和电光转换。从结构上来看，光模块主要由光发射器件（TOSA，含激光器）、光接收器件（ROSA，含光探测器）、功能电路和光（电）接口等部分组成。其中，光收发组件TOSA/ROSA是光模块的核心部分，TOSA负责将接收到的电信号转换为光信号，经光纤传送后，通过ROSA将光信号转换为电信号，并经前置放大器后输出。根据OFWEEK与前瞻产业研究院，光模块中光器件成本占比约73％左右，其中TOSA占到光器件总成本的48％，即整个光模块成本的35%；ROSA占到了光器件总成本的32％，即整个光模块成本的23%。

从产业链来看，光模块在光通信产业链中位于中间位置，上游包括光芯片（分为有源和无源）和光组件，两者构成光器件（同样分为有源和无源），光器件与电芯片、PCB等构成光模块，其中光器件占光模块成本最高，其中光芯片占光模块成本比超过50%；光模块在产业链后续应用于光通信设备，并在终端应用于以中国移动、中国联通和中国电信三大运营商为主的电信市场，以及以谷歌、微软、亚马逊、Meta四大云服务厂商为主的数通市场。

2.AI拉动需求激增，国内厂商乘风而上

本部分我们将阐述当前光模块行业主要现状及趋势，光模块此前主要应用于电信与数通两大市场，其中电信市场份额逐渐减小，数通市场为主要市场；2022年后云厂商资本支出有所下行，但ChatGPT的出现引发AI科技革命，边际带动数通市场整体向上抬升，AI成为光模块的主要增长点并有望长期拉动技术层面和需求层面的深刻变革；我国光模块厂商已主导光模块市场，在本轮迭代中各有优势，有望受益于PE拔升和业绩兑现迎来戴维斯双击。

2.1电信市场稳中有增，数通市场前景广阔

2.1.1电信市场为光模块发源，运营商资本支出由5G倾向算力

电信市场是光模块的发源地。从电信网络传输需求来看，5G传输网络由前传、中传和回传组成，分别将蜂窝基站、核心网络和数据中心连接起来，其中前传主要使用10G、25G光收发模块，中传主要使用50G、100G、200G光收发模块，回传主要使用100G、200G、400G光收发模块。前传子系统具有长距离高密度的特点，对光模块需求量最大，因此对光模块需求主要较低速率的光模块为主，根据LightCounting，全球电信侧光模块市场2020年市场规模约21.66亿美元，预计到2025年将达到33.54亿美元，2023-2025年增速分别3.4%/11.8%/9.2%。同时根据我们判断的产业发展历史经验，电信市场光模块约7-10年速率迭代一次，相较数通市场相对较慢。

另一方面，我国5G投资逐步迈过高峰，增速趋于平稳。从资本支出结构上来看，三大运营商预计未来资本支出逐渐向云计算等算力方向倾斜：中国移动对2023年算力网络的资本开支预算提高到452亿元，同比提高近35%；中国电信2023年计划在产业数字化方面资本支出占比提高9.1%；中国联通计划2023年算力网络资本开支将达到149亿元，占总资本开支比例将达到19.4%，同比增长超过20%。

另一方面，光纤入户规模继续扩大，向10GPON升级已经是大势所趋，亚太运营商正引领全球接入网向10G速率升级。国内来看，截至2023年4月我国FTTH/0占比已超过95%；截止2022年底，千兆及以上接入速率的固定宽带用户9,175万户，规模是上年末的2.7倍；建成具备千兆服务能力的10GPON端口数达1,523万个，较上年末接近翻倍。全球来看，根据Omdia数据显示，大多数国家的FTTH基础设施建设势头正在增强，预计到2027年，全球FTTH家庭渗透将超过12亿户；全球PON设备市场预计在2027年超过180亿美元。

总结而言，电信市场方面，传统移动网络占资本开支比重有所减小，电信运营商加大算力网络布局作为第二增长曲线，叠加光纤入户规模扩大，10GPON端口数量增加，整体市场对应光模块需求呈现稳中有增的发展状态。

2.1.2数通市场推动演进，叶脊架构提升需求

数通市场是目前光模块最大也是发展最快的市场，根据Lightcounting预测，数通市场将在几年迎来快速增长（未考虑AI）。数通市场的快速发展主要得益于数据中心流量的大幅增加和数据中心网络架构的变化，具体来看，一方面，云计算、大数据、物联网等带来数据中心流量与交汇量的爆发，另一方面，数据中心架构升级，交换机之间连接数增加，两者共同推升光模块的用量。

