Deep|Optics: 关于市场对光模块供给过剩的担忧

近期我们收到越来越多投资者关于光模块潜在供给过剩的提问，这一担忧也对美股光通信板块的股价构成了部分压制。简单来说，市场的论点是：今年 400G+ 光模块出货量约 90–100m，而 XPU 仅约 14–15m，对应约 6:1 的 attach rate，远高于 GPU、TPU 网络架构所隐含的配比。我们认为核心可以归纳为四大维度原因，具体分析如下：

第一，AI 算力集群内部组网带来极高的光模块配比系数，行业平均配比约 1:3.5

以英伟达 GPU 集群架构为例，GPU 与 400G 及以上速率光模块的配比普遍维持在 1:3 至 1:4。从硬件链路拆解来看：GPU 向上对接一级交换机需要 1 组光模块，交换机下行对接 GPU 又需要 1 组，至此已占用 2 个光模块；当前主流部署模式为双层交换组网，一级交换机与二级交换机之间的互联还会再消耗 2 组光模块，整体形成接近 1:4 的配比。部分场景会在二级交换机做带宽收敛，也有部分大型算力中心延伸至三层交换架构，或简化为单层交换结构；综合各类部署方案，行业均值可取 1:3.5。

谷歌 TPU 集群的配比同样不止 1:1.5：其 scale-up 扩展专用网络的硬件配比为 1:1.5，叠加多层数据中心互联（DCN）收敛型网络之后，再额外增加 1:1.5 的光模块需求，整体最终配比同样达到 1:3。放眼全球其余厂商，为保障算力调度效率，基本都会采用至少两层交换架构，配比普遍稳定在 1:3 至 1:4 区间。仅后端算力内网，1500 万颗 XPU 便可带动约 5250 万只光模块需求。

第二，前端外联网络、算力外设互联产生额外光模块增量

上述测算仅覆盖 AI 算力后端内网通信，除此之外还存在庞大的前端网络需求：算力节点需要接入公网、对接通用 CPU 服务器以及 SSD 存储阵列。随着 Agentic 任务日益普及，CPU 协同运算、高速固态存储的数据吞吐需求大幅提升，传统电口方案已无法满足性能要求，正逐步全面替换为高速光模块。保守估算，平均每颗 XPU 会额外配置 1 只光模块用于外网接入、存储与通用算力互联，由此新增约 1500 万只光模块需求，两项合计可达 6750 万只。