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OFC 2026点燃光互连狂潮！AI数据中心越来越相信“光的力量”，Lumentum站上超级风口

智通财经03-19

3月19日，“谷歌TPU AI算力链”的最核心参与者，同时也是“英伟达AI GPU系AI算力链”不可或缺核心光学/光模块组件供应商的Lumentum(LITE.US)股价在周三美股交易时间段一度跃升逾13%，最终收涨7.89%突破700美元大关至700.810美元。此前这家光通信行业领军公司在 OFC 2026全球光通信大会上披露了其长期层面的财务基本面增长模型，其中包括20亿美元的“季度营收运行...

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无论英伟达GPU还是谷歌TPU技术路线占优势，它都能延续牛市轨迹华尔街金融巨头摩根士丹利在Lumentum此前公布业绩之后表示，对于Lumentum业绩增长周期来说，最令人兴奋的无疑是该公司在新兴的CPO市场获得实质性进展。并且基于强劲的基本面预期，摩根士丹利大幅上调了Lumentum未来盈利预测，大摩分析师预计从2025财年到2027财年，Lumentum的盈利复合年增长率(CAGR)将达到惊人的158%。Lumentum 堪称是光通信关键部件的制造者(激光器、光器件供应商)，它也出货一些光模块产品和子系统，但其核心技术优势在于能独家构建最基础光源与高速光学器件平台，这些组件被大量集成进大型AI数据中心各种光模块和光通信系统中。Lumentum 不是博通那种以交换ASIC/DSP为中心的平台型玩家，也不是Coherent 那样把silicon photonics、VCSEL、InP-on-silicon全栈都摆在台前的“广谱型光学公司”;Lumentum真正强劲同时也是吸引华尔街资金的地方，是InP激光、EML、超高功率激光(UHP)、外部激光源与OCS这些AI光互连最难扩产、最难做出高良率、最容易卡技术瓶颈的环节。Lumentum预计到2026财年底，EML产能将较2025年增长超50%，此前该公司已推进约40%的磷化铟(InP)扩产计划，并预测到2030年，AI数据中心对InP需求年复合增长率将达到85%。Lumentum预计2025至2028年间，OCS出货量年复合成长率(CAGR)将超过150%，目标在2027年实现逾10亿美元的年化营收。Lumentum 在OFC大会上强调了其四个关键增长驱动因素，其中包括高性能云收发器、光路交换、横向扩展共封装光学(scale-out CPO)，以及纵向扩展共封装光学(scale-up，CPO)应用场景。这家光通信网络公司还讨论了关于英伟达(NVDA.US)对于该公司发起的20亿美元投资的资本配置计划。来自Stifel的资深分析师Ruben Roy领衔的团队在周三的一份投资者报告中表示，在OFC大会上公布了20亿美元的长期季度营收运行率，该公司股价前景将比任何时候都乐观。Roy等分析师在报告中表示：“大约一半的资本计划投入战略性资本开支，以扩充产能，其中包括从 Qorvo(QRVO.US)收购的格林斯伯勒晶圆厂。” 他们还表示：“未来几年资本开支将显著增加，以支持扩张;格林斯伯勒工厂预计将在2027日历年完成正式认证，并于2028日历年初投产。最终，该设施将支持50亿美元的营收扩张产能，主要用于面向英伟达AI GPU算力集群的CPO核心应用的超高功率激光器。起初，Lumentum预计将在这座原Qorvo工厂生产6英寸InP级别晶圆，但如有需要也可切换至4英寸，而最终决定尚未作出。”Stifel继续维持对该股的“买入”评级，对于该股的12个月内目标股价则高达800美元。另一华尔街机构Rosenblatt同日在Lumentum于OFC2026释放重磅业绩长期指引后，更是给出了高达900美元的目标价。为何Lumentum2025年迄今股价走势可谓“牛到极致”，主要逻辑在于Lumentum能够同时受益于谷歌TPU AI算力产业链以及英伟达主导的AI GPU系算力产业链。未来无论是英伟达AI GPU算力基础设施集群还是谷歌TPU集群(TPU代表的是AI ASIC技术路线)，都离不开“Lumentum所代表的这类光学与硅光高速互联能力”。TPU与GPU算力群这类AI超级集群中，都有一个核心共性：需要极高带宽、极低延迟、以及极高能效的数据中心内部互连。 传统铜缆或电子交换方案在扩展到数千甚至数万芯片规模时，会因功耗与热损耗爆炸性增长而无法满足需求;光互连技术(主要包括共封装光学CPO、硅光子交换机、光电路交换OCS)能用光信号替代电信号，在大规模AI训练/推理网络中显著提升带宽密度与能效，并减少延迟与功耗，这种对更高光互联容量的需求正是GPU与TPU集群共通的。