从数据中心架构来看，数据中心网络架构逐渐由传统的三层结构转向新型的叶脊（Spine-Leaf）结构，叶脊网络架构采用扁平化网络，每台脊交换机都与所有叶交换机相连，数据传输可以动态选择多条路径，能有效缓解宽带压力，提高数据传输效率，由于在叶脊网络架构下连接端口数倍数增加，因此光模块需求量随之提高。以通用服务器所需光模块进行测算，OR交换机与机柜互联，一个机柜6-10台服务器，每一台都会和上层所有设备进行交叉互联。下行、上行端口收敛比一般是3:1，由此测算，叶脊架构下1台服务器需要4-6只光模块，叶脊架构数据中心若需要1万台服务器，则需要约6万只光模块。此外，叶脊网络架构还提升了内部设备的连接密度、接口速率及交换容量，因此将推动光模块产品向高速率方向更新迭代。目前，光模块正处于由400G向800G进展的初期，800G光模块有望在2023年后迎来快速放量。复盘来看，2018年前光模块市场以100G为主，主要受电信市场5G建设驱动，2019年后数通端资本支出快速提高，云计算推动光模块向400G迭代，根据LightCounting预测，2026年前五大的云计算公司：阿里巴巴、亚马逊、Facebook、谷歌和Microsoft的光模块支出将增加到30亿美元以上，同时800G光模块将主导市场。

2.2AI：ChatGPT开启技术革命，光模块市场星辰大海

本部分我们将从两部分阐述，首先，以ChatGPT为起始的AI革命开启，算力需求的爆发成为光模块市场的主要推动力；第二部分以英伟达计算机和GPT-3大模型为例进行测算。

2.2.1AI大模型打开算力需求天花板，云厂商业绩超预期催化后续支出

ChatGPT的出现引领AI浪潮：ChatGPT是美国初创公司OpenAI发布的人工智能（AI）对话聊天机器人软件（模型），是一种大型语言模型，ChatGPT使用基于架构的大型语言模型（LLM），能完成撰写邮件、代码、翻译等任务，以及实现更广泛的搜索服务等。随后AI军备竞赛开启，并大幅拉动算力需求。目前国内已经出现多个AI大模型，腾讯混元大模型、百度文心大模型、鹏城实验室推出的盘古大模型、中国科学院自动化研究所研发的紫东太初大模型、阿里AI预训练模型M6等，未来大语言模型的数量有望继续增加。

具体来看，AI大模型分为训练侧和推理侧：训练过程：又称学习过程，是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量数据的训练确定网络中权重和偏置的值，使其能够适应特定的功能；训练过程需要较高的计算性能、需要海量的数据、训练出的网络具有一定通用性。推理过程：又称判断过程，是指利用训练好的模型，借助在训练中已确定参数的神经网络模型进行运算，使用新数据推理出各种结论。

大模型训练过程的影响因素主要是模型参数量、训练数据量和芯片算力，在模型参数量方面，根据浪潮科技《AI算力集群方案设计与优化》，过去4年大模型参数量从94M增加到530B，增长了近5600倍；算力芯片目前主要由英伟达GPU提供，并在超级计算机中对应光模块的使用。英伟达AIGPU主要有A100，H100等，并在5月末新推出的超级计算机DGXGH200中搭载了其超级芯片GraceHopper，GraceHopper将NVIDIAHopperGPU与NVIDIAGraceCPU结合在一起，所使用的NVIDIANVLINK-C2C可提供900Gb/s的总带宽，大大提高在超级计算机中对应光模块的需求量。

此外，云厂商2022年业绩超出预期，英伟达数据中心营收创历史新高，主要受益于云商及企业客户对训练AI加大对GPU芯片的需求，进一步释放利好信号。随海内外云厂商陆续推出AI大模型及AI训练加码，高增长确定性将得到进一步延续。

2.2.2从英伟达计算机和大模型算力预测：800G光模块需求量显著提升

存储侧采用两层结构，即只有叶交换机和脊交换机，根据图17所示存储侧叶和脊分别有18和8共26台交换机，对应共660条线缆。

考虑使用A100系统的NVIDIADGXDGXSuperPOD白皮书中对应计算侧和存储侧线缆全部采用NVIDIAMF1S00-HxxxE，为AOC有源光缆，因此每个端口对应一个光模块，即每条光缆对应2个光模块，因此计算侧和存储侧共需要（1120+1124+1120）*2+（280+92+288）*2=8048个光模块，即单颗GPU对应所需200G光模块数量约为1:7.2。

