光芯片大厂积压巨额订单，缺货到2028

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Ciena在最新季度继续保持强劲增长势头。得益于人工智能热潮引发的网络持续投资，其营收增长近40%。这些投资主要来自超大规模数据中心（该公司目前一半的业务都来自这些数据中心）、新型大规模数据中心和服务提供商。

但这种策略并非没有问题。其中最主要的问题是满足需求。“我们的订单量从2024年到2025年增长了50%，从2025年到2026年又增长了50%，但供应量并没有以同样的速度增长，而且我们看到订单仍在持续涌入，”Ciena首席战略官David Rothenstein在接受Light Reading采访时表示。

Ciena首席执行官Gary Smith在周四的财报电话会议上表示，由于供应受限，Ciena的积压订单持续增长，到今年年底可能会达到100亿美元。

罗森斯坦表示，对于Ciena公司而言，供应最紧张的领域可分为三类。第一类是“一套专用光学元件，更具体地说是泵浦激光器。泵浦激光器用于增益模块，增益模块再用于光放大器，而光放大器是线路系统架构的一部分。”

罗森斯坦说：“第二类是陶瓷封装之类的东西，它可以在印刷电路板上提供一定程度的导电性；第三类，也是各个行业都适用的，是存储器。”

虽然这听起来似乎是个不错的局面，但他指出，这可能会带来问题。“在某种程度上，积压订单过多与其说是荣誉勋章，不如说是耻辱的烙印，因为积压订单越多，就意味着我们无法满足所有需求。”

Ciena正努力克服这一困境。在财报电话会议上，该公司宣布已与主要合作伙伴签署了供应协议，有效期至2029年。“新增产能增强了我们对满足持续增长的需求的信心——不仅是现在，不仅是2027年，而是未来三年，”Rothenstein指出。

然而，这似乎仅仅是第一步，供需平衡还需要时间。就目前情况来看，他预计这种情况要到2028年下半年才能实现，届时积压订单也需要一段时间才能恢复正常。

超大规模和新规模企业

持续增长得益于超大规模数据中心、服务提供商和“新规模数据中心”的强劲需求。史密斯在电话会议上表示，更具体地说，Ciena 目前约有一半的业务直接来自超大规模数据中心。

与此同时，新规模云运营商（或称新云参与者）涵盖了众多公司。罗森斯坦指出，从甲骨文到SpaceX，再到CoreWeave和Anthropic，这些公司似乎都囊括其中，而且它们的商业模式各不相同。但他指出，所有这些公司都在寻求逐步构建自己的网络基础设施，并提出了光纤网络、暗光纤或波长等多种方案。

然而，他们的建设还处于非常早期的阶段，史密斯在电话会议中指出，Ciena 预计未来两年内，新规模数据中心运营商的支出将会增加。

尽管业绩强劲，股价仍下跌

与此同时，Ciena似乎还有大量其他需求需要满足，并持续提升盈利。第三季度营收达到16.7亿美元，较上一季度的12.2亿美元增长37%。息税折旧摊销前利润（EBITDA）同比增长220%，从去年的1.092亿美元增至3.49亿美元。

即使单从数据来看，Ciena 的业绩似乎非常乐观，但股市却并未被其前景所打动。该公司股价昨日下跌 10%，较 6 月份的高点 627 美元已跌近一半，目前为 317 美元。

罗森斯坦指出，该公司在决策中并未体现这一点，但他将股价下跌归因于市场过度调整：“我认为，今年上半年，市场对电信股的估值在大约六个月的时间里大幅上涨，使其估值非常激进。我认为现在市场正在反向过度调整，我希望就像供需关系一样，市场最终会在这方面趋于稳定和正常化。”

总的来说，他将估值下跌描述为“相当严重的市场过度反应”，而且这种情况并不局限于Ciena公司。

B Riley Securities 分析师 David Kang 的一份研究报告似乎在某种程度上呼应了他的观点，称此次下跌反映了“人工智能网络交易市场情绪的转变”。报告指出，另一个促成因素可能是 Ciena 与 Meta 合作的数据中心带外管理 (DCOM) 项目，该项目导致路由和交换收入较上一季度下降了 6%，“管理层将此归因于典型的波动性”。

谈到对人工智能的负面情绪，Ciena 似乎对某些政治和社会领域中日益增长的对数据中心的不满，以及对能源和空间限制的担忧，都相对不太在意。

史密斯回忆起与一位超大规模数据中心客户的对话时说：“对方曾对我说……如果他们明天停止建设数据中心，加里，你可能两年内都不会注意到，这意味着他们已经建好了这些数据中心，他们需要网络连接，他们不会让这些资产闲置。”

此外，罗森斯坦认为，今天获批的数据中心大约需要三年时间才能建成。与此同时，他相信人们对数据中心的看法将会“逐渐正常化”。

罗森斯坦援引《华尔街日报》最近的一篇文章指出，数据中心并非电价上涨的主要原因，而且往往还能降低房产税。此外，他还指出，数据中心还有其他积极影响。

他说：“远程医疗、金融服务，以及我们习以为常的许多其他社会事物，其根本影响实际上都源于数据的消费和训练，然后从中推断出规律并将其部署到现实世界的应用中。”

（来源：编译自lightreading）

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