AI data-center optical communications supply chain — Interpretación del informe

Visión general

A partir de los foros y reuniones de CIOE 2026 con empresas de la cadena de comunicaciones ópticas, Nomura sostiene que la demanda de redes ópticas para centros de datos de IA sigue siendo sólida. Su tesis central es que los transceptores de 1.6T seguirán siendo el pilar de crecimiento cercano, mientras las restricciones de suministro y las arquitecturas de nueva generación más complejas elevan las barreras y favorecen a los proveedores líderes.

Perspectivas principales

Nomura asistió a CIOE 2026 en Shenzhen durante 9-10 September 2026 y se reunió con empresas de transceptores ópticos, componentes, chips, fibra, materiales y equipos. Salió más confiada en las perspectivas de demanda de redes ópticas para centros de datos de IA. Considera que los proveedores capaces de mantenerse por delante de la curva tecnológica se beneficiarán del ciclo alcista e identifica a Zhongji InnoLight, Accelink, TFC, YOFC y Shenzhen T&S como sus nombres preferidos con Buy. El impulsor inmediato es el transceptor de 1.6T, ya dominante en redes scale-out. Una mejor automatización podría elevar la eficiencia de ensamblaje y acelerar la expansión de capacidad. Sin embargo, la disponibilidad de componentes sigue siendo el principal cuello de botella; Nomura espera que los fabricantes establecidos de 1.6T, especialmente InnoLight, mantengan su liderazgo gracias a una gestión eficaz de la cadena de suministro. Nomura espera un ciclo más largo de 1.6T porque los transceptores de 2.4T y 3.2T afrontan retos significativos en la era de 400G per lane. Podrían requerir materiales como TFLN o tecnologías de modulación como Coherent Lite, en vez de seguir la ruta tradicional de silicon photonics. Murata y la no cotizada Liobate han progresado en moduladores TFLN, pero estas tecnologías se presentan como rutas de actualización aún no resueltas, no como sustitutos inmediatos de 1.6T. NPO fue un foco central de la conferencia. Hubo soluciones de Hisilicon, CIG y Accelink, pero aún no existen estándares sectoriales. Nomura cree que los primeros participantes podrían conseguir mayor contenido de valor y márgenes mediante soluciones personalizadas si aseguran pedidos de grandes clientes globales de IA durante la comercialización inicial. Las restricciones de suministro siguen siendo esenciales. Los 70mW CW laser y los chips 100G EML/PD ya están en producción masiva y sostienen el crecimiento de envíos de transceptores 800G, pero los fabricantes de 100mW-plus CW laser y 200G EML/PD aún deben mejorar rendimientos para cerrar la brecha de oferta y demanda de productos 1.6T y NPO. Nomura también señala DSP de 3nm, PCB con tecnología mSAP, fibra multicore y ferrules de alta precisión como posibles nuevos puntos de estrangulamiento. Esto puede reducir los envíos esperados de productos de alta gama, pero también permitir a jugadores nacionales ganar cuota global. Las empresas chinas de comunicaciones ópticas desempeñan un papel importante en la cadena global de AI data centers. InnoLight, Eoptolink y TFC ya ocupan posiciones líderes en transceptores o componentes, mientras que materiales, láseres y equipos upstream mantienen espacio para sustitución nacional. Nomura cita sustratos InP y SiGe, chips EML/CW laser y PD de alta gama, fibras multicore y hollow-core, y equipos de acoplamiento y prueba automatizados. OCS podría adoptarse ampliamente en varios segmentos de red, más allá de la red scale-out de Google. Cigna AI prevé ingresos de OCS superiores a USD2bn en 2026 y a USD8bn en 2030E; las aplicaciones scale-up vinculadas a GPU podrían superar a las scale-out hacia 2030E. Nomura cita las soluciones de Coherent, Accelink y Taclink, pero destaca que la arquitectura sigue fragmentada y que toda la cadena debe avanzar en la comercialización. Por último, Nomura considera la arquitectura scale-in comentada recientemente por NVIDIA como un posible impulsor futuro de la red de IA. Está impulsada por BlueField-4 y conectada mediante Spectrum-X Ethernet. Podría elevar la demanda de acceso, seguridad, movimiento de datos y operaciones de infraestructura alrededor de la computación de IA si las AI factories se adoptan ampliamente en empresas.

Marco de análisis

Nomura combina observaciones de reuniones empresariales y foros tecnológicos de CIOE 2026 con una evaluación de la cadena de suministro. Sigue la demanda de redes de IA a través de actualizaciones de velocidad, rendimientos y escasez de componentes, y evalúa NPO, CPO, OCS y scale-in como impulsores futuros de demanda y valor.

Notas metodológicas

• Marco de análisis sectorialMarco de oferta y demanda

  Evaluación de oferta y demanda de productos de redes ópticas de IA y sus componentes críticos.

  El informe relaciona la fuerte demanda de centros de datos de IA con la escasez de láseres, chips EML/PD, DSP, PCB e insumos de fibra para explicar restricciones de envíos y ventajas de proveedores.

• Marco de análisis sectorialTransmisión entre tramos de la cadena de valor

  Transmisión de la demanda de redes de IA a transceptores, componentes, materiales, fibra y equipos.