5月29日英伟达最新推出DGXGH200超级计算机，搭载256个英伟达GH200GraceHopper超级芯片，每个超级芯片可视为一个服务器，通过NVLINKSWITCH进行互联。从结构上来看，DGXGH200采用两层的胖树拓扑结构，第一、二层分别使用96个、36个交换机，每台NVLINKSWITCH交换机拥有32个速率为800G的端口；此外DGXGH200还配备了24个NVIDIAQuantum-2QM9700IB交换机用于IB网络。

按照端口进行估算，L1层距离较近因此假定使用铜缆进行连接不涉及光模块，L2层36个交换机在无收敛胖树架构下，第二层交换机端口向下与L1层交换机上行端口互联，因此共需要36*32*2=1152个800G光模块；IB网络架构下，24台交换机需要24*32=768个800G光模块；则DGXGH200超级计算机共需要1152+768=1920个800G光模块，对应每颗GH200芯片12个800G光模块，相较于DGXSuperPOD在光模块数量和速率上均有显著提升。

下面我们再从大模型训练侧和推理侧分别计算大语言模型所带来的光模块数量增量。

1）训练侧：以GPT-3为例，首先，用来衡量计算量的单位为FLOPs（浮点运算次数），根据OPENAI的论文《LanguageModelsareFew-ShotLearners》，GPT-3中最大的模型（1746亿参数）的训练大约需要3.14*10^23次浮点运算（FLOPs）。

在使用英伟达A100GPU对大模型进行训练的情况下，参照英伟达官网，可使用FP16的精度进行训练，对应312TFLOPS（312万亿次浮点运算能力）；根据总计算量=GPU数量*GPU算力*运算时间，则GPU数量=总计算量/（GPU算力*运算时间），则在训练时间为1天的情况下GPT-3需要GPU数量为3.14*10^23FLOPs/(312*10^12FLOPs/s*86400s)，约为11648张，在训练十天的情况下需要3.14*10^23FLOPs/(312*10^12FLOPs/s*86400s*10)=1165张GPU。根据前面的测算，假定在系统中每张A100GPU需要7颗200G光模块，则GPT-3单日完成训练需要8万颗以上200G光模块。如果考虑到FLOPS的利用率约为20%-30%，则需要光模块的数量将约为35万颗。

目前大模型数量快速增加，据不完全统计，截至目前，参数在10亿规模以上的大模型国内已发布79个；同时参数快速提高，最高可达万亿以上，对算力及光模块的需求同样将大幅上涨。根据GPT-3的参数，我们假定一个在GPT-3框架下的万亿规模大模型，根据上图可知参数量与训练侧所需算力大致呈线性同比，计算得用H100训练该模型大致需要1.5-2万张H100GPU，考虑FLOPS利用率的情况下需要7.5-10万颗GPU，对应每张H100GPU大致需要2.5颗800G光模块，则在GPT-3框架下的万亿规模大模型约需要20万颗800G光模块。

2）推理侧：目前大模型处于快速发展阶段，以训练侧用量为主；而当大模型成熟后光模块的主要需求将转向推理侧。推理侧光模块用量可通过用户流量来计算：乐观预期下，假设在稳定状态时ChatGPT日均访问量为10亿次，每次ChatGPT回答1000字，粗略按照token与汉字比例为1：1估算约1000个token，共计10000亿个token；按照与推理侧保持一致用GPT-3作为预测的大模型，根据《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》，训练阶段FLOPS/每个参数/每个token的比值为6，推理阶段约为2，根据则一次访问需要的算力为2*10000亿*1750亿共计3.5*10^23FLOPS；由于推理阶段算力需求相对训练较低，使用A100芯片存在成本和显存上的不足，因此选用A30甚至A10芯片作为推理芯片。

以A30算力测算，则需求量计算方法同理，约为2.5万张GPU，考虑到FLOPS利用率约为20%-30%，则约为13万张GPU；同理，我们假设一个在GPT-3框架下的万亿规模大模型，以A30算力测算得到推理侧大约需要80万张GPU；对应所需光模块数量上百万颗。同理在中性预期下稳定状态时ChatGPT日均访问量为5亿次，悲观预期下稳定时ChatGPT日均访问量为1亿次，则对应所需GPU数量分别40万张/8万张，中性预期下对应光模块需求量超百万颗，悲观预期下对应光模块数量接近百万颗。

