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来源MarsBit

机构:英伟达、博通CPO交换机展开小量出货,光引擎良率、先进封装产能成关键因素

火星财经消息 7月27日,根据TrendForce集邦咨询最新光通信产业研究,随着NVIDIA(英伟达)出货新一代Spectrum-X CPO交换机给部分合作伙伴、Broadcom(博通)的51.2T Bailly CPO交换机持续小量出货,象征共同封装光学(CPO)正式迈入量产阶段。然而,光引擎、硅光子芯片、先进封装等核心元件的供给能力,将成为影响CPO交换机扩产速度的关键因素。(广角观察)
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火星财经消息,CPO概念表现活跃,光库科技涨超10%,源杰科技涨超9%,仕佳光子、东山精密、长光华芯、新易盛、剑桥科技跟涨。消息面上,英伟达出货新一代Spectrum-X CPO交换机给部分合作伙伴;并且,博通的51.2TBaillyCPO交换机持续小量出货,这标志着共同封装光学(CPO)正式迈入量产阶段。(财联社)

08-03 09:54重要

英伟达宣布共同封装光学(CPO)进入量产,相关概念股或迎反弹

火星财经消息,8 月 3 日,英伟达资深副总裁 Gilad Shainer 在近日举行的技术论坛上宣布,CPO 已步入量产阶段。英伟达与供应链合作开发的交换机已开始交付给紧密合作客户,并在自家部署。预计今年起,搭载 CPO 技术的交换机将在全球 AI 工厂中大规模导入。 Shainer 指出,未来光通讯市场最大商机在于垂直扩展(Scale-up),其所需带宽效能将是水平扩展(Scale-out)的十倍以上。Shainer 此前在 Mellanox 负责研发,公司被英伟达收购后主持 AI 平台网络传输部门,并与台积电共同开发 COUPE 硅光子封装平台。这一宣布有助于打破市场对光通讯规格升级的疑虑,提振相关厂商营运展望。 据悉,英伟达已在 Spectrum-X 上先行导入 CPO,目标是配合即将大规模部署的 Vera Rubin AI 平台(运算速度较 GB300 至少提升三倍以上)。Trendforce 预估,CPO/NPO 市场规模将于 2030 年突破 390 亿美元,2028 至 2029 年随着 Scale-up 导入光互连,成长动能将显著加速。 另据 BIT(bit.com) 行情数据,截止发稿,CPO 概念股盘前小幅上涨,AAOI 涨 2.63%、LITE 涨 1.92%,MRVL 涨 2.4%。

06-22 16:16

摩根大通:AI定制芯片出货量或在2027年反超GPU,Broadcom和Marvell站上风口

火星财经消息,6 月 22 日,摩根大通表示,随着大型云计算公司和科技巨头寻求降低 AI 计算成本、提升能效并摆脱对通用 GPU 的单一路径依赖,定制芯片 ASIC 市场正进入新一轮增长周期,Broadcom 和 Marvell 有望成为这一趋势中的最大受益者。 在一份近日发布的半导体行业研报中,摩根大通分析师 Harlan Sur 和 Mayur Ramdhani 估计,数字 AI ASIC 市场到 2026 年将达到约 600 亿至 700 亿美元,并在未来几年保持 40% 至 50% 以上的复合增长率。报告称,Broadcom 目前在高端 ASIC 市场占据约 80% 至 85% 的份额,Marvell 位列第二,份额约 10% 至 12%。 AI 计算需求的快速增长正在改变芯片采购结构。摩根大通认为,Google、Amazon、Meta、Microsoft、OpenAI 和 SoftBank/Arm 等客户正加速推进自研或定制 AI 处理器,以获得更好的性能、功耗和总拥有成本。与 Nvidia 和 AMD 的通用 GPU 不同,ASIC 通常为特定客户、特定软件栈或特定平台设计,更适合拥有大规模内部工作负载的超大规模云厂商。 报告预计,Broadcom 的 AI 收入将从 2025 财年的约 200 亿美元大幅增长至 2026 财年的 600 亿美元以上,并在 2027 财年跟踪达到 1500 亿美元以上。其项目管线包括 Google TPU、Meta MTIA、ByteDance AI 视频和网络芯片、OpenAI XPU、SoftBank/Arm XPU 以及 Anthropic 相关 TPU 机架级方案。 Marvell 方面,摩根大通预计其数据中心收入将从 2025 年的约 61 亿美元增至 2026 年的约 93 亿美元,并在 2027 年达到约 146 亿美元。增长动力包括 Amazon Trainium 3 和 Trainium 4、Microsoft Maia、Google SmartNIC/DPU、CXL 控制器,以及 800G/1.6T 光 DSP、coherent lite 和初期 CPO 方案。 报告还提出一个关键判断:到 2027 年,AI ASIC/XPU 的单位出货量将超过 GPU。摩根大通预计,2027 年 AI 加速器总出货量将达到 2330 万颗,其中 GPU 为 1090 万颗,占 47%;ASIC/XPU 为 1250 万颗,占 53%。这意味着,尽管 GPU 仍将保持增长,定制芯片可能会在新增 AI 算力部署中占据更大份额。 摩根大通以 Google/Broadcom TPU7x Ironwood 与 Nvidia Blackwell 为例称,AI ASIC 在性价比和功耗效率上具备竞争力。报告显示,TPU7x Ironwood 的 FP8 算力接近 Nvidia B200/B300,但估算售价约为 1.3 万美元,低于 B200 的 3.5 万美元和 B300 的 4 万美元;其每美元算力和每瓦算力也优于对照 GPU。 这一判断并不意味着 Nvidia 需求将迅速减弱。相反,它指向 AI 基础设施投资的分化:GPU 继续服务于通用训练和推理需求,而云厂商自研 ASIC 将在大规模、稳定、可预测的内部工作负载中获得更高渗透率。 对投资者而言,摩根大通的报告强化了 AI 硬件链条从 GPU 向 ASIC、先进封装、HBM 接口、SerDes、光互联和 CPO 扩散的逻辑。若报告中的预测兑现,Broadcom 和 Marvell 将不只是 AI 网络或连接芯片供应商,而会成为下一阶段 AI 计算架构迁移中的核心平台型公司。

06-03 09:31重要

CPO概念大幅高开,天孚通信涨近10%

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06-02 19:11

英伟达Spectrum-X以太网硅光技术现已全面量产,较传统收发器的网络能效提升5倍

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