事件：英伟达于6月15日发布新一代AI大模型Nemotron-4 340B，最大的技术变化在于进一步拥抱MoE架构，引入ROPE优化算法：
架构端：Nemotron-4 340B采用Transformer架构，具备因果注意力掩码，使用旋转位置嵌入(ROPE)、SentencePiece分词器、MLP层平方ReLU激活函数等多项优化功能
训练端：Nemotron-4 340B使用768个DGX H100节点进行训练，每个节点包含8个基于NVIDIA Hopper架构的H10080GB SXM5 GPU;每个节点GPU通过NVLink和N Switch连接，GPU间带宽900Gb/s(双向各450Gb/s);每个节点配备8个NVIDIA Mellanox 400G HDR IB主机通道适配器，用于节点间通信
模型性能评估对比：Nemotron-4 340B在常识推理任务以及BBH等主流基准上实现了行业最高的准确率，并且在MMLU代码基准上也具备较高竞争力
点评：MOE架构相比传统Transformer模型县备更高的效率和更低的成本，在海外谷歌Gemini，英伟达Nemotron等AI大模型积极采用MOE架构的推动下，MOE大模型有望成为全球AI大模型主流技术路线，对通信网络更高需求推动高性能交换机加速落地。具体来看主要是推动单交换机峰值速率提升，以及交换机总需求量增加。AI算力基础设施建设预计将保持扩张周期，带动上游光模块、交换机等环节需求提升
周五光模块大涨
海外光模块：海外AI龙头厂商NV在5.22财报后连续大涨，英伟达宣布Blackwell平台全面投产，即将迎来下一波业绩增长。
6.3的Computex大会上，NV发布未来产品路线图，AI芯片与配套网络产品进入一年一代的迭代周期。在AI发展加速的背景下，配套光模块也有望快速从800G向1.6T和3.2T升级，同时导入LPO、硅光、CPO等不同方案。随着产品迭代周期缩短，产品技术壁垒提高，利好技术能力出众的头部厂商，行业格局有望持续集中。
海外云厂商资本开支指引超预期，光模块景气度与下游需求有望持续成长。随着海外云厂商发布最新季报以及指引，各厂商或通过资本开支上调或通过发展路径规划给出未来指引，我们认为海外云厂商长期且大额投入AI发展的决心非常坚定。海外云厂商作为光模块主要需求方，长期上行的Capex指引以及对AI的投入倾斜将成为远期需求成长的有力支撑。
国内光模块：H、字节等对400G需求放量，预计需求也接近今年海外800G的规模。国内公司加大产能扩张、对上游光电芯片下单较快，产能释放在下半年。
上游光电芯片：电、光芯片同样紧张，交期至少半年，光芯片由于IDM模式，紧张程度更加明显，200G EML已有能力开始批量。1.6T用单通道200G的DSP、TIA、Driver还未规模出货，版本还未最终确定，还需等待一小段时间。
硅光：800G技术路线为砷化镓、磷化铟、硅光，1.6T为磷化铟、硅光，3.2T预计为硅光、薄膜铌酸锂。硅光、薄膜铌酸锂均需要CW光源，看好CW光源前景。
根据产业链调研，1.6T需求确定性持续增强，头部厂商有望于24H2开始出货，25年全年出货量预计在500w只左右。800G目前持续拉货中，全年订单持续兑现，相关公司二季度业绩确定性高，同比有望实现高增。25年800G需求有望不降反增，使用800G的客户将会增多（除NV谷歌外，国内外更多客户导入800G），使用800G的场景将增加（NV下场以太网，数据中心内以太网有望成为新增量）。25年1.6T为新增量叠加800G景气度持续，相关公司业绩有望持续高增。
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