以太网光模块市场规模（百万美元，按数据中心应用划分）

传统市场需求方面，根据LightConting数据，2023年整体市场有一定承压，有望于2024年修复，整体增长相对平缓。

图86：以太网光模块市场规模预测（百万美元）图87：以太网光模块市场规模（百万美元，按数据中心应用划分）

16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0

3.2T

1.6T

800G

400G

200G

100G

50G

40G

2018201920202021202220232024E2025E2026E2027E2028E 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0

资料来源：Coherent，LightCounting，国信证券经济研究所整理资料来源：Coherent，LightCounting，国信证券经济研究所整理

网络带宽直接影响训练集群计算效率。大模型训练产生庞大的集群内通信流量，GPT3.5的训练仅是单次计算迭代内梯度同步需要的

通信量就达到了百GB量级，此外还有各种并行模式、加速框架引入的通信需求。而一个高效的模型在硬件依赖三个环节性能的改进—

—存储、计算和网络通信能力，在存储和算力一定的情况下，AI模型训练的效率将取决于通信时长。而存储和算力分别可通过HBM应用、GPU算力提升等方式解决，通信时长则由数据量和通信带宽决定，因此提高通信带宽有助于提升训练集群的计算效率。