（欢迎从上篇文章的精装房回到毛坯）
Ayar Labs CEO昨天在OFC上的采访：
如果想最终改变计算行业，就需要实现电IO 到光学 IO的巨大的提升。我们目前的代工厂是Global Foundry和Intel，GF负责制造，Intel负责封装。去年我们出货了几万颗，未来的目标是每月几千万支的产能（注意是远期目标）。我们每个chiplet产品包括1个supernova激光器+光 IO芯片TeraPHY。目前计算卡间的电IO到了单通道800Gb，而我们的光IO是每个chiplet实现4Tb，如果客户使用8个chiplet就是32Tb/s（4TB，也就是目前NVlink的2倍多，感觉是在和电IO赛跑，毕竟博通已经展示了serdes的roadmap也在加速，1年1迭代）。且我们路线图未来是要从单chiplet 4Tb继续翻倍到8、16、32Tb/s。此外电缆的缺点就是距离限制，而我们光IO实现了10-100米直接光纤连接，也就是机柜内，甚至数据中心内机柜间。而且赋予了架构设计的更大灵活性，比如计算模组和存储模组之间的距离可以放的更远，过去必须在2米内，有了光IO可以更灵活更远距离的走线分布。关于光IO的应用，会在2026年kicking up（起步），28年之前会看到“huge step大进步”。关于竞争，我们相比于对手是遥遥领先，目前是唯一一个实现了小规模量产和出货的，已经是商品ready状态。
OFC后Marvel上涨，citi花旗评论：
使用铜缆还是光缆的讨论一直困扰着MRVL和COHR（原来美股也一样...）然而，OFC上的反馈大多数对光学供应商们更为积极。我们将Marvell放进“30天催化剂观察名单”，这个报告引来了大量投资者反馈，3月8日季报电话会后，投资者普遍悲观，主要源于企业网络/运营商等非AI业务疲软，以及GTC期间对如NVLink Switch等基于铜缆进而对光学的担忧，股票表现不佳，这让MRVL相对于AI同行的估值有18%的折扣。但目前GTC和OFC的举办，加上即将具备的4月11日的AI day，可能会是股价催化剂。此外，我们在OFC总结中指出，光学DSP价值量稳定，没有大规模使用LPO/CPO的迹象。我们预计Marvell将在AI投资者日讨论预计到2027年将达到400亿美元的定制ASIC市场空间，并讨论包括AWS Trainium 2（5nm）/基于Arm的CPU在内的定制ASIC的上量。尤其值得注意的是，像NVDA、AVGO和AMD都在各自的AI日前后有所上涨，MRVL在最近回调之后，可能也有类似的上涨动力。
对Coherent（Finisar）的评论：与MRVL在OFC第一天发表的评论类似，COHR估计，上周在GTC上宣布的新的NVLink Switch并没有改变架构，GPU到GPU的连接一直是铜缆，而光学连接则是将GPU连接到交换层。NVDA的业务发展副总裁Craig Thompson指出，Grace-Blackwell将使用铜缆进行扩展（GPU到GPU的连接），并使用光学技术扩展到最多32,000个GPU（444个机架）。这表明每个GPU的光学带宽将增加一倍，从H100 GPUs的400G增加到GB200的800G。这些评论让我们感到安心，因为尽管有铜缆的创新，AI集群内的光学内容似乎保持不变。COHR重申其800G的销售额在12月季度增长了100%以上，达到1亿美元。管理层预计即使1.6T产品在2024年下半年上市，其800G光学产品仍将继续增长。COHR预计到2024年下半年，销售额将增长3倍，达到4.5亿美元。
对康宁的评论：康宁管理层指出，尽管英伟达新的铜背板技术中增加了铜缆含量，但这并不影响光纤含量，因为预计短距离GPU到GPU的连接仍将使用铜缆，而光纤将主导到交换机架的长距离连接。
MS对OFC的总结：
对800G/1.6T的需求保持乐观，LITE指出到2028年IDC光学市场约有160亿美元市场空间（约30%的复合年增长率）。短期内上行空间围绕800G（LITE指出2Q24光模块市场收入的75%来自800G，COHR表示1.6T的时间表应该很快预计在2H24/1H25开始发货。更远距离如ZR，竞争加剧，客户寻求降低成本（降低50%到90%不等）
