博通2025财年第三季度财报表现 - 第三财季整体营收增长22%至接近160亿美元 剔除某些项目后调整后利润为每股1.69美元 高于华尔街预期的158亿美元营收和每股1.67美元收益 [9] - 第三财季与AI基建相关的半导体营收约为52亿美元 同比增速高达63% 高于51.1亿美元的华尔街平均预期 [9] - 管理层预计第四财季整体营收约为174亿美元 高于华尔街预期的170.5亿美元 意味着同比增长约25% [6] AI相关业务增长前景 - 首席执行官陈福阳表示2026财年AI相关营收前景将"显著"扩张 增长速度以"相当实质且可观"的方式升级 [2][6] - 第四财季AI基建相关半导体营收预计达到约62亿美元 高于分析师此前预期的约58.2亿美元 [9] - 新获得一位"需求具备及时性且规模巨大"的大客户量产订单 推动AI营收增速大幅扩张 [6] 股价表现与市场地位 - 财报公布后股价在美股盘后交易中涨近5% 自4月年内最低点以来已实现翻倍有余 市值增加约7300亿美元 [1][6] - 成为纳斯达克100指数中表现第三好的个股 股价涨势强于英伟达 [6][16] - 市值高达1.4万亿美元 被视为AI热潮最核心受益者之一 [2][7] AI ASIC技术优势与客户合作 - 与谷歌合作打造的TPU(Tensor Processing Unit)是最典型的AI ASIC 谷歌Ironwood TPU(TPU v6)性能显著提升 [8][13] - Ironwood单芯片峰值算力达到4614 TFLOPs 配备192GB HBM 带宽高达7.4TB/s 与TPU v5p相比峰值FLOPS性能提升10倍 [13] - 谷歌与Meta均依赖博通定制化AI ASIC芯片 两家公司表示将加大力度携手博通推出自研AI ASIC [7][8] 以太网交换机芯片市场地位 - 高性能以太网交换机芯片用于AI数据中心 负责高效处理和传输数据流 对构建AI硬件基础设施必不可少 [12] - 基于独有的芯片间互联通信技术及数据传输流专利 成为AI ASIC芯片市场最重要参与力量 [12] - 管理层预计到2027财年AI组件(以太网芯片+AI ASIC)潜在市场规模将高达600-900亿美元 [12] 技术发展与未来机遇 - 硅光子技术有望成为重要催化剂 通过开发CPO高性能交换芯片方案和在光互连领域的技术积累提升竞争力 [19] - 摩根大通预计与谷歌合作的3nm制程Ironwood芯片将在2025年下半年量产 为博通带来约100亿美元营收 [14] - 华尔街机构大幅上调目标股价 Evercore从304美元上调至342美元 摩根士丹利从338美元上调至357美元 [18] 行业竞争格局变化 - AI ASIC未来市场份额扩张之势有望大幅强于AI GPU 趋于份额对等 改变英伟达AI GPU占据90%份额的现状 [11] - 谷歌接洽云服务商部署TPU算力集群 已与至少一家云服务商达成协议 包括总部位于伦敦的Fluidstack [14] - 越来越多的云服务提供商和AI应用开发商对谷歌TPU感兴趣 希望借此摆脱对英伟达的依赖 [15]

核心交易 - 全资子公司ficonTEC与瑞士某头部公司C的子公司签署重大合同 金额946.50万欧元（折合人民币约7867.02万元）占公司2024年度经审计营业收入超7.11% [1] - 订单标的为全自动硅光子封装整线设备或服务 对公司发展意义重大 [1] 战略意义 - 订单是公司并购整合成效的直接验证 体现通过子公司布局高端设备赛道的战略决策具备前瞻性 [2] - 证明公司在并购后快速整合业务 释放子公司业务潜力的能力 为后续通过资本运作拓展高端领域提供可复制经验 [2] - 国际客户的选择侧面印证ficonTEC的技术认可度 有助于公司进一步拓展海外高端市场 [2] 技术布局 - 公司通过收购ficonTEC快速获取光电子封测前沿细分领域的核心技术与市场资源 实现对高壁垒细分赛道的深度切入与业务拓展 [3] - 硅光子技术已成为数据中心 5G通信 人工智能等领域的核心支撑技术 对应的封装设备需求正进入爆发期 [3] - 订单履行有助于公司依托行业增长趋势巩固市场地位 并通过技术实践实现技术迭代—产品优化—市场份额提升的正向循环 [3] 财务影响 - 合同签订体现客户对ficonTEC的高度认可与信赖 有助于夯实客户关系 提升品牌影响力与市场竞争力 [1] - 订单顺利履行预计对公司本年度及未来年度经营业绩产生积极影响 为业绩增长提供坚实支撑 [3]

