从中际旭创到新易盛——最赚钱的AI公司不做AI

【免责声明：本文为产业分析，旨在梳理产业链格局，不构成任何投资建议，也不对文中提及企业的经营及股价表现作任何预判。文中涉及企业众多，具体数据请以官方披露为准。】导语：这波AI浪潮里谁赚得最稳？肯定不是那些卷生卷死做大模型的科技公司，而是一群你可能压根没把它们归到"AI公司"里的厂子。它们不写代码，不训练模型，跟"智能"两个字八竿子打不着，干的事说白了就是造一根一根的光纤连接件。在过去，这就是妥妥的上不了台面的传统制造业。现在，他们有一个超酷的名字——光模块。中际旭创、新易盛、天孚通信华工科技、光迅科技，都是做这个的。说通俗点，就是把电信号变成光信号、再把光信号变回电信号的一个小盒子，插在服务器和交换机上，负责把数据从这台机器搬到那台机器。听起来一点都不"性感"，凭什么能成为这轮AI里最能稳定赚钱的环节之一？这事儿值得掰开讲讲。01 芯片再强，管道不够粗也白搭打个比方。你花大价钱买了一屋子顶配电脑，每台都是怪兽级配置，但它们之间只能用老式网线连着，传个大文件半天传不完。这一屋子电脑，就是一堆各干各的摆设。AI算力中心就是这个道理。里面几千上万张芯片要同时干活、实时交换海量数据，连接它们的光模块要是速度跟不上，芯片再强也发挥不出来。相当于一群天才关在屋里，彼此只能靠写纸条交流。行业里有个词叫"算力墙"，说的就是这个——不管你堆多少芯片，只要芯片之间的传输带宽跟不上，整个集群的性能就撞在墙上，上不去了。大模型的算力从来不是靠单张卡堆出来的，是靠成千上万张卡拼成一个集群协同计算。卡和卡之间说话的速度，直接决定了这个集群能跑多快。光模块，就是让它们把话说快的那个关键零件。我再给你个直观感受。过去传统数据中心，服务器之间用100G的光模块就够了，相当于一条四车道高速公路。现在AI算力中心需要的是800G甚至1.6T，等于一下子从四车道扩到六十四车道，车道上跑的全是大货车，24小时不停。800G才刚铺开，1.6T就来了，后面还有3.2T在路上，基本每一两年翻一倍。芯片在拼命迭代，光模块也在拼命追着迭代。追不上的话，芯片的性能就发挥不出来。02 卖铲子的，比淘金的日子好过大模型公司现在的日子，其实没有外界想的那么滋润。训练一次大模型烧掉几个亿，商业化收入却迟迟跟不上，连做品牌传播的预算都紧巴巴。但给算力集群修"高速公路"的这批公司，日子过得踏实多了。这特别像当年的淘金热。真正淘到金子的人没几个，反倒是卖铲子、卖帐篷、卖牛仔裤的，稳稳当当把钱挣了。这轮AI也是这个规律。中际旭创、新易盛是这条链上最靠前的两家，做光模块的封装和整机交付。中际旭创是全球高速光模块的领跑者，800G的全球份额很高，1.6T也是全球较早实现大规模量产的。微软、Meta这些美国科技巨头的AI算力中心里，光模块相当一部分就是它供的。新易盛紧随其后，同样在全球第一梯队，客户以北美大型云计算公司为主，靠交付速度和性价比在海外站住了脚。再往上游看，还有一类公司很关键，做光模块零部件的。天孚通信是典型，它不做整个模块，但很多大厂做光模块都要用它的器件。有点像手机行业里那些自己不做手机、可谁做手机都绕不开的核心供应商，利润率很高，属于闷声挣钱的类型。继续往上，华工科技、光迅科技是国内少数能碰光芯片的企业。光芯片是光模块里技术含量最高的那颗"芯"，这一环国内整体还比较依赖进口，但这两家在努力往上突破。此外像剑桥科技、太辰光、博创科技、源杰科技、仕佳光子，各自卡在这条链的不同环节，有的做激光器，有的做无源光器件，分工不同但都有自己的位置。这些名字往后会越来越频繁地出现在你的信息流里。不是因为它们蹭上了AI热度，是因为它们真的在这条产业链里挣到了实打实的订单和现金流。03 这一轮，中国制造悄悄赢了一局光模块这个赛道有个特别有意思的格局：全球AI算力建得最多的地方是美国，但给这些算力中心供光模块的，主力却是中国公司。全球高速光模块排在前面的供应商，几乎清一色是中国企业。为什么？原因其实不复杂。