AI 算力供应的绝对龙头——英伟达近日重要新闻颇多，从超出预期的财报及下季度指引，到Computex 2023 发布一系列新芯片、新架构超算、交换机及行业应用，这些动作都在提振市场对算力的信心。我们认为，未来算力等同于生产力，AI 对算力的追求没有天花板，还有诸多预期差将不断催化算力板块与光通信市场上行。　　1. AI 超算服务器：英伟达在Computex 2023 上发布了最新AI 计算架构Grace Hopper 以及对应服务器解决方案DGX GH200。Grace Hopper 采用最新的CPU 与GPU 一体设计方案，单颗GH200 Grace Hopper 集成72颗ARM 架构CPU，算力达到4 PFLOPS TE，拥有96GB HBM3 内存与576GB显存；一台集成了256 颗Grace Hopper 芯片的DGX GH200 显存总和达到144TB（通过交换网络实现显存共享），在第四代NVLink 加持下，GPU 互联带宽达900GB/s，总算力达到1 exaFLOPS@FP8，完美适配大规模的AI训练/推理需求。我们认为，随着带宽提升，新架构对光模块的需求弹性也在上行。Grace Hopper 与GH200 已经投产，Google Cloud、Meta 和微软是早期客户。　　我们认为，未来GPU 服务器将主导数据中心市场。数据中心正在朝加速计算的方向发展，而生成式AI 助推了这个进程。在企业Capex 有限的情况下，未来投资将集中于GPU 服务器或类似Grace Hopper 的CPU+GPU 混合服务器。以往企业需要花费1 千万美元购置含960 颗CPU@11GWh 的数据中心来运行1 个大语言模型，现在仅需40 万美元购置含2 颗GPU@0.13GWh 的小机柜即可跑动1 个大语言模型。　　2. 交换机：英伟达发布世界上第一个AI 以太网网络平台Spectrum-X，其中的RDMA 技术可用于跨服务器显存共享；2022 年亮相的Spectrum-4交换机也正式量产，提供64 个800GbE 端口或128 个400GbE 端口，可以连接分布在两层网络的8192 个GPU，交换速率达到51.2T。英伟达再次强调高密度架构和通信网络对于显卡性能发挥的重要性。　　我们认为，超算中心内部通信能力的木桶效应将进一步被放大。市场普遍忽略了交换网络的重要性。英伟达Infiniband Q1 营收创纪录，据英伟达测算，若企业支出5 亿美元建设交换网络，Infiniband 和以太网的吞吐量差异是15%-20%。同时，Infiniband 更加适合GPU 负载，适配Infiniband 协议的光模块单价也更高，将进一步提升光模块在超算中的价值量。　　3. 算力客户将呈现多样性。金融、医药、游戏、工业等垂直领域均在加速部署AGI，例如：1）彭博社将部署500 亿参数的BloombergGPT 和FINPILE数据集，聚焦金融领域任务；2）药企Amgen 正在使用DGX Cloud 以及英伟达BioNeMo 大模型来加速药物发现；3）NVIDIA Avatar Cloud Engine（ACE），用于定制游戏AI 模型，可通过AI 支持的自然语言交互带来智能NPC，有望彻底改变游戏体验；4）Nvidia Omniverse 赋能工业互联网，为制造业带来快速智能化的解决方案。算力需求正在渗透至各行各业，这将不断强化“算力追求没有天花板”、“应用越丰富，算力越多样”的逻辑。　　风险提示：AI 需求不及预期，英伟达产品交付不及预期。

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