**中际旭创电话会议纪要关键要点** **涉及的行业与公司** * 行业为光通信行业 特别是高速光模块细分领域[2] * 公司为全球领先的光模块制造商中际旭创[2] **核心观点与论据** * AI发展驱动网络架构升级和带宽需求 显著提升数据中心网络交换贷款和交换芯片容量 全球数据中心网络交换贷款从2010年到2022年提升80多倍 交换芯片容量从2021年的25.6T提升至2023年的51.2T 并有望在2025年达到102.4T[6] * 光模块是光通信核心部件 实现光电和电光转换 其成本中光器件占比约70% 而TOSA和ROSA又占光器件成本的约80%[3] * 技术路径正向硅光子演进 硅光技术结合集成电路优势 具有高集成度 高速率 低成本和小型化优点 在400G及以上速率应用中渗透率显著提高[7][8] * 预计到2026年 大部分800G及1.6T高速率应用将采用硅基衬底材料[2][7] 2026年是800G光模块规模放量的一年 同时1.6T光模块也开始规模化生产 3.2T时代正在加速到来[10] * 硅光子技术在数据中心市场（400G以上速率）和电信市场（相干光模块）的渗透率均在不断提升[9] **公司竞争优势与布局** * 中际旭创是全球高速率光模块领域龙头企业 利润在短短几年内增长十多倍 市值增长二十多倍[4] * 公司具备强大的研发实力和自动化生产能力 自主研发全自动化生产平台 自动化工艺技术水平处于国内同行业领先位置[13][14] * 公司通过垂直整合构建了从芯片封装 器件生产到模组制造的完整产品线[4][12] 并拥有全自研硅光芯片 在硅光领域具备领先布局[16][18] * 客户优势明显 率先切入北美市场 占据全球高速率光模块大部分份额 通过严格的供应商认证体系成为头部供应商 市场份额稳定甚至提升[4][11][16] * 管理团队经验丰富 创始人 董事长及总裁等均有超过10年的行业经验[17] **业务发展机遇与前景** * 海外AI产业趋势明确 下游需求持续增长 巨头上调ASIC芯片供给量 带动作为核心环节的高速光模块需求增加[19] * 国内AI发展机遇逐渐显现 随着国产算力卡出货量提升 供给问题将逐步解决 公司业务在海外和国内均具备强劲竞争力[20][21] * 公司积极布局新业务 如通过君格电子拓展汽车光电子领域 其光通信技术平台和产品（如光学设计 耦合技术 高速电子器件技术 COB封装技术等）与该领域具有一定复用性[12][15] * 在硅光子时代 公司凭借领先布局有望享受发展红利 进一步巩固其全球高速光模块龙头市场地位[18]