2.3格局：国内厂商主导市场，随技术迭代各有优势

2.3.1产业东移，中国厂商逐渐占领高地

从市场份额上来看，根据LightCounting，在过去的十年里，中国的光器件和模块供应商凭借成本优势逐渐在全球市场上获得份额，目前在全球光模块市场占主导地位。2015年前，全球前十大光模块厂商仅光迅科技一家中国企业；2021年，中际旭创等五家供应商进入全球前十，主要厂商相较前一年市场份额均有提升；2022年，光模块全球市前10名中国占据7家，其中中际旭创、Coherent、思科、华为四家厂商占据全球光模块市场份额超过50%，中际旭创和Coherent分别获得近14亿美元的收入。

2.3.2技术迭代：CPO和硅光有望成为长期解决方案

从光模块发展进程来看，随光模块速率增高，光模块在以太网交换机中成本占比快速提高，同时从1.6T开始，传统可插拔速率升级或达到极限，CPO共同封装光子是业界公认未来高速率产品形态。CPO（Co-PackagedOptics，共封装光学）指把光引擎和交换芯片共同封装在一起的光电共封装，最终取代光模块。相较于传统可插拔形式，CPO缩短交换芯片和光引擎间的布线距离，进而降低电信号驱动功耗。根据Cisco官网，把51.2T系统中的可插拔光模块替换为CPO后，将交换ASIC与光引擎连接所需的功率可减少50％，整机系统总功率减少25-30％。

目前CPO技术仍处于布局初期，由于可靠性和成本等因素，在较低速率光模块中优势尚未明显体现；根据Lightcounting，CPO出货预计将从800G和1.6T端口开始，于2024至2025年开始商用，2026至2027年开始规模上量。根据Yole，目前CPO将与传统可插拔光模块共存且份额持续扩大，到2034年将占据主要市场；从规模上看，根据Yole，2020年CPO市场规模约为600万美元（光模块9亿美元），2026年将达到3亿美元（光模块22亿美元），6年CAGR104%（光模块19%），至2032年CPO市场规模将达到22亿美元，CAGR19%，而对比同期光模块为36亿美元，CAGR10%。

CPO成为主流尚需时日，LPO被认为是期间主要过渡方案。LPO(Linear-drivePluggableOptics)是指线性驱动可插拨光模块，具体来看，高速光模块通常会引入DSP芯片，对高速信号进行信号处理，但DSP芯片功耗占比可达光模块的50%；LPO取消了DSP,只留下driver和TIA，将DSP功能集成到交换芯片中。

相比于可插拔光模块，在不同应用方案中LPO的功耗下降约50%。根据OFC2023，MACOM展示了单通道100G单模800GDR8和多模800GSR8线性驱动解决方案，其中多模功耗节省70%，单模节省50%，并且可以降低75%的延迟功耗；Arista展示的800G-DR8线性驱动解决方案与5nmDSP解决方案相比，节省30%的功耗。同时根据Arista，交换机功耗可下降25%。

此外，由于不再采用DSP，系统的延迟和成本降低，可应用到对延迟要求比较高的场景，例如高性能计算中心(HPC)中GPU之间的互联；相对于CPO，由于LPO仍然采用可插拔模块的形式，未进行较大的封装形式革新，可以利用成熟的光模块供应链，因此被认为是800G光模块时代最具潜力的技术路线。

硅光子技术是基于硅和硅基衬底材料，利用现有CMOS工艺进行光器件开发和集成的新一代技术。传统光模块主要采用高速电芯片、光芯片和光学组件等器件封装而成，本质上属于“电互联”；硅光技术的核心是采用激光束代替电子信号传输数据，本质上是“光互联”。随着光模块向400G、800G甚至1.6T等高速率演进，以Tb/s的光纤传输速度或将成为光通信传输速率瓶颈，而硅光子集成技术具备的超高传输速率能打破这一瓶颈：根据摩尔定律，相同尺寸芯片中能容纳的晶体管数量，因为制程技术推进，每18～24个月会增加一倍；由于芯片是电讯号，传输会有讯号损失，即使单位面积晶体管数量渐增，仍无法避免电耗损的问题，硅光技术以光讯号代替电讯号，或成为突破摩尔定律的关键。

此外，硅光方案集成度高，且在峰值速度、能耗、成本等方面均具有良好表现。一方面，当前主流的光集成技术以稀有材料磷化铟作为主要材料，材料成本昂贵，难以实现大规模集成；硅材料价格低廉且已经成熟应用于电子集成电路，适合规模化生产。另一方面，以磷化铟为材料的光集成技术只负责数据的交换，不涉及数据的存储与处理，不利于通信信息安全。而以硅为材料的光集成技术兼具数据的交换、存储以及处理，是下一代光通信的技术趋势。