比如英伟达主导的Spectrum‑X/Quantum‑X 等硅光子网络交换机明确集成了激光与光子技术，从而提升功率效率与网络容量，而Lumentum的高性能激光器和光学部件是这些交换机不可或缺的一部分。谷歌在Jupiter/AI数据中心网络体系里，已经大规模把 OCS(光路交换机)集群嵌进架构，用来支撑TPU AI系统和大规模训练/推理系统，Lumentum的R300/R64等OCS产品就是专门对准“大型云计算规模 + AI/ML 数据中心网络”：用MEMS光路直接在端点间建立光连接，绕开中间电交换和OEO转换，主打高端口数、低时延、低功耗。未来尤其是在英伟达AI GPU算力集群这边，Lumentum由于拿到了资本、产能和研发绑定，尤其在UHP laser/ELS/CPO/OCS这些核心光互连条链上，大概率会成为一线核心受益者。Lumentum很大概率将是未来AI光互连浪潮里的“关键军火商”，尤其对英伟达GPU链条更重要。OFC 2026——愈发坚信“光的力量”从AI数据中心技术层面来说，不论是英伟达InfiniBand与谷歌都在深度探索的CPO光学时代(把光子元件共封装在交换机/ASIC 近旁以降低延迟与功耗)，还是OCS光路体系(利用光学交换替代电子转发减少能耗与延迟)，都需要大量高性能光源、激光器、光学交换器和高密度光互连模块 来实现光信号的生成、传输与切换。而Lumentum在这些光电子基础件(包括高效激光器和支持 OCS/CPO 的独家光模块)拥有深入的技术积累，使它成为多个AI高性能网络架构光学层的基础供应者。从OFC 2026 的整体数据中心光互连发展风向看，行业主线已经非常清晰：超大规模AI数据中心的瓶颈正从单芯片算力转向“集群级互连带宽、能耗和可扩展性”。官方资料显示，本届OFC预计吸引创纪录的16,000 名与会者、700多家展商，核心展示集中在silicon photonics(硅光子)、lasers、optical modules(光模块)、CPO、optical switching(光交换)等方向。博通、Coherent、Lumentum 三家光学巨头的最新产品发布也高度一致地指向同一件事：1.6T已从“研发题材”走向量产前夜，400G/lane 正在成为通向 3.2T、12.8T 乃至更大规模AI集群的新物理层基石，”光学力量”的最典型代表技术——即CPO与OCS，则愈发从可选项逐步变成大规模 AI fabric(面向人工智能数据中心工作负载优化的高性能网络架构) 的必要选项。如果拆开看三家巨头的技术路线：Lumentum 更像“高功率激光+EML+OCS+CPO外部激光源(ELS)”的关键器件与系统供应商，它在 OFC 2026上展示了1.6T DR4 OSFP，并把未来路径直接指向3.2T;其管理层材料还写明1.6T 将在今年夏天开始量产出货，OCS 在2027年运行率可能将超过10亿美元，scale-out CPO 在2027年形成数亿美元爬坡，scale-up CPO首批出货预计在2027年底，同时格林斯伯勒新厂将于2028年初爬坡，并最终对应2028日历年路线高达50亿美元年收入产能。Coherent则在OFC上更直接秀出了 silicon photonics + VCSEL + InP-on-silicon 的“多技术栈”路线，包括 6.4T(32×200G)socketed CPO、基于硅光的400G/lane链路、以及面向12.8T及以上的新型XPO形态。AI数据中心的高性能以太网交换机芯片以及AI ASIC领军者博通在光学技术路线领域的角色则更偏“交换芯片/DSP/PHY/生态标准制定者”，其 OFC 重点是 102.4T Ethernet switch with CPO(即102.4T的CPO以太网交换机)、Taurus 400G/通道光学DSP、Tomahawk 6、Tomahawk 6–Davisson CPO、200G/lane retimer/AEC、OCI MSA，目标是把全球光通信行业带向204.8T switching 和它所谓的200T AI新纪元。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":false,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"productRelease","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"hasMoreComments":false,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":2,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}