ChatGPT，无疑是近期最为火爆的科技明星，短时间内已几乎家喻户晓，搜索热度一举超越曾开启人工智能热潮的AlphaGo。这次“破圈”传播，也代表着AI技术到了一个即将大规模产业化的临界点。

资本市场上，近期也出现了所谓ChatGPT概念板块，细数其中个股，大体可归为人工智能和数据中心两大业态，包括通宇通讯等数据中心上游配套厂商，今年以来累计涨幅也达到50%。

外行看热闹，内行看门道，从技术角度看，人工智能赛道看似更能直接承载投资者对产品落地的期待，但其中不少个股，恐怕会让炒作者的热情“错付”。

事实上，随着ChatGPT如火炬般照亮大模型的应用前景，未来人工智能产业的上下游分化很可能将大大加速，极少数巨头构建无标签预训练的全领域大模型，下游厂商、开发者乃至终端用户使用领域特定的小样本数据进行精调，比拼端到端全栈能力的传统AI商业模式面临严峻考验。

相比之下，新一轮人工智能热潮对数据中心产业链的带动反而更为“可靠”。

AI的大规模爆发代表着算力的爆发，而算力的背后是数据中心的加持。随着大模型参数量从百亿、千亿向万亿演进，新的人工智能产业竞争，将逐渐向算力环节聚焦。

通宇通讯副总经理兼董事会秘书马岩表示，对于数据中心而言，能耗已经成为越来越重大的问题，除了CPU、GPU等主处理器的时钟频率、功率密度不断提高，I/O速率也水涨船高，使数据传输这一环节的功耗、延迟令人无法忽视，传统铜缆连接的机柜/机架必须布置极为密集，进一步恶化了散热问题。正因如此，面向数据中心短距离传输需求的光模块正日益普及。

《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》显示，人工智能应用对算力最大的挑战来自数据中心的模型训练。具有海量参数的模型训练几乎完全依赖于核心数据中心的算力支撑。比如2020年微软发布的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达175亿；OpenAI发布的GPT-3模型，参数量更达到1750亿，是GPT-2的100余倍。由于其庞大的参数体量，在给人工智能应用提供便利的同时，对AI算力提出了更高的要求。

ChatGPT开发者OpenAI日前也预计，自2012年以来，人工智能训练任务中使用的算力正呈指数级增长，其目前速度为每3.5个月翻一倍（相比之下，摩尔定律是每18个月翻倍）。自2012年以来，人们对于算力的需求增长了超过30万倍。在此期间，硬件算力的提升一直是人工智能快速发展的重要因素。因此，如果希望目前的发展趋势持续下去，就需要为实现远超当前方法负载的全新系统做好准备。

面对AI、ML和高性能计算 (HPC)对于网络带宽提升的需求，短短十几年间光模块的单端口速率从千兆(1G)增长到800G。不过通宇通讯马总也强调，在配套光模块速率增长800倍的同时，数据传输功耗也增长了30倍，这样的功耗增幅，仍然不符合我国碳达峰碳中和的时代潮流，因此如何进一步降低数据中心的能耗便成为了关键的关键，光学器件从背板可插拔端口进一步向PCB板乃至主处理器封装内集成，被公认为必由之路。

根据马总的介绍，目前，硅光集成芯片及其封装作为解决上述高速信号互联需求的核心光电技术，有两个发展路线，分别是CPO(Co-Packaged Optics)光电共封装和NPO(Near Packaged Optics)光电近封装，两种方案均能够在带来数据中心性能提升的同时，显著降低能耗。而拥有更高集成度的CPO则迎来了自己的“元年”。据CIR机构的推测，CPO数据中心设备市场将于2022年正式起步，并且迎来快速发展期据LightCounting 预计，CPO端口数量将从2023年的5万个增长到2028年的约800万个，CAGR高达176%。

马总指出，CPO除了高密度、低成本、小体积等优势，该技术带来的另一个显著特点就是低功耗，光引擎与交换芯片合封，相比应用传统光模块的设备，CPO设备整机功耗降低了23%。

目前在这一领域，通宇通讯已经走在了行业前列，该公司2017年就开始布局光通信及光模块，作为公司双擎发展的第2增长曲线；从2021年开始，定增考虑的重点项目中，就包含了高速光器件封装及光模块技术和产品的研发及产业化。

2021年，通宇旗下子公司深圳光为成功申请了深圳市科创委科技研发基金，布局开展《面向超大型数据中心的800G高速光模块的研发》项目的研发，目前已联合行业伙伴，完成了硅光芯片的设计和研发，正在进行硅光技术路线的光引擎及光模块产品设计和研发。

同时，2022年深圳光为还与国内知名服务器厂家合作，进行了高速全光背板项目的预研研发，目前已完成了高速全光背板的样品制作，客户验证测试中；在此基础上将进一步争取深入合作，开展 CPO/NPO及液冷等其他技术路线高速光模块的横向项目合作。

总体而言，通过数年来的前沿探索，通宇通讯已经为后续CPO/NPO光模块产品的研发打下了良好基础，有望为ChatGPT浪潮所推动的数据中心算力爆发，提供强有力的基础能力支撑。（CIS）