$罗博特科(SZ300757)$ $太辰光(SZ300570)$ $沃尔核材(SZ002130)$
旗帜鲜明的看多光，看空铜。
对于deepseek,思考其对算力侧的影响时，我们必须分层去看待。按照差异性，将算力分为训练算力和推理算力。
1 训练算力
主要目的是训练大模型，目前市面上分为英伟达和其他。达子的芯片设计上就是追求算力最大化，但随着ds的面市，降低了算力的需求，所以一定程度是利空的。
那对应的训练算力线，无论是铜缆，cpo，液冷，电源都是有影响的，有利空
2 推理算力:
这个主要就是服务全世界的用户，企业，包含各种场景。
Ds的面市，大幅降低了成本，直接激发大量的公司去建设推理算力中心。
而推理算力与训练算力最大的区别就是对计算能力需求没那么大，更重视实际应用过程的延迟和成本，具体可看截图1。
所以，英伟达这种堆计算能力的服务器，显然不是一个好的选择，至少gb200不是。而博通的芯片则不然，其硅光芯片更注重数据传输，网络延迟等，所以我们可以看到meta计划大量采购博通的硅光芯片，博通芯片特点可见图2
3 推理算力服务器的设计倾向
既然推理的核心诉求是延迟，那么这里就需要思考一个问题，算力服务器中各组件的优先级，gpu第一没问题吧。而考虑延迟，那么硅光芯片就是最优解，剩下的就是服务器内如何设计的问题了。
硅光芯片不同于英伟达的芯片，用的是光信号，而英伟达的是电信号，那如果使用铜缆，势必会出现这个的情况:
光纤传输的光信号，需要转成电信号再通过铜缆传输，然后再转成光信号到芯片，这不是扯淡么。所以如果芯片是硅光的话，连接方式只能是cpo。
所以光进铜退已经不可避免了