每經(jīng)編輯｜肖芮冬

近期，A股算力強(qiáng)勢(shì)爆發(fā)，通信ETF（515880）4月8日觸底以來(lái)至今暴漲89%。昨日，在AI進(jìn)展以及光模塊企業(yè)業(yè)績(jī)的催化下，通信ETF（515880）再度大漲6.45%。

很多投資者好奇，為什么通信ETF（515880）能在一眾人工智能科技板塊中脫穎而出？

答案其實(shí)就是含“光模塊”量！數(shù)據(jù)顯示，通信ETF跟蹤的中證全指通信設(shè)備指數(shù)中光模塊占比43%，服務(wù)器占比20%、銅連接占比3%，合計(jì)含量達(dá)到64%。而AI算力基礎(chǔ)設(shè)施中依賴高速光模塊（如800G、1.6T）技術(shù)，中國(guó)通信板塊龍頭公司是核心供應(yīng)商，深度綁定海外AI巨頭供應(yīng)鏈，業(yè)績(jī)落地性強(qiáng)，近期披露的光模塊龍頭業(yè)績(jī)超預(yù)期也驗(yàn)證了這一點(diǎn)。

資金也在密集布局通信板塊，根據(jù)Wind數(shù)據(jù)，截至8月13日，通信ETF（515880）近10日凈流入額超11億元，當(dāng)前規(guī)模達(dá)44.69億元。

借著近期通信板塊強(qiáng)勢(shì)的行情，跟大家探討一下：目前AI發(fā)展幾何？光模塊的行情表現(xiàn)后面還能持續(xù)么？

首先，回歸本源，為什么token在快速增長(zhǎng)？

Scaling Law通常被譯作縮放定律，這是OpenAI研究人員總結(jié)出來(lái)的一條規(guī)律，模型的性能與模型規(guī)模（參數(shù)量）、數(shù)據(jù)集規(guī)模、計(jì)算資源三者強(qiáng)相關(guān)。通俗地說(shuō)，就是大力出奇跡，通過(guò)更大的模型、更多的語(yǔ)料、更深層的運(yùn)算，模型性能可以平穩(wěn)提升。

Scaling Law直接讓模型處理的token數(shù)量快速增長(zhǎng)。Token，通俗地理解就是大模型的字符基本單位。比如我們?cè)谧x書(shū)的時(shí)候要一個(gè)字一個(gè)字的讀，大模型處理語(yǔ)言同樣需要把字符分割成基本單位。 

在大模型發(fā)展的過(guò)程中，token的增長(zhǎng)并不是線性的。舉個(gè)例子，在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，模型需要多次迭代，通過(guò)梯度下降得到最優(yōu)的參數(shù)集。所以，如果把模型參數(shù)增加，這時(shí)候整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程所需要的計(jì)算量增加倍數(shù)會(huì)更大。而在推理階段，這種增加甚至又被加速了，因?yàn)楫?dāng)模型性能開(kāi)始提升時(shí)，不僅僅是單一用戶使用模型的頻率和單次使用的時(shí)間在增加，更重要的是，應(yīng)用場(chǎng)景拓寬導(dǎo)致越來(lái)越多的用戶參與了進(jìn)來(lái)。以谷歌為例，在5月份的IO大會(huì)，谷歌宣布每月處理480萬(wàn)億個(gè)tokens，比起一年前增長(zhǎng)了50多倍。而到了7月，這個(gè)數(shù)字再次翻倍，每月處理超過(guò)980萬(wàn)億個(gè)tokens。

資料來(lái)源：華泰證券 

遺憾的是，硬件的進(jìn)化速度并沒(méi)有算力需求那么快。摩爾定律表明“集成電路上可以容納的晶體管數(shù)目在大約每經(jīng)過(guò)18個(gè)月到24個(gè)月便會(huì)增加一倍。且現(xiàn)在先進(jìn)制程逐步接近物理極限，摩爾定律效能減弱。所以，為了趕上算力需求的增長(zhǎng)，算力硬件開(kāi)啟了規(guī)模放量的進(jìn)程。英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域市占超過(guò)90%，也坐上了全球市值的龍頭寶座。