  Nomura evalúa cómo las actualizaciones tecnológicas y los cuellos de botella afectan las distintas posiciones de la cadena de comunicaciones ópticas, incluida la posible sustitución nacional upstream.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• Zhongji InnoLight (300308 CH / 3308 HK)

  Proveedor preferido de transceptores ópticos de alta gama y soluciones NPO.

  Fortalezas

  Nomura considera que los fabricantes establecidos de 1.6T están en ventaja por su gestión de la cadena de suministro; InnoLight se cita específicamente como líder.

  Comparación

  Se menciona junto con Accelink como proveedor preferido de redes ópticas.

  Riesgos

  La escasez de componentes puede limitar los envíos de productos de alta gama.

• Accelink (002281 CH)

  Proveedor preferido de transceptores ópticos de alta gama y NPO.

  Fortalezas

  Mostró una solución NPO de 6.4T para redes scale-up.

  Debilidades

  Los estándares y la comercialización de NPO siguen sin definirse.

  Comparación

  Compite en rutas tecnológicas de transceptores ópticos, NPO y OCS.

  Riesgos

  La captura temprana de valor de NPO depende de asegurar pedidos de grandes clientes globales de IA.

• TFC (300394 CH)

  Fabricante preferido de componentes NPO/CPO.

  Fortalezas

  Según Nomura, ya ocupa una posición líder en transceptores/componentes.

  Comparación

  Forma parte del grupo nacional de componentes posicionado para la demanda de redes ópticas de centros de datos de IA.

  Riesgos

  Las restricciones de componentes de alta gama pueden limitar los envíos.

• YOFC (6869 HK)

  Fabricante preferido de fibra y conectores de fibra de alta gama para centros de datos de IA.

  Fortalezas

  Se cita como fabricante de fibra multicore y hollow-core.

  Comparación

  Participa en oportunidades upstream de fibra junto a otros proveedores nacionales.

  Riesgos

  La fibra multicore y los ferrules de alta precisión son posibles cuellos de botella.

• Shenzhen T&S (300570 CH)

  Fabricante preferido de fibra y conectores de fibra de alta gama para centros de datos de IA.

  Fortalezas

  Incluido entre los beneficiarios preferidos de Nomura del ciclo alcista de redes ópticas.

  Comparación

  Se menciona junto con YOFC por su exposición a fibra y conectores de alta gama para centros de datos de IA.

• Coherent (COHR US)

  Ejemplo de proveedor de solución OCS de cristal líquido.

  Fortalezas

  Mostró un enfoque OCS de cristal líquido en CIOE 2026.

  Debilidades

  La arquitectura OCS sigue fragmentada.

  Comparación

  Su enfoque de cristal líquido difiere del OCS basado en MEMS de Accelink y del OCS basado en silicon photonics de Taclink.

  Riesgos

  La comercialización de OCS requiere más avances de la cadena de suministro.

• NVIDIA (NVDA US)

  Impulsor de arquitectura del concepto de red de IA scale-in.

  Fortalezas

  Su red scale-in se describe como impulsada por BlueField-4 y conectada mediante Spectrum-X Ethernet.

  Comparación

  Scale-in se presenta como un pilar adicional de redes de IA, junto con scale-up, scale-out y scale-across.

  Riesgos

  El efecto sobre la demanda depende de la adopción amplia de AI factories en empresas.

Datos clave

• Asistencia a CIOE 20269-10 September 2026Nomura asistió a foros y se reunió con decenas de empresas en Shenzhen.
• Velocidad dominante de transceptor1.6TIdentificada como el producto principal en redes scale-out.
• Velocidades de transceptor de próxima generación2.4T / 3.2TAfrontan retos tecnológicos significativos en la era 400G-per-lane.
• Situación de CW laser y EML/PD70mW CW laser and 100G EML/PDYa están en producción masiva y respaldan el crecimiento de envíos de transceptores 800G.
• Previsión de ingresos del mercado OCSOver USD2bn in 2026; over USD8bn by 2030ECitada de la presentación de Cigna AI.

Impacto e implicaciones

Las conclusiones de Nomura favorecen a proveedores con tecnología establecida, control de la cadena de suministro y relaciones con clientes mientras se expande la demanda de 1.6T bajo restricciones de componentes. También identifica la sustitución nacional en materiales, láseres y equipos upstream, así como NPO/CPO, OCS y redes scale-in, como áreas de potencial importancia estratégica.

Riesgos

• Los retrasos en la mejora de rendimientos de 100mW-plus CW laser y chips 200G EML/PD podrían mantener una brecha de oferta y demanda para transceptores 1.6T y productos NPO.
• La escasez de componentes de alta gama, incluidos DSP de 3nm, PCB mSAP, fibra multicore y ferrules de alta precisión, podría causar envíos inferiores a lo esperado de transceptores de alta gama.
• Las arquitecturas NPO y OCS siguen fragmentadas, lo que podría retrasar una comercialización más amplia.

Aspectos que vigilar

• Avances de sustitución nacional en materiales ópticos, láseres y equipos.
• Penetración de NPO y CPO y aparición de estándares sectoriales.
• Comercialización de OCS y adopción en redes scale-up y scale-out.
• Desarrollo de redes scale-in y adopción empresarial de AI factories.
• Mejora de rendimientos y disponibilidad de láseres de alta gama, chips EML/PD, DSP, PCB y fibra multicore.