随着数据中心的速度和带宽需求随着AI增加，架构未来的方向是光学和电子更紧密地结合。虽然CPO可能是最佳的长期解决方案，但在包装、可靠性和可行性方面仍存在挑战，需要在未来几年内解决。因此，多数厂商认为某种形式的LPO将是中间过程。然而，思科等也指出LPO存在互操作性上的挑战，像LRO这样的半解决方案的可能性。
思科在OFC上的分析对话，其中对硅光的经济价值思考：
光通信的一个经济模型，影响了我们的决策，也影响了我们的很多投资，那就是交换机的端口成本与光学成本之间的关系。在10G时，光学成本约占整个BOM成本的 10%，而端口+ASIC成本约占 90%。到了100G，这一比例接近 50%，原因是ASIC所提供的带宽容量capacity已经大大提高。我15 年前来到思科，当时我们的交换机是40G带宽容量，如今我们单个ASIC就提供50T带宽。从 40G到 50T的扩展，极大地节省了端口的单位比特成本。但光学成本的下降速度没有那么快，因为光学不仅仅是硅，还有各种元器件、分立器件、DSP 、激光器，这是一个复杂得多的组件。其结果是，光学元件在总成本中所占比例越来越大。因此在100G时，光学元件约占成本的 50%，而在 400G和 800G时，光学元件接近总成本的 70%。这影响了我们对光学投资的思考。因此在过去十年时间里，我们进行了一系列收购，尤其是硅光，比如Acacia，当然我们意识到可能会蚕食一部分光学业务，在经济上对客户来说是一个很好的答案，它简化了网络。
最后是贾扬清大佬的新采访，受益匪浅（from腾讯科技）：
AI计算与“云计算”有很大的不同，云计算主要服务于互联网时代的需求，关注资源的池化和虚拟化，在这种虚拟环境下把利用率做上去，或者说超卖。互联网的主要需求是处理各种网页、图片、视频等，分发给用户，让“数据流转（Moving Data Around）起来。云服务关注数据处理的弹性，和便捷性。AI计算更关注以下几点：一般训练会“独占”物理机，除了简单的例如建立虚拟网络并且转发包之外，并没有太强的虚拟化需求。需要很高性能和带宽的存储和网络。例如，网络经常需要几百 G 以上的 RDMA 带宽连接。因为机器本身的故障率并不高，没有过度复杂的调度和机器级别的容灾。今天的AI计算 ，性能和规模是第一位的，传统云服务能力是第二位的。
英伟达的Super POD，与最早的高性能计算机HPC非常相似，长的也很像（这一点最近感受越来越深刻）这就意味着，我们又从“数据流转”的需求，回归到了“巨量运算”的需求。
通用大模型性能固然很出色，但是在实际应用中，使用中小型开源模型，并用特定数据微调，最终达到的效果可能更好。成本：一台GPU服务器就可以提供支撑的7B、13B模型通过微调，性价比可能比直接使用闭源大模型高10倍以上。在北美，很多企业都是先用闭源大模型来做实验（比如OpenAI的模型）。实验规模大概在几百个million（百万token），成本大概为几千美元。一旦数据飞轮运转起来，再把已有数据存下来，用较小的开源模型微调自己的模型。现在这已经变成了相对比较标准的模式。半年之前我非常强烈地相信开源模型能非常迅速追赶上闭源模型，然而半年之后，我认为开源模型和闭源模型之间会继续保持一个非常合理的差距
个人认为英伟达在接下来的3~5年当中，依然还会是AI硬件提供商中绝对的领头羊，它的市场占有率不会低于80%。但今天需要写最底层的模型的人越来越少，越来越多的需求是微调开源模型。能够跑Llama、能够跑 Mistral，就能满足大概80%的需求。
去年硬件需求的突然暴涨，整个供应链都没反应过来，等待时间很长。最近我们观察到的一个现象是供应链没有那么紧张了，我个人判断有一部分以前因为焦虑而提前囤货的供应商，觉得现在要开始收回成本了。之前供不应求的紧张状态会逐渐变好，但是也不会变成愁卖的状态。
（文中citi ms报告已上传知识星球）