英伟达Spectrum-X以太网光子技术 - 公司提出共封装光子学需求以提升AI工厂规模 AI工厂光功率消耗是传统云数据中心17倍 主要因GPU集群增加需要数十光收发器通信[3] - 网络光子学成本占AI工厂总计算能力10% 公司通过Spectrum-X以太网光子技术降低此成本[3] - Spectrum-X采用200G/通道SerDes技术 相比可插拔收发器具有更好信号完整性和更低DSP要求 因光子引擎紧邻交换机ASIC[16] - 1.6Tb/s链路激光器数量从8个减至2个 实现更低功耗和更高传输可靠性[16] - 技术为AI工作负载提供低抖动通信 避免GPU空闲导致高昂成本[17] - 技术提供更高NCCL性能 确保大型基础设施多作业执行不相互干扰[20] - 硅光子解决方案采用硅光子CPO芯片 传输速率达1.6T 集成MRM提供更高带宽同时降低功耗和占用空间[29] - 光子层和电子层采用3D堆叠技术 降低布线复杂性并提高带宽密度[29] - 数据中心采用该技术后能效提高3.5倍 弹性提高10倍 运行时间提高1.3倍[29] - 公司展示首款集成光子技术全尺寸交换机Spectrum-6 102T[30] - 技术实现2倍吞吐量 63倍信号完整性 激光器数量减少4倍 1.6倍带宽密度 激光可靠性提高13倍 取代64个独立收发器[34] - 下一代技术无需耗电连接可插拔光学引擎 节省大量电力[37] - 跨规模网络起始距离约500米 超过后需调整算法适应距离变化[74] - 共封装硅光学器件支持在ISO功率下将GPU性能提高3倍 激光器总数减少约4倍[74] Celestial AI光子结构技术 - 公司光子结构链路技术利用光连接下一代海量GPU和加速器芯片 取代当前电连接[75] - 技术聚焦下方带中介层HBM PFLink拥有包含无源和有源元件硅光子层[80] - 公司将SerDes与通道匹配以实现极高能效 并构建光学MAC实现RAS功能[80] - 使用EAM调制技术 从热学角度看优于环形调制器[81] - 技术可释放前沿阵地 光I/O可发生在ASIC中心 芯片其余部分用于电气I/O如HBM[92] - 在光子结构模块Gen1中用于带交换机连接内存16端口交换机[97] - 公司已完成四次流片[101] Ayar Labs光学I/O技术 - 公司展示UCIe光纤I/O重定时器 制作UCIe芯片组轻松集成光纤I/O到封装 因基于标准[108] - 芯片组是8Tbps级设备 提供大量封装外带宽[108] - 光学I/O芯片帮助使用光学技术进行横向扩展[117] - UCIe是基于标准方式 企业可根据通用规范构建软件包便于集成[122] - 数据重新定时后进入光端 解耦光信号和电信号传输挑战[130] - Chiplet速度达8Tbps[137] - 测试显示230mV眼图 约5天测试所有16 UCIe模块无错误 累积比特达1.8019e+18 BER为0.0000e+00[142] - 一体封装500W设备 热循环测试重要因芯片加热冷却导致材料膨胀收缩改变光传播方式[150] - 端到端测试10小时链路测试结果 公司从EVT进入DVT阶段即将量产[156][159] Lightmatter Passage技术 - 公司推出Passage M1000 将共封装光学器件和硅光子技术带入Chiplet时代[170] - 新解决方案承诺最高达114Tbps带宽 即每个方向57Tbps[184] - 采用3D堆叠芯片 光发射器/接收器需紧凑 GPU芯片连接SerDes SerDes连接光端[188] - 使用硅微环调节光 实现非常紧凑光学I/O[191][193] - 微环直径约15um 功耗约1mW 传输损耗<10dB 兼容O-band和C-band[196] - 公司有16种波长激光称为Lightmatter指南[196] - 设备具光路交换功能实现冗余[211] - M1000是迈向超过200Tbps XPU和超过400Tbps带宽交换机第一步[224] - 公司表示已做好生产准备 将在SC25大会公开演示[226][231] 行业动态与创新 - 曦智科技联合燧原科技推出国内首款xPU-CPO光电共封芯片[233] - OpenLight Photonics完成3400万美元A轮融资 加速硅光子学过渡[234] - 硅光子学解决AI连接瓶颈 因网络限制大多数AI开发者仅利用约25% GPU容量[234] - 公司设计构建光子专用集成电路(PASIC) 为光互连提供动力[235] - PASIC帮助使现有基于光子学互连速度更快 传统硅光子学性能上限约每波导200Gbps[236] - 公司提供设计服务和工艺设计套件(PDK) 基于磷化铟和硅光子学异构集成[236] - 客户可定制PASIC 首批客户2025年底开始生产 2026年带来首笔专利费收入[237] - 计划扩展PDK库 提供速率达400Gbps调制器和更先进片上激光技术[238] - 光互连快速采用不可避免 因AI模型数据需求增加和降低基础设施成本愿望[239]

公司动态 - 英伟达首席执行官黄仁勋抵达中国台北拜访台积电 主要目的是感谢台积电并发表关于管理理念的内部演讲 [1][2] - 公司已完成六款全新AI芯片的流片工作 包括基于Rubin架构的AI GPU和一款硅光子处理器 [3] - 公司要求部分供应商停止与H20 AI芯片相关的制造或封装测试工作 包括富士康 Amkor Technology和三星电子 [8][9] 技术进展 - Rubin架构作为Blackwell后继产品 计划2026年量产 核心升级包括HBM4带宽约13TB/s(较Blackwell的8TB/s提升) NVLink总带宽约260TB/s 支持600kW级机架 [3] - 硅光子处理器将用于AI数据中心网络/超高速互连 采用CPO技术集成到Quantum-X和Spectrum-X高性能交换机ASIC设备 [4] - 硅光子技术通过光信号实现高速数据传输 具备低功耗 低延迟和长传输距离优势 相比电信号芯片性能更优 [5][6] 中国市场策略 - 公司正与特朗普政府磋商开发基于Blackwell架构的中国特制版芯片B30A 性能将强于H20 AI芯片 [7][8] - H20 AI芯片于今年7月获美国政府批准恢复销售 公司已向台积电下达30万枚订单以应对中国客户需求 [8] - 公司表示H20芯片不属于军事或政府基础设施产品 向中国出货不存在国家安全问题 [9] 产品规划 - 推理端AI算力需求被视为未来最大营收来源 AI推理系统将推动算力基础设施市场指数级增长 [5] - Vera CPU与Rubin GPU组合将成为Grace-Blackwell的继任者 面向更高密度AI服务器集群 [3] - 硅光子技术优先应用于网络交换设备 为大规模AI GPU池化提供光学带宽支持 [4]

