A股高速光模块“双雄”——中际旭创（300308）（300308.SZ）与新易盛（300502）（300502.SZ），自进入六月以后就开始一展雄姿，7月更加火爆，股价不断创出新高。
数据显示，6月新易盛、中际旭创两股已经分别上涨43.90%和56.54%；而截至7月14日当周，两家公司又分别上涨41.96%和27.22%。
“光模块”被认为是AI数据中心通信端需求增速最快的设备之一，亦是典型的“AI卖水人”。而与国内算力芯片发展滞后不同，我国光模块产品具备较强的全球竞争力。目前中国光模块企业全球市占率已经从2018年32%升至2023年55%；中际旭创、新易盛和天孚通信（300394）等都是其中的代表企业。
年初市场曾认为算力建设超前，云计算厂商不需要继续大规模“砸钱”，且收入预期不佳，导致光模块市场被看衰。
值得注意的是，两家公司在2025年年初时一度不被看好——在国内，DeepSeek横空出世并快速占领用户心智，而其廉价的训练成本，包括其对其他AI大模型公司份额的挤压，反而令训练端算力需求面临不确定性。
与此同时，今年4月，“对等关税”的争议令英伟达算力芯片进口面临重大不确定性，市场也选择用脚投票。
但实际情况是，全球AI大模型训练需求激增，2025年Q2全球三大云厂商合计资本开支达520亿美元，同比增长42%，其中AI相关投资占比超60%，微软单季度AI基础设施投资190亿美元，同比+67%，明确表示“AI算力需求远未饱和”。
进入6月以后，随着英伟达H20芯片销售的回归，以及AI算力需求下降的观点被逐渐证伪，光模块也正在上演“王者归来”的戏码。
如今看来，在AI算力需求、技术升级需求、技术迭代速度、国产厂商竞争力以及海外限制影响等多个方面对国产光模块行业发展存在明显误判。
被“错杀”的双雄
“光模块”即将光电信息互相转换的半导体模块，通常置于服务器专属光模块插槽，部分则直接集成网卡设备上，用于服务器与互联网信息在光纤网络上的传输。
一般而言，光模块按传输距离分为长距离、短距离；按速率则有普通速率到高速速率（10G，800G到1.6T等）等。随着人工智能行业的大力发展，云计算，5G基站等通信算力设备需求增加，光模块不再仅仅扮演网络传输部件的角色，而是更多配合全球算力协同，因此光模块也开始快速向高速高通量方向发展。
新易盛、中际旭创均为人工智能时代高速光模块领域的代表企业，并分别代表着光模块行业LPO（线性直驱可插拔光模块）和硅光模块两大技术路线。
其中，新易盛所代表的LPO短期内凭借其低功耗，通用性，可热插拔等优势，过去一年已经成功在算力中心市场快速起量。2024年，公司实现营业收入86.47亿元，同比增长179.15%；实现归属母公司净利润28.38亿元，同比增长312.26%。
中际旭创则在速率更佳，能耗更低的硅光模块领域拥有更深的积淀，加上传统可插拔激光模块技术DFB/VESEL/EML开始快速填充激增的算力需求市场，整个2024年，中际旭创实现营业收入238亿元，同比增122.64%；归母净利润51.71亿元，同比增138.66%
加之，LPO被市场理解为人工智能时代的“过渡技术”，而以中际旭创为代表的硅光模块封装技术CPO（新易盛也处于在研途中）以更高的速率和更低的能耗，被普遍认为是人工智能这头“算力饕餮”的未来武器。
然而，对于一度被寄予厚望的光模块双雄来说，今年两公司股价无疑迎来了一场“开门黑”。2025年2月5日，节后第一个交易日，中际旭创跌14.43%，新易盛跌18.49%，连带A股光模块指数跌幅接近9%。