硅光技术既可用在传统可插拔光模块中，也可以用在CPO方案中，硅光子模块和超大规模CMOS芯片以共封装形式（CPO）封装在一起将成为未来高速率传导的主要方案。根据Lightcounting的预测。硅光将在2021-2026年继续获得市场份额，全球硅光模块市场将在2026年达到近80亿美元，有望占到一半的市场份额。

数据中心光互联方案可根据其传输距离来选择两种支撑技术，一种是直接探测技术，另一种是相干探测技术，其中直接探测的应用场景更适合相对短距离互联。相干技术是利用要传输的信号来改变光载波的频率、相位和振幅，凭借着高容量、高信噪比等优势在城域网内的长距离DCI互联中得到广泛应用。随着单通道传输速率的提高，现代光通信领域越来越多的应用场景开始用到相干光传输技术，相干技术也从过去的骨干网下沉到城域甚至边缘接入网。相干技术预计在2025年后可以开始商用，Omdia预计2025年相干将达到250万支规模；2022-2025年，400G相干光模块年复合增长率将超40%。根据讯石预测，2023年-2028年，ZR光模块市场规模将从约30亿元，增长至超过60亿元。

超高速光通信调制器芯片与模块是用于长途相干光传输和超高速数据中心的核心光器件，有望跟随光网络设备市场持续保持增长。目前行业内光调制的技术主要有三种：基于硅光、磷化铟和铌酸锂材料平台的电光调制器。其中，硅光调制器主要是应用在短程的数据通信用收发模块中，磷化铟调制器主要用在中距和长距光通信网络收发模块，铌酸锂电光调制器主要用在100Gbps以上的长距骨干网相干通讯和单波100/200Gbps的超高速数据中心中。传统铌酸锂电光调制器为体材料铌酸锂调制器：体材料铌酸锂调制器具有带宽高、稳定性好、信噪比高、传输损耗小、工艺成熟等优点，但在传输速率需求不断提升的形势下,体材料铌酸锂调制器也在一些性能上遭遇瓶颈，而且体积较大，不利于集成。

新一代薄膜铌酸锂调制器芯片技术将解决这些问题。具有“光学硅”之称的铌酸锂材料通过最新的微纳工艺，制备出的薄膜铌酸锂调制器具有高性能、低成本、小尺寸、可批量化生产且与CMOS工艺兼容等优点，是未来高速光互连极具竞争力的解决方案。

2.3.3厂商机遇：龙头升级换代，新秀弯道超车

光模块高速率低功耗高集成的趋势带来诸多新机遇，龙头厂商在高速率和多种技术方案下全面推进，其他厂商在高速率方面亦有基于不同技术方案的研发，或成为弯道超车，提高市占率的有效途径。具体来看，800G方面，光模块厂商在传统800光模块和基于硅光方案的800G均有不同程度进展。

新兴技术方面，主要厂商在各项技术上的布局都有不同进度和侧重。从厂商角度来看，龙头中际旭创和新易盛布局较为全面且进展较快，高速率硅光芯片均已研发成功，CPO技术研发亦有序推进；其他厂商在技术拓展则各有侧重，华工科技在硅光，剑桥科技在LPO，天孚和联特在CPO方向较为突出；从技术端来看，硅光集成技术的研发及产业化主要集中于硅光芯片制造，同时厂商多基于自身的硅光芯片配合下游客户研发CPO方案。

2.3.4向上布局芯片，一体化掌握话语权

根据中际旭创披露的2016年1-3月光模块成本构成，光芯片及组件占光模块成本比超过50%，是光模块中成本占比最高的部分。我国光芯片企业已基本掌握2.5G和10G光芯片的核心技术，25G及以上高速率光芯片方面，我国技术水平相对落后：根据ICC统计，25G光芯片的国产化率约20%，但25G以上光芯片的国产化率仍较低约5%，光模块或光器件厂商仍然以外购为主。

在对高速传输需求不断提升背景下，25G及以上高速率光芯片市场增长迅速，且我国自主研发进步较快。根据Omdia对数据中心和电信场景激光器芯片的预测，2019年至2025年，25G以上速率光模块所使用的光芯片占比逐渐扩大，整体市场空间将从13.56亿美元增长至43.40亿美元，年均复合增长率将达到21.40%。同时，我国光芯片厂商的全球份额将进一步提升，根据ICC预测，2019-2024年，中国光芯片厂商销售规模占全球光芯片市场的比例将不断提升，其中高速率光芯片增长更快。

