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大型客户担忧光器件和模块供应商规模过小，并对供应短缺感到恐惧。每次出现短缺时，客户会超额采购，随后在意识到库存过高时突然取消订单。这种周期性波动导致需求剧烈波动。

LightCounting表示，平均净利润率掩盖了供应商之间的差异。中国厂商普遍表现出更稳定的盈利能力，Coherent和Lumentum则拉低了加权平均净利率。旭创科技在2023年-2024年实现了创纪录的利润，净利润率达到20%-22%。新易盛2024年的净利润率达到33%。天孚通信实现接近40%的净利润率，是行业最高水平。

事实上，近两年的AI“军备竞赛”推动了光器件和模块需求的快速增长，连续的高增长后，业界开始担忧需求的突然下滑。对于2025年的市场预期，此前在由CIOE和C114联合举办的“超大规模智算中心：1.6T时代的全光互联”论坛期间，LightCouting CEO Dr. Vladimir Kozlov表示，从供应商和他们客户那里得到的数据表示，2025年可能会有50%的增长。之后的未来5年内，市场将保持15%-18%区间的较平稳增长。

智能算力需求的爆发式增长深刻重塑着算间与算内网络的技术演进路径。在跨智算中心互联层面，大模型训练需求呈现指数级攀升态势，但受制于电力供应、空间容量等现实约束，单体智算中心的算力规模已触及现有网络极限。为突破这一瓶颈，头部科技企业正加速构建多智算中心协同训练体系，通过超高速、低时延的广域互联网络，确保在数百公里级长距传输中维持零丢包、零拥塞的网络状态。

在智算中心内部网络层面，AI大模型规模的指数级扩张带来革命性变化。当模型参数从千亿级跃升至万亿、十万亿量级时，支撑模型训练的算力卡集群规模同步呈现数量级跃迁。技术演进推动数据中心网络架构升级。组网规模方面，需支持十万级节点部署；吞吐性能方面，单节点应达到100Gbps；传输质量方面，必须确保端到端零丢包。以确保算力集群实现100%效能释放，避免因网络瓶颈导致的算力资源闲置。