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大模型持续迭代推高算力需求 光通信为算力基建核心环节

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近日OpenAI发布新一代GPT-6Astra,在软件工程、计算机操作和专业工作等多项测试大幅超过上一代的同时,参数量和Token成本大幅提升,训练动用超过10万块GPU。随后,其官宣使用下一代前沿大模型,并联合上万AI Agent仅88小时攻克NS方程这一千禧年难题,前沿模型能力向科研等自主探索领域不断突破。

前沿模型连续执行复杂任务的能力不断进步,持续强化AI forScience(人工智能驱动的科研,AI4S)逻辑,同时也印证了模型能力跃升与算力投入增长仍呈正相关,为通信板块带来催化。此前算力产业链由于市场对AI算力资本开支持续性的担忧显著回调,但行业层面,供需紧张仍然持续。在AI算力需求大幅增长,对互联的速率、带宽、功耗等要求提升的背景下,光通信作为AI算力基础设施的核心环节,有望持续成为一条价值量扩张的赛道。

从海外来看,9月以来,Fable5.1与Mythos5.1、Gemini 3.8 Flash、GPT-6 Astra等前沿模型密集发布,模型迭代速度显著加快。模型自主科研能力的提升,也伴生出RSI(递归自我改进)能力。由于模型训练本身即是科学与工程深度融合的研究过程,通过前沿模型来训练其他模型,有望缩短AI模型迭代周期并持续抬升能力天花板,为算力产业链景气度提供支撑。

从国内来看,9月7日,《信息通信行业发展“十五五”规划》印发,明确“十五五”时期,信息通信行业收入达4.1万亿元,信息基础设施领域5年累计投资3.8万亿元,并部署了六方面26项重点任务,提出13项主要指标,将通信网络建设上升至国家战略高度,为产业体系升级提供了明确的顶层指引。

随着AI算力需求大幅增长对互联要求不断提升,光模块不断迭代以实现高密度互联。当前800G光模块进入规模化放量阶段,1.6T光模块开始快速渗透,3.2T推进研发。

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