AI 行业跟踪报告 (一)：光铜共进 通讯带宽是 AI 重要迭代方向

AI 大模型对带宽提出更高要求 。算术强度（Arithemtic Intensity）代表模型计算过程中 ，从内存中读取的每个字节进行浮点计算的次数
。以 TransformerDecoder 为基础的模型如 GPT
，其算术强度显著低于 CNN 模型和以 TransformerEncoder 架构为基础的模型（如 BERT），对访存带宽提出了更高要求。

英伟达新架构通讯带宽再上台阶 。英伟达最新数据中心 GPU 架构 Blackwell ，相比上一代的 Hopper 架构，带宽在多个维度显著提升：1）HBM 迭代至 HBM3e（带宽 8TB/s）
，相比 H100 的 HBM3（带宽 3TB/s）实现翻倍以上提升；2）NVLink 带宽提升至 1.8TB/s，相比 Hopper 架构翻倍；3）支持 PCIe 6.0 ，带宽提升至 256GB/s
，相比 Hopper（PCIe5.0 128GB/s）翻倍。

AI 拉动芯片，降低系统损耗（LPO 相比可插拔光模块功耗下降约 50%）和成本（800G LPO 总成本下降约 8%）；2）CPO 缩短光引擎和芯片之间距离 ，减小尺寸、降低功耗 、提高效率；3）硅光结合 CMOS 工艺超大规模
、超高精度和光子技术超高速率、超低功耗（CPO/LPO 架构下）的优势等
。

GB200 拓展 Scale up 边界
，降低客户 TCO 水平，拉动铜连接需求。英伟达最新机架解决方案 GB200 性能大幅提升 ，相同 GPU 数量下
，训练速度可达 H100 的 4 倍；GB200 NVL36 可实现万亿大模型推理，吞吐量达 H100 集群的 30 倍以上 。相比 GH200 ，GB200 的 CPU:GPU 配比由 1:1 降低至 1:2
，客户 TCO（Total Cost of Ownership，总拥有成本）得以进一步降低
。随着 GB200 在下游放量 ，背板连接器 、铜缆等核心零部件有望受益增长。

风险提示：AI 需求不及预期、新技术迭代不及预期
、份额不及预期等 。

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