AI算力的一些信息20260507

英伟达与康宁战略合作

英伟达与康宁宣布达成长期战略合作，以加强美国AI基础设施建设。康宁将新建三家美国工厂，把美国光连接产能提升10倍，光纤产量提升超过50%，新增超3000个岗位。英伟达获得康宁最多1500万股认股权证，总交易对价5亿美元。此次合作聚焦于为英伟达下一代加速计算平台提供先进光互连解决方案，特别是针对Scale-up（柜内）光互联，标志着AI算力网络从铜向全光演进加速，单机架光连接价值量显著跃升

康宁投资者日上调营收目标

康宁在投资者日大幅上调远期营收指引，确认2026年底达成200亿美元年化收入目标，并将2028年目标从240亿美元跳升至300亿美元，首次给出2030年400亿美元的远期目标。增长核心驱动力来自生成式AI数据中心需求，其光纤连接数量是传统云数据中心的10倍以上。公司新设Photonics（光子学）业务板块，目标到2030年贡献100亿美元增量收入，产品包括用于CPO/NPO的光纤阵列单元（FAU）、保偏光纤等。

Coherent财报与指引：光芯片紧缺持续，CPO/OCS前景广阔

Coherent发布FY26Q3（自然年Q1）业绩，营收创纪录达18.1亿美元（同比+27%），数据中心与通信业务营收同比大增超40%。公司指引Q4营收19.1-20.5亿美元（中点环比+9%）。关键信息：①EML等InP光芯片产能仍是行业瓶颈，公司目标在2026年底前将内部InP产能翻倍（预计提前一个季度实现），2027年底前再次翻倍；②1.6T光模块爬坡速度远超一年前预期；③将OCS（光电路交换）市场机会预期上调至超40亿美元；④认为CPO代表超150亿美元的增量市场，与英伟达签署贯穿本十年的供货协议，scale-outCPO收入将于2026年下半年启动，scale-upCPO预计2027年下半年启动。

Lumentum：EML供需缺口超30%，订单排至2028年

LumentumFY26Q3非GAAP营收同比+90%，非GAAP营业利润率提升至32%。公司表示EML激光芯片的供需缺口超过30%，条件甚至比上一季度（25-30%）更紧。公司目标在2025年底至2026年底间将EML产能增加至少50%。管理层指出，订单已排至2028年，印证高端光芯片紧缺格局持续强化1718。

行业协议影响有限

针对开源的MRC协议，分析指出其是RoCE的上层扩展，主要面向训练场景，而未来集群演进重心在推理。目前联合玩家中缺少谷歌、亚马逊、Meta三家大力发展自研ASIC的大厂，包容性有待观察。结论认为MRC对现有盛行的网络协议或架构设计体系影响或有限，继续看好scale-across和Coherent-Lite（轻量版相干）光模块方案推行。

锡膏行业受益AI驱动，高端产品量价齐升

锡膏是光模块SMT贴片关键材料。AI驱动PCB与光模块产业发展，高端PCB和光模块对锡膏需求更大且需要更高端产品。产品随速率升级价值量倍增：800G光模块用T4-T7号粉，1.6T用T6-T7，3.2T用T7-T8。其中7号粉单价达2-2.5万元/kg，较4号粉（1300-1500元/kg）有数量级提升。2027年1.6T光模块对应的锡膏需求有望从4吨增至160吨，增长40倍。

高端数控机床需求井喷，AI与精密加工驱动

中国数控机床1-2月产量5.05万台，同比增长45.9%，连续5个月高增长。AI驱动下，液冷、光模块、3C折叠屏、半导体等领域对精密加工（车磨切钻孔）需求爆发，带动高端数控机床和精密激光器订单大增。例如，液冷相关订单在一季度占比达到17%（2025年1-9月仅5%），客户为英伟达一/二级供应商。

光模块测试环节景气度拐点明确

国金证券指出，光模块行业景气度拐点明确，龙头公司资本开支Q1爆发增长：中际旭创、新易盛26Q1资本开支分别为19.3亿、6.3亿，yoy+380%、+232%。测试环节为设备最强逻辑，具备国产化率提升（10%→50%）、价格（速率提升推高单价）、销量（CPO时代测试时间延长）三重通胀逻辑。目前测试仪器一机难求，是德科技交付周期明显超过国内厂商。

电子布/铜箔持续紧缺，涨价预期强烈

高端CCL上游的电子布和铜箔供需紧张。电子布方面，5-7月无新增产能，但Rubin拉货开始，需求环比高增，预计5月底、6月底、7月底将连续涨价，每次至少0.5元/米，7-8月价格将创历史新高。铜箔方面，HVLP4因技术难度高、产量低，下半年将出现严重短缺。三井与台光的协议5月到期，行业预计迎来首次涨价。

北美云厂商资本开支维持高位

主要云厂商26Q1资本开支强劲，并上调全年指引：谷歌全年指引上修至1800-1900亿美元（同比+102%）；微软全年预期约1900亿美元（同比+129%）；亚马逊全年指引约2000亿美元（同比+55%）；Meta全年指引1250-1450亿美元（同比+87%）。资本开支高增验证AI算力投入持续性