东吴证券的观点非常明确：在当前AI算力基础设施的“军备竞赛”中，市场空间广阔，远未到内卷阶段。在这种背景下，光互联 作为所有算力方案的物理基础，其需求具有极强的确定性，是值得持续重点布局的核心方向。
1. 市场格局：“百花齐放”而非“零和博弈”
指出当前算力市场呈现双轨并行的格局：
英伟达方案：以GPU+NVLINK/C2C互联技术为代表，提供高性能、全封闭的一体化解决方案，是当前大模型训练领域的绝对主流。
大厂自研方案：如谷歌的TPU、亚马逊的Trainium、微软的Maia等。这些方案更贴合自身云业务和软件生态，旨在降低对单一供应商的依赖并优化总拥有成本。
结论：这两种方案并非“你死我活”，而是在不同的场景下各有优势。更重要的是，全球对算力的总需求极其旺盛，足以同时支撑多条技术路线的发展，整个市场仍处于高速扩张的“增量时代”。
2. 投资焦点：为何是“光互联”？
无论哪种算力方案胜出，都有一个共同的前提：需要高速、低功耗、高带宽的内部和外部数据传输网络。这就是光互联技术的用武之地，其确定性源于：
不可替代性：随着算力集群规模扩大，服务器内部（如GPU之间）、机柜之间、数据中心之间的通信对带宽和延迟的要求呈指数级增长，传统的铜缆方案已无法满足，光通信是唯一可行的技术路径。
需求刚性：算力集群规模越大，模型参数越多，所需的光模块数量就越多、速率要求也越高（从800G向1.6T、3.2T演进）。
3. 核心细分赛道梳理
东吴证券建议关注光互联上下游，具体包括：
投资策略总结
赛道选择优于个股博弈：在AI算力大趋势中，无论底层硬件如何变化，其需求都持续增长，是确定性最高的环节之一。
技术迭代是核心驱动力：重点关注在800G、1.6T等高速率产品上技术领先、量产能力强的公司，以及在CPO等前沿技术有前瞻布局的企业。
短期看需求，长期看技术：短期业绩由国内外云厂商的资本开支驱动；长期价值则由技术壁垒和参与全球竞争的能力决定。
风险提示：需警惕技术路线变更风险（如CPO商业化不及预期）、行业竞争加剧导致的价格压力，以及全球宏观经济波动对科技支出的影响。
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