光模块的制造，技术含量当然有，但更吃工程能力和量产能力——良品率能不能做上去，货能不能按时交出来，成本能不能在激烈竞争里压下去，能不能跟着芯片一代代往800G、1.6T迭代。这几样，恰恰是中国制造业最擅长的。中国企业靠着"又快、又稳、又便宜"这六个字，硬是在全球AI基建的浪潮里拿下了主导位置。这一点我觉得挺值得记住：AI时代不是只奖励最会做PPT的公司，它也实打实奖励那些能把复杂东西量产出来的公司。当然也有隐忧。光模块最核心的高端芯片，包括光芯片和DSP信号处理芯片，目前还有相当比例要靠海外供应。组装和制造这头，国内厂商做到了全球前列，但上游核心器件的话语权还没完全握在自己手里。这跟整个中国半导体行业的处境一样——下游强，上游还在补课。04 1.6T很火，但命脉攥在别人手里光模块这轮涨得凶，很容易被解读成又一波题材炒作。我的判断是这次不太一样，背后有实打实的产业逻辑撑着。海外几家云计算巨头这两年在AI基础设施上的资本开支持续走高，1.6T光模块的订单实打实排到了明年，产能吃紧。短期景气度没什么可担心的。但我习惯多想一步。行情越热，越要把风险摆到台面上。第一是分化。高端1.6T供不应求，低速率的老产品早就打成了红海，一堆中小厂商挤在低端市场拼价格，利润薄得可怜。这个行业不是全员躺赢，是头部吃肉、尾部喝风。看到"光模块"三个字就当成同一门生意，容易看走眼。第二是技术路线的远期变数。行业里一直在聊CPO，简单说就是把光的功能直接集成到芯片封装旁边，不再用今天这种单独插拔的模块，理论上更紧凑更省电。目前它还卡在良率、散热、维修成本这些坎上，三五年内大规模替代不了现有方案，但这是个看得见的方向。中际旭创、新易盛这些头部公司自己也在提前布局，说白了就是给自己留后路。第三，也是最容易被忽视但最要命的一条：客户太集中。国内光模块企业的高端订单，大头来自北美那几家超大型云厂商。它们现在还在加码，节奏没有放缓的迹象。可任何行业都有周期，鸡蛋放在少数几个篮子里，篮子一晃，影响就不小。这个行业最大的软肋不在竞争，在于它的景气度跟别人的钱包深度绑在一起。05 光模块之外，还有一整条"卖铲子"的链条光模块这个赛道值得关注，但我更想说的是它背后的一个更大的趋势。过去两年AI行业最热门的话题是大模型、ChatGPT、谁家的AI更聪明。但你有没有发现，从去年开始，行业里真正挣到钱的，越来越多是那些"卖铲子"的公司？做芯片的英伟达利润暴涨，做光模块的中际旭创业绩创新高，反而是做大模型的公司，很多还在烧钱找路。光模块只是这条"卖铲子"链条上的一环。你把AI算力中心想象成一栋盖起来的大楼，撑着这栋楼的，其实还有四根柱子。第一根是算力本身，也就是把芯片组装成服务器、再拼成集群的这批公司，比如浪潮信息、工业富联、中科曙光，AI服务器的订单这两年排得满满当当。第二根是存储，芯片算得再快，数据存取跟不上也是白搭，做存储接口芯片的澜起科技、做固态硬盘模组的江波龙、佰维存储都卡在这一环。第三根是散热，几千张芯片挤在一个机房里，发热量大到普通空调根本压不住，专门做数据中心液冷的英维克、申菱环境，生意就是这么来的。第四根是电力，一个大型AI算力中心的耗电量顶得上一座小城，供电、配电这块养活了科华数据、阳光电源、麦格米特这些公司。再加上做高端电路板的深南电路、沪电股份，做算力网络交换机的紫光股份，这条链上还能再数出一长串名字。它们过去大多不在聚光灯下，现在却都活得不错。道理其实是相通的：不管最后哪家大模型跑出来，底下这些做服务器、做存储、做散热、做电力、做光模块的，都是确定性受益的。AI这波浪潮拼到最后，拼的从来不是谁喊得响，是谁在基础设施这条暗线上真的卡住了位置。先说清楚，我们从不荐股，上面提到的公司也只是帮你搭一个了解行业的框架，不是让你照着买。我想说的是，如果你想看懂AI行业，不能只盯着大模型。往下看一层，看看撑着这栋楼的算力、光模块、存储、散热、电力这几根柱子，可能比大模型本身更值得花时间去了解。光模块先聊到这，这几根柱子我会一根一根拆开讲，下一篇我们聊算力。照例留个问题：这些光模块的公司里，你更好看好谁？评论区聊聊。