第二，AI發(fā)展到頂了嗎？

答案是沒(méi)有。相反，現(xiàn)在仍處在早中期階段。 

從資本開(kāi)支的角度來(lái)看，據(jù)華泰證券統(tǒng)計(jì)，北美四大云廠商（微軟、亞馬遜、Meta、谷歌）2025年第二季度合計(jì)資本開(kāi)支同比增長(zhǎng)69%至874億美元，F(xiàn)actset一致預(yù)期2025年資本開(kāi)支將達(dá)到3338億美元（同比+49%）。

可能有的投資者對(duì)3338億美元這個(gè)數(shù)沒(méi)有概念。以世界銀行統(tǒng)計(jì)的2024年全球各國(guó)的GDP排名為例，3338億美元的GDP大概能排到45名。更重要的是，即便是目前的資本開(kāi)支，仍無(wú)法在短期內(nèi)解決算力供應(yīng)瓶頸的問(wèn)題，所以，資本開(kāi)支會(huì)進(jìn)一步增長(zhǎng)。Marvell預(yù)計(jì)，數(shù)據(jù)中心資本開(kāi)支將在2028年達(dá)到一萬(wàn)億美金，這個(gè)數(shù)字大概能在全球GDP排行榜上排在第20名。

資料來(lái)源：marvell

資本開(kāi)支并沒(méi)有打水漂。我們看到的是每個(gè)季度的電話會(huì)議上，北美四家云廠商都在表示，AI給他們的用戶帶來(lái)了新的體驗(yàn)，并且愿意為了他們的產(chǎn)品付費(fèi)。這一點(diǎn)，從云廠商每個(gè)季度都有雙位數(shù)幅度增加的業(yè)績(jī)就可以看出來(lái)。 

從軟件端看，2025年來(lái)，伴隨英偉達(dá)GB200機(jī)架量產(chǎn)出貨，算力資源的緊缺有所緩解。軟件端，在今年也迎來(lái)了明顯加速。谷歌今年發(fā)布的Gemini2.5系列、Genie3等模型，再次讓業(yè)界看到了長(zhǎng)遠(yuǎn)的可能性。Genie3在世界模型的大道上前進(jìn)了一大步，它不僅僅是一個(gè)視頻生成器，而是試圖讓生成的場(chǎng)景連貫，試著去理解物理學(xué)的基本定律?？梢韵胂?，Genie3可以將2D的圖片拓展到三維空間，若其運(yùn)算速度和性能進(jìn)一步提升，可能對(duì)于智能駕駛、人形機(jī)器人這些領(lǐng)域的發(fā)展產(chǎn)生難以忽視的影響。谷歌一直是AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，其DeepMind團(tuán)隊(duì)此前憑借AlphaGO擊敗世界圍棋冠軍，名冠當(dāng)世。去年又因?yàn)樵诘鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)斬獲諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，沒(méi)想到一年之后，再次讓世界驚艷。而其他廠商，如xAI、微軟、阿里等也在積極推進(jìn)軟件研發(fā)。 

大模型的爆火，從2023年到現(xiàn)在已經(jīng)兩年多了。以英偉達(dá)的產(chǎn)品劃分，在2023年-2024年，AI下游使用的GPU主要是Hopper（H100、H200），而到現(xiàn)在，新一代的Blackwell架構(gòu)產(chǎn)品開(kāi)始主導(dǎo)。在Hopper時(shí)代，云廠商巨額的資本開(kāi)始不禁讓人質(zhì)疑它的持續(xù)性，因?yàn)槟菚r(shí)AI的閉環(huán)還很朦朧，人們沒(méi)有看到這些云廠商要通過(guò)什么方式來(lái)回收他們的成本。但到了Blackwell時(shí)代，AI進(jìn)入到了新的階段，云廠商的業(yè)績(jī)高速增長(zhǎng)，AI對(duì)他們的賦能已經(jīng)顯而易見(jiàn)，換言之，AI的模式已經(jīng)跑通，接下來(lái)是更高更快更遠(yuǎn)。軟件和硬件共振，訓(xùn)練和推理共振，AI或許會(huì)進(jìn)一步拓寬應(yīng)用場(chǎng)景和增加用戶數(shù)量，相關(guān)的需求或進(jìn)一步推動(dòng)AI基建。站在當(dāng)下，我們看到AI仍然處在上升通道。

第三，怎么選擇投資品？為什么要關(guān)注光模塊？

目前大模型參數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了萬(wàn)億參數(shù)規(guī)模，每次完成訓(xùn)練和推理都需要面臨龐大的運(yùn)算量，所以，廠商無(wú)法依靠單一的GPU或者AI服務(wù)器完成這么龐大的運(yùn)算，解決方法是組網(wǎng)。

