6月25日，花旗银行发布了一份重磅研究报告，其真正值得市场关注的并非几家公司的目标价调整，而是首次明确提出：全球光互连（Optical Interconnect）已经正式进入超级周期（Super Cycle）。
这一判断意味着，全球AI产业链的估值逻辑正在发生变化。
光互连为何进入超级周期？
花旗预计，到2028年，全球光互连市场规模有望达到约920亿美元，未来三年复合增长率（CAGR）约65%；与此同时，由于产品持续升级，光互连产品平均售价（ASP）未来三年仍有望保持约18%的复合增长。
相比过去市场简单理解为光模块需求增加，花旗此次实际上完成了一次估值框架升级。
过去几年，AI产业的核心瓶颈主要集中在GPU与HBM。
如今随着超大规模AI集群不断扩大，新的瓶颈开始出现：
AI模型持续扩大
GPU数量指数级增长
GPU之间、机柜之间、数据中心之间的数据搬运成为限制因素
光互连从传统配套环节升级为AI算力基础设施
整个产业链迎来重新估值
换句话说，未来限制AI发展的，不再只是计算能力，而是数据能否快速、高效地移动。
为什么市场开始重估整个光通信产业？
AI时代的数据中心已经进入超大规模集群时代。
未来一台AI超级计算机可能包含数十万甚至百万颗GPU。
GPU数量增加并不会自动带来算力提升，如果GPU之间无法高速交换数据，计算资源反而会因为通信延迟而大量浪费。
因此：
GPU越多，
HBM越快，
对于光互连的需求就越高。
真正限制AI系统效率的，已经逐渐由计算瓶颈转向通信瓶颈。
这也是为什么800G之后，市场迅速开始讨论：
1.6T光模块
3.2T光模块
NPO（Near-Packaged Optics）
CPO（Co-Packaged Optics）
硅光（Silicon Photonics）
光芯片
FAU（光纤阵列单元）
这些过去被认为属于通信行业的技术，如今已经成为AI基础设施的重要组成部分。
花旗此次上调了哪些公司？
此次花旗大幅上调了多家中国光通信龙头公司的目标价：
新易盛：目标价上调约98%，至701元，核心逻辑是深度受益3.2T及NPO升级。
东山精密：目标价上调约56%，至350元，核心逻辑是光模块、精密制造份额持续提升。
天孚通信：目标价上调约32%，至419元，核心逻辑是CPO时代核心光器件供应商。
与此同时，花旗将太辰光评级由买入下调至卖出，主要考虑其客户结构变化及估值因素。
这一调整释放出一个非常重要的信号：
机构并不是无差别看多整个光通信行业，而是在筛选真正能够进入下一代技术路线、拥有核心客户资源以及能够分享3.2T、NPO、CPO升级红利的公司。
光互连产业链将如何扩散？
如果AI光互连进入超级周期，那么产业机会不会只停留在光模块。
未来市场可能按照以下路径逐步扩散：
第一阶段：光模块龙头
新易盛、中际旭创、天孚通信、东山精密。这是最直接受益于AI光互连需求爆发的一批公司。
第二阶段：核心光器件
随着NPO、CPO开始逐渐放量，高精度光器件的重要性持续提升。重点方向包括FAU、微光学器件、光连接器、光学耦合。代表公司包括天孚通信、光库科技、太辰光。
第三阶段：光芯片与硅光
未来随着光电融合程度不断提高，产业链价值开始向更上游延伸。重点包括源杰科技、仕佳光子、剑桥科技、罗博特科。
第四阶段：AI PCB与高速材料
高速通信最终仍需要PCB和高速材料支撑。受益方向包括沪电股份、胜宏科技、生益科技、东山精密。
第五阶段：设备与检测
随着3.2T、硅光、先进封装持续升级，相关设备需求同步增长。包括大族数控、长川科技、精测电子。
光互连为何会成为AI新的瓶颈？
过去几年，我们一直认为：GPU决定AI。
后来发现：HBM决定GPU。
如今，越来越多迹象显示：未来真正限制AI集群继续扩大的，将是光互连。
整个AI产业链正在经历新的瓶颈转移：
GPU
HBM
先进封装（CoWoS、Hybrid Bonding）
光互连（3.2T、NPO、CPO）
液冷
供电系统
AI基础设施正在从单纯的芯片竞争，逐渐演变为整个物理系统工程的竞争。
我认为，这份花旗报告最大的意义，不是提高了几家公司的目标价，而是正式确认了一件事情：
光互连已经从AI产业链中的配套环节，升级为决定AI算力持续扩张能力的核心基础设施。
这意味着市场未来给予光通信行业的估值方式也将发生变化。
过去市场更多依据800G、1.6T产品周期进行估值，而现在开始按照3.2T、NPO、CPO、硅光乃至下一代AI基础设施的发展节奏进行定价。
如果将近期发生的一系列事件结合来看：
HBM持续供不应求；
TSMC持续提高先进制程价格；
全球晶圆厂开启新一轮资本开支；
洁净室、液冷、电力基础设施全面扩张；
光互连被定义为超级周期；
这些都在共同验证一个越来越清晰的趋势：
AI产业已经进入由单一芯片竞争向整个基础设施体系竞争演进的新阶段。
未来真正拥有长期价值的，不仅是GPU制造商，而是那些掌握先进封装、高速光互连、硅光、光器件以及AI基础设施核心能力的企业。光互连，也正从AI的配套技术，成长为支撑下一代AI算力网络不可或缺的核心瓶颈之一。
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