对光模块厂商而言，长期来看，拥有芯片能力的企业将拥有更多自主权和议价权，中际旭创等厂商已纷纷通过参股或收购等形式向上游进行一体化布局。其中，源杰科技为我国芯片龙头，高速率光芯片领域的技术实力已可以对标世界领先水平，并同时拥有华为作为主要股东，虽然由于下游云厂商对芯片供应商要求较为严格，因此处于可信度等原因，目前光模块厂商难以立即更换芯片供应商，但随着800G光模块放量，芯片需求量快速提高，源杰科技的光芯片未来有望逐步得到云厂商认可，提高在海外的渗透率。此外，新易盛于2022年完成对Alpine的收购，将其硅光芯片用于硅光产品；光迅科技、华工科技等均可实现一定程度的光芯片自供。

3.1从估值端看当前光模块市场

历史复盘来看，在100G，400G周期期间，往往估值端先于业绩启动，主要逻辑在于预期带来估值拉升，而从下游给出订单指引到业绩反应在财务报表需要几个月的时间，因此业绩端兑现有所滞后。2023年起800G新周期已在估值端反映，下游云厂商资本支出与订单指引不断提高，进一步拉高市场预期和景气度，光模块厂商凭借各自技术优势及海外客户有序拓展放量在即。

3.2主要公司建议关注

中际旭创：国内光模块翘楚，2022年全球光模块市占与IV-II并列第一，光模块产品与技术全面布局且技术领先，下游与谷歌，亚马逊，中兴等多家云计算巨头合作紧密，上游持股国内光芯片龙头源杰科技。公司营收与业绩稳健增长，2020-2023Q1营收分别70.50/76.95/96.42/18.37亿元，同比分别48.17%/9.16%/25.29%/-12.04%，归母净利润分别8.65/8.77/12.24/2.50亿元，同比分别68.55%/1.33%/39.57%/14.95%；按区域分，公司以海外为主，2020-2022海外客户营收分别占比69.31%/75.08%/86.88%。

风险提示：客户合作不及预期；研发进展不及预期；下游需求不及预期等

新易盛：400G光模块放量期间实现突破，2022年公司完成对Alpine的收购，同时拥有CPO，LPO，硅光芯片和相干光技术。公司营收与业绩稳健增长，2020-2023Q1营收分别19.98/29.08/33.11/6.00亿元，同比分别71.52%/45.57%/13.83%/-18.73%，归母净利润分别4.92/6.62/9.04/1.08亿元，同比分别131.03%/34.60%/36.51%/-18.57%；公司毛利率在同行业靠前，2020-2023Q1毛利率分别36.86%/32.17%/36.66%/34.04%。

风险提示：客户合作不及预期；研发进展不及预期；下游需求不及预期等。

天孚通信：无源器件起家先发优势与海外客户建立合作，目前横向拓展至有源业务，光引擎产品在CPO方案下为刚需，在行业内进展领先。公司营收与业绩稳健增长，2020-2023Q1营收分别8.73/10.32/11.96/2.87亿元，同比分别67.03%/18.20%/15.89%/1.50%，归母净利润分别2.79/3.06/4.03/0.92亿元，同比分别67.55%/9.77%/31.51%/11.14%；公司有源产品占比提高，2020-2022有源产品占比分别13.34%/8.23%/18.20%。

风险提示：客户合作不及预期；研发进展不及预期；下游需求不及预期等。

华工科技：背靠高校多项技术齐头并进，国内华为等云厂商主要供应，海外客户积极开拓。公司营收与业绩稳健增长，2020-2023Q1营收分别61.38/101.67/120.11/26.65亿元，同比分别12.40%/65.65%/18.14%/-6.76%，归母净利润分别5.50/7.61/9.06/3.08亿元，同比分别9.49%/38.24%/19.07%/36.34；

风险提示：客户合作不及预期；研发进展不及预期；下游需求不及预期等。

博创科技：电信市场为主，硅光产品前瞻布局，助力数通市场加速发展。公司营收与业绩稳健增长，2020-2023Q1营收分别7.77/11.54/14.67/3.93亿元，同比分别90.76%/48.59%/27.08%/31.11，归母净利润分别0.88/1.62/1.94/0.37亿元，同比分别1036.48%/83.60%/19.59%/1.90%；

风险提示：客户合作不及预期；研发进展不及预期；下游需求不及预期等。