CPO产业链参与者分析 传统光收发器供应链 - 传统供应链由外延片、光学组件、DSP供应商及模块制造商构成，主导企业包括Coherent、Lumentum、博通等垂直整合供应商，以及中际旭创、天孚通信等中国模块厂商 [2] - 关键组件供应商：外延片（VPEC、LandMark、IQE）、光纤（Corning）、光学芯片（Coherent、Lumentum、博通）、DSP（Marvell、Airoha）、模块制造商（英特尔、思科、Sumitomo等） [3] CPO生态系统差异 - CPO技术使硅半导体供应链从光学行业获取部分价值，并需升级关键组件如光纤阵列单元（FAU）和制造设备 [2] - CPO价值链新增环节包括FAU（FOCI、Browave）、组装/封装/测试（ASE/SPIL、Amkor）、光引擎（博通、Marvell）、交换机ASIC（英伟达、联发科）等 [4] 晶圆代工厂的核心角色 台积电 - COUPE平台可能成为CPO解决方案的主要切入点，采用chiplet设计整合光子集成电路（PIC）与电子集成电路（EIC），通过N65平台生产PIC [5] - 为博通、英伟达供应CPO收发器，并与Marvell、联发科、AMD等合作推动商业化 [8] 其他晶圆代工厂 - 英特尔：专注AI光I/O领域，与LandMark合作超10年，2023年出售可插拔光收发器部门 [8] - 格罗方德：推出GF Fotonix平台，与英伟达、博通等合作 [9] - 高塔半导体：提供300mm硅光子平台，研发3.2T收发器，合作伙伴包括Coherent、中际旭创 [9] 关键组件与设备 光纤阵列单元（FAU） - FOCI的ReLFACon技术可能集成到台积电COUPE平台，耐高温特性适配光引擎需求，2023年起主导第一代CPO的FAU技术 [10] 封装与测试 - 日月光/矽品可能负责FAU与光引擎的集成及交换机基板封装 [11] - 讯芯为博通提供组件组装支持，FIT合作博通生产外部激光源（ELS） [13] 设备制造商 - BESI：台积电混合键合设备独家供应商，2025年需求预计20台，2026年超30台 [14] - ASMPT：光学互联解决方案提供商，MEGA键合机用于光模块组件对准 [14] - 致茂电子：2026年半导体业务或增长25%，受益于CPO测试设备出货 [15] 行业动态 - 英伟达B系列服务器样品订单开放，国内可获取 [17]

人工智能技术发展趋势 - 人工智能技术从2012年的"AlexNet"开始经历了从"感知型人工智能"到"生成式人工智能"的升级，现已实现不同模态间的转换 [5] - 当前处于"推理型人工智能"浪潮，下一个浪潮将是"物理型人工智能"，应用于机器人等物理机械中 [5] - 人工智能下一步发展趋势是向物理世界渗透 [4][5] 中国在人工智能领域的作用 - 中国研究者发表的论文数量现居世界第一，在开源工程方面表现突出 [6] - 中国开源模型如DeepSeek和通义千问是全球顶尖的，被医疗公司、金融机构和机器人公司等广泛应用 [6] 人工智能对科学发现的影响 - 人工智能可用于理解蛋白质、化学物质、细胞乃至生命的意义，帮助设计药物并延长寿命 [7] - 服务于科学的人工智能将带来重大影响，特别是在生物学领域 [7] 芯片技术发展展望 - 晶体管将向三维发展，下一代是"全环绕栅极"晶体管 [7] - 芯片领域从单芯片发展到堆叠芯片、多芯片，封装技术如"CoWoS"被大规模应用 [7] - 硅光子技术未来有较大创新空间 [7] 对年轻人的建议 - 年轻人需要掌握数学、推理、逻辑和计算机编程等基础知识，培养"第一性原理思维" [9] - 与人工智能互动需具备描述问题的能力和判断答案合理性的批判性思维 [9]

