在1999年的科幻电影《机器管家》中，我们看到一个由AI驱动的人形机器人如何逐渐融入人类社会，成为家庭的一员。如今，这已经不仅仅是电影中的幻想，随着AI技术的高速发展，人形机器人和AI数字人已经逐渐成为现实。
AI技术的发展正在深刻改变着我们的生活和工作方式。自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”术语以来，人工智能的发展可谓是起起伏伏，经历了多次炒作的周期。但自ChatGPT问世以来，国内外科技巨头纷纷竞逐AI大模型，技术的不断突破和快速应用让人们惊呼，人工智能驱动的第四次产业革命正在到来！
AI芯片的崛起
AI大模型需要对海量数据进行训练及推理，大量的数据是灌输给AI的教材，而算力就是消化数据的能力。如果算力越强，AI学得就越快，推理演绎能力越强。以2020年的chatGPT-3为例，参数量达到1750亿，这背后需要庞大的算力作为支撑。而随着模型不断升级迭代，其所需要的数据量和算力也在呈指数级增长。
为了提高计算效率和速度，AI芯片应运而生。按照技术架构和应用需求的不同，AI芯片可分为GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）、类脑芯片和神经拟态芯片等，其中GPU由于通用程度高、软件生态丰富、制造工艺相对成熟，是目前最为普遍的AI芯片种类。
GPU的设计初衷是为了处理复杂的图形任务，但其在处理大规模并行计算任务方面的能力，与AI的发展不谋而合。英伟达（NVIDIA）生产的GPU就凭借的性能，让这家公司被誉为“AI军火商”。1993年，华人黄仁勋等创建了英伟达，1999年，英伟达推出世界上第一个GPU，后来又联合暴雪开发《魔兽世界》，为索尼PlayStation游戏机开发处理器。长期以来，游戏一直是英伟达的支柱业务。直到近两年，数据中心业务营收占比逐渐超过了游戏业务。
算力需求的蓬勃发展，催化着AI芯片市场规模的不断扩容。2023年，GPU的市场规模达562亿美元，同比增长33%以上。遥想1999 年，GPU初见雏形。同年，英伟达上市，发行市值为2.3 亿美元左右。到了2024年2月，它已经突破了2万亿美元大关，这也从资本市场上印证了AI算力的巨大需求。
量价齐升的光模块
当然，GPU无法“一个人战斗”，由于CPU需要搭载在PCB（印刷电路板）之上，AI算力的发展，也在催生不断增长的PCB市场。另一方面，GPU运转对散热要求非常高，从风冷到液冷系统，散热设备也存在增长空间。
此外，在大规模的计算任务中，多个GPU需要进行高速的数据交换以协同工作，这时就需要用到光模块来实现GPU集群之间的高速互连。
光模块可以理解为设备间数据传输的桥梁，将数据传输转化为光的形式，进行信号的转换，从A端传至B端。我们知道，光是世界上传输速度最快的介质，由于信息转化成了光，传输速度大大提升，光模块的作用就在于提供足够带宽的数据传输，保证数据能够在GPU之间快速、有效地流通，从而提高整体的计算效率和性能。可以说，AI芯片的需求越多，所需要的光模块也会越多，光模块行业有望持续放量。
目前，市面上较为主流的有200G、400G和800G传播速率的光模块。速率越高的光模块，数据传输速度越快。而AI对网络端催生了更大带宽需求，需要更高速率的光模块，800G光模块向1.6T光模块的更新迭代有望加速，单价更高的高性能光模块产品将带动价格向上延伸。
如果说在淘金热中，铲子是必不可少的生产工具，不管你有没有挖到金子，淘金的热度越大，卖出的铲子就越多，那么对应到AI产业链，芯片、光模块等为代表的上游算力就是“卖铲人”的角色，有望率先受益于AI浪潮。而与AI紧密相连的云计算、大数据等行业，也都存在投资机会。
在可以预见的未来，AI将如潮水将你我包围。除了拥抱技术，也别忘了关注其中的投资机会。
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