彼时，在大洋彼岸的英伟达正在经受“灵魂拷问”。由于“DeepSeek时刻”的到来，算法优化显著降低训练算力需求成为了可能。市场担忧AI工程的进步令训练成本大降，导致算力与AI能力线性提升的“Scaling Law（规模化法则）”出现不规则奇点，打破英伟达作为“AI卖水人”的底层逻辑。
进入4月以后，全球贸易摩擦登堂入室；作为博弈关键的英伟达芯片被限制销售，大大影响了两家公司未来持续放量的预期。
更有不少投资人认为国产光模块厂商在高端市场缺乏竞争力，难以与国际厂商抗衡。实际上，中国光模块在全球市场极具竞争力，全球前十大光模块厂商中，中国占据了7席，合计市场份额超过5成，多家厂商都是英伟达的供应商。中国厂商在供应链，如光器件、封装等环节具备成本优势，毛利率高于海外同行。
最为紧要的是，市场担心的海外限制会对国产光模块市场造成重大冲击并没有发生，随着英伟达恢复H20供货，市场预期却是大为改善。
错判的算力需求
今年以来，OpenAI o3、DeepSeek-R1等新型推理模型纷纷推出 “慢思考”功能——即多步逻辑链与自我反思等。而由于慢思考需要耗费三到五倍的算力来得出更为精确的结论，因此反而催生了推理算力需求的显著提升。
Manus AI的大火，则令AI智能体等新兴人工智能新型应用快速得到推广。与生成式模型相比，直接交付任务的AI智能体往往需要大量调用多个不同的大模型处理复杂任务，生成文本软件等，其消耗算力水平几乎百倍，甚至千倍于普通大模型推理申请。
加之AI大模型边缘化与下沉，机构与企业的独立部署化等趋势，同样催生了算力需求的提升，也提升了“AI卖水”人的市场空间。
在这些需求迸发的背后，人们意识到，“当AI可得性”变得更为便捷，AI的需求也会呈现指数级增长。
根据Trendforce，2023年全球400G及以上光模块出货量达到640万颗。这一数字在2024年预计为2040万颗，并在2025年将超过3190万颗，年增长率为56.5%。
而从实际情况来看，国际海外巨头亦在今年加大AI领域的资本开支。公开数据显示，包括微软、谷歌、亚马逊和Meta分别在2025年一季度实现CAPAX（固定资产支出）214亿、172亿、243亿和137亿美元，分别同比增长53%，43%，74%和104%。
值得注意的是，由于新易盛和中际旭创的客户八成左右均来自海外，海外巨头资本开支的增长也直接体现到上半年公司财报中。
新易盛也在上半年交出了满意的答卷。公司2025年上半年业绩预告显示，预计归属于上市公司股东的净利润为37亿元-42亿元，比上年同期增长327.68%-385.47%。公司表示，报告期内，公司受益于人工智能相关算力投资持续增长，产品结构优化，高速率产品需求持续增加，销售收入和净利润同比大幅增长。
此外，对技术升级迭代速度和技术路径的误判也导致国内投资人对国产光模块需求的低估。
例如，市场曾低估了光模块技术的迭代速度，认为从800G到1.6T的升级会比较缓慢。但事实上，随着AI对算力需求的不断增长，光模块技术升级加速，800G和1.6T光模块的出货量实现了近四倍的增长，预计2026年1.6T光模块将开始规模商用。
市场还对硅光模块、CPoE（光电共封装）等新技术的发展速度和市场接受度有着误判。部分人认为这些新技术可能面临技术成熟度、成本、兼容性等问题，难以快速大规模应用。但实际情况是，硅光技术通过在硅基衬底上集成光子和电子器件，实现了光模块的高集成度、小型化和低功耗，2025年硅光模块渗透率预计达50%；CPoE技术通过将网络交换芯片和光模块封装在一起，能够缩短交换芯片和光引擎之间的距离，提升通信效率，减少尺寸和功耗，也逐渐受到市场关注。
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