📊 💡单位：金额为亿美元，出货为百万只。 📈口径：2026E、2027E、2028E 📈全球光模块总 TAM 分别为 50.9、72.6、69.1。 📈800G
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📊 💡单位：金额为亿美元，出货为百万只。 📈口径：2026E、2027E、2028E 📈全球光模块总 TAM 分别为 50.9、72.6、69.1。 📈800G TAM 分别为 13.5、14.7、10.8。 📈1.6T TAM 分别为 9.7、27.4、29.5。 📈3.2T TAM 分别为 0、13.3、21.6。 📈800G + 合计 TAM 分别为 23.2、55.5、56.7。 📈全球总出货分别为 452.3、528.3、556.4。 📈800G 出货分别为 86.2、60.8、46.9。 📈1.6T 出货分别为 25.5、45.7、53.5。 📈3.2T 出货分别为 0、13.1、28.2。 📈800G + 合计出货分别为 59.7、199.8、125.7。 📈 💡高盛 4 月的这版核心调整不是单纯 800G 增多了，而是 800G + 总量上修，同时结构从 800G 更快切换到 1.6T/3.2T。 📈口径：2026E 新 / 旧、2027E 新 / 旧、2028E 新 / 旧、调整 📈全球总 TAM：50.9/40.9→+25%；72.6/53.6→+35%；69.1/49.5→+40% 📈全球总出货：452.3/425.5→+6%；528.3/461.3→+15%；556.4/477.1→+17% 📈800G + 出货：59.7/62.4→-4%；183.8/80.2→+129%；125.7/94.4→+33% 📈拆开看更清楚： 📈速度：2026E 出货调整、2027E 出货调整、2028E 出货调整、含义 📈800G：-11%、+18%、-28%，反而下滑，说明需求被 1.6T 抢走了部分。 📈1.6T：+9%、+241%，这里实际上修，2027 年的调整是往上。 📈3.2T：无、+1382%、+137%，2027 年开始进入模型，2028 明显放量。 💡高盛的理由主要是四个：英伟达机架级 AI 服务器上修、谷歌 ASIC AI 服务器上修、每 GPU 使用的 1.6T/3.2T 光模块数量上修、2028 新增 Feynman 机架级服务器假设。 💡具体假设包括：GB300 集群的 1.6T 用量从 1.6 个升到 3 个，Rubin 从 5 个升到 6 个，Rubin Ultra 的 3.2T 用量也明显上修。
总体总结
主题正文
- 💡高盛 4 月的这版核心调整不是单纯 800G 增多了，而是 800G + 总量上修，同时结构从 800G 更快切换到 1.6T/3.2T。
- 📈口径：2026E 新 / 旧、2027E 新 / 旧、2028E 新 / 旧、调整
- 📈速度：2026E 出货调整、2027E 出货调整、2028E 出货调整、含义
- 📈800G：-11%、+18%、-28%，反而下滑，说明需求被 1.6T 抢走了部分。
- 📈1.6T：+9%、+241%，这里实际上修，2027 年的调整是往上。
- 📈3.2T：无、+1382%、+137%，2027 年开始进入模型，2028 明显放量。
- 💡高盛的理由主要是四个：英伟达机架级 AI 服务器上修、谷歌 ASIC AI 服务器上修、每 GPU 使用的 1.6T/3.2T 光模块数量上修、2028 新增 Feynman 机架级服务器假设。
- 💡具体假设包括：GB300 集群的 1.6T 用量从 1.6 个升到 3 个，Rubin 从 5 个升到 6 个，Rubin Ultra 的 3.2T 用量也明显上修。