收购交易 - 东山精密拟以人民币59.35亿元（约新台币240亿元）收购索尔思光电 [1] - 索尔思光电拥有先进半导体设计与硅光子技术 [1] - 交易引发技术外流疑虑 [1] 监管审查 - 台湾"经济部"尚未收到索尔思光电投资计划变更申请 [1] - 收购案需依陆资投资规范事先申请许可 [1] - 审查将评估国家安全、产业发展影响等因素 [1] - 审查单位包括国安局、陆委会、产业技术主管机关等 [1] 公司背景 - 索尔思光电前身为台达电转投资的嘉信光电 [1] - 公司成立于1996年 [1] - 2007年被美国MRV收购后与飞博创光电合并更名 [1] - 目前系英属维京群岛商并有大陆地区投资人 [2] 业务与技术 - 主营光纤通讯用雷射二极体磊晶圆、晶粒生产 [1] - 全球三大收发模组数位讯号处理器芯片供应商之一 [1] - 主要供应商包括博通和联发科旗下达发 [1] 园区管理 - 嘉信光电1996年核准入区竹科时非陆资 [2] - 陆资投资公司经投审司核准可申请入区 [2] - 投审司公布的陆资企业不得申请园区研发补助 [2]

谷歌Gemini视频分析功能 - 谷歌推出Gemini模型，允许用户通过云端硬盘对视频内容进行分析，生成摘要或回答问题，无需观看视频 [2] - 预设功能包括简单摘要、关键要点和行动事项提示，同时支持自定义问题输入 [2] - 应用场景包括提取会议录像中的行动项目或公告视频中的新产品更新 [2] - 该创新可能增强谷歌在AI领域的竞争力，对OpenAI等竞争对手形成压力 [2] Neuralink融资进展 - 马斯克的脑机接口公司Neuralink在最新一轮融资中筹集6亿美元，估值达90亿美元 [3] - 相比2023年11月4300万美元融资时50亿美元估值，公司价值实现显著增长 [3] - 这一融资巩固了Neuralink在脑机接口领域的领先地位 [3] Hugging Face机器人发布 - AI开发平台Hugging Face推出两款开源机器人：HopeJR和Reachy Mini [4] - HopeJR为全尺寸人形机器人，拥有66个驱动自由度，具备行走和手臂移动能力 [4] - Reachy Mini是桌面机器人，可移动头部、说话、倾听，适用于AI应用程序测试 [4] - 这一举措可能推动机器人技术普及并增强相关板块关注度 [4] AMD收购Enosemi - AMD宣布收购硅光子初创公司Enosemi，具体条款未披露 [5] - 硅光子技术利用光子传输数据，为传统电力通信提供更快、更高效的替代方案 [5] - 收购将帮助AMD扩展在AI系统中光子学和共封装光学解决方案的开发能力 [5] 英伟达与戴尔超级计算机合作 - 英伟达联手戴尔为美国能源部提供"Doudna"超级计算机，计划2026年推出 [6] - 该计算机将使用英伟达最新"Vera Rubin"芯片，内置戴尔液冷服务器 [6] - 系统将安置在劳伦斯伯克利国家实验室，可供11000名研究人员使用 [6] - 合作巩固了两家公司在AI和高性能计算领域的领导地位 [6]

行业动态 - AMD宣布收购专注于光子电路研发的企业Enosemi 以加强在硅光子技术领域的竞争力 [2] - 硅光子技术利用光子传输信息 相比传统电子电路具有速度更快、带宽更高、能效更优的优势 已在网络交换机、芯片间互连等领域应用 [2] - Intel 20年前在硅光子领域取得重大突破 PCIe 7 0技术标准考虑引入光学传输 SK海力士近期推出光学SSD [2] 公司战略 - Enosemi总部位于硅谷 2023年起与AMD、格芯合作 提供硅光子IP授权、制造和交付服务 [2] - 收购Enosemi将帮助AMD快速提升在下一代AI系统中集成硅光子技术的能力 包括整合封装光学方案 [2] - AMD强调此次收购可进一步整合其CPU、GPU、自适应SoC与网络、软件、系统技术 巩固全栈AI解决方案能力 [2] 竞争格局 - NVIDIA已推出基于硅光子技术的网络交换机平台 带宽高达400TB/s 并计划在AI方案中整合更多相关技术 [3] - 为对抗NVIDIA AMD近年先后收购ZT Systems、Mipsology、Silo AI等公司 强化企业解决方案技术实力 [3] - 中国在硅光子领域研究投入过去5年超过美国的2倍 观察人士认为中国可能通过该技术实现"弯道超车" [3]