以英偉達(dá)的架構(gòu)為例，網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是將大的計(jì)算任務(wù)分割，然后分發(fā)到每一片GPU上運(yùn)算，最后再交互結(jié)果。所以，組網(wǎng)的第一步，是將GPU組成一個(gè)AI服務(wù)器。這個(gè)過(guò)程是使用NVLink技術(shù)來(lái)完成的，在Blackwell架構(gòu)中，介質(zhì)就是銅纜。

銅纜傳輸高速，功耗小，優(yōu)點(diǎn)顯著。但沒(méi)有什么東西是完美的，銅纜也有其固有的缺點(diǎn)。比如，在面對(duì)數(shù)據(jù)中心的高頻高速信號(hào)時(shí)，銅纜無(wú)法完成長(zhǎng)距離傳輸?shù)娜蝿?wù)。由于“趨膚效應(yīng)”，信號(hào)會(huì)集中在導(dǎo)體的表面，傳輸?shù)挠行M截面變小，發(fā)熱等問(wèn)題被放大，數(shù)據(jù)丟包等問(wèn)題開(kāi)始變得不可忍受。 

工程師說(shuō)，要有光，于是就有了光模塊。光模塊的任務(wù)是將電信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)楣庑盘?hào)，使得其能長(zhǎng)距離傳輸。這樣，AI服務(wù)器便可以進(jìn)一步組裝成為大規(guī)模集群，完成復(fù)雜的運(yùn)算。換言之，光模塊是數(shù)據(jù)中心組網(wǎng)過(guò)程中不可或缺的。

第四，光模塊ETF哪里找？通信ETF含光量超40%

產(chǎn)品層面，通信ETF(515880)標(biāo)的指數(shù)的光模塊占比超過(guò)40%，加上服務(wù)器、銅連接等占比超過(guò)60%，三大核心環(huán)節(jié)占比應(yīng)該是目前主流人工智能指數(shù)和通信指數(shù)中最高的。而創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF國(guó)泰中也含有較多的光模塊成分，而且有20cm的彈性。

而創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF國(guó)泰中也含有較多的光模塊成分，而且有20cm的彈性。

目前全球的科技巨頭都在AI戰(zhàn)場(chǎng)上角逐，且北美目前已經(jīng)跑通了這條道路，AI或許真的能改變我們的生活。同時(shí)，A股的光模塊又是在全球產(chǎn)業(yè)鏈分工中占據(jù)了核心地位的環(huán)節(jié)，在A股慢牛的過(guò)程中，其表現(xiàn)代表了市場(chǎng)對(duì)AI這一產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)的認(rèn)可程度。

建議投資需圍繞關(guān)鍵環(huán)節(jié)展開(kāi)，繼續(xù)關(guān)注通信ETF（515880）、創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF（159388）。 

風(fēng)險(xiǎn)提示：

無(wú)論是股票ETF還是LOF基金，均屬于較高預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期收益的證券投資基金品種，其預(yù)期收益及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)水平高于混合型基金、債券型基金和貨幣市場(chǎng)基金。

基金資產(chǎn)投資于科創(chuàng)板和創(chuàng)業(yè)板股票，會(huì)面臨因投資標(biāo)的、市場(chǎng)制度以及交易規(guī)則等差異帶來(lái)的特有風(fēng)險(xiǎn)，提請(qǐng)投資者注意。

板塊/基金短期漲跌幅列示僅作為文章分析觀點(diǎn)之輔助材料，僅供參考，不構(gòu)成對(duì)基金業(yè)績(jī)的保證。

文中提及個(gè)股短期業(yè)績(jī)僅供參考，不構(gòu)成股票推薦，也不構(gòu)成對(duì)基金業(yè)績(jī)的預(yù)測(cè)和保證。

以上觀點(diǎn)僅供參考，不構(gòu)成投資建議或承諾。如需購(gòu)買(mǎi)相關(guān)基金產(chǎn)品，請(qǐng)您關(guān)注投資者適當(dāng)性管理相關(guān)規(guī)定、提前做好風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)，并根據(jù)您自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力購(gòu)買(mǎi)與之相匹配的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的基金產(chǎn)品。基金有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎。