请各位领导高度重视npo未来1-3年的爆发力。

当前最顶级模型参数已经干到10万亿级别，后续甚至要向50万亿参数发展。在如此大参数的情况下，单一计算节点（机柜）能力不够，不仅训练受到影响，推理上甚至也很难部署如此参数体量的前沿大模型，芯片公司和csp正在迫切想办法在scale-up上提高能力。

从路径选择上，谷歌主要靠独特的网络架构，实现了单pod包含了9216张tpu，著名的claude mythos便是基于最新一代谷歌tpu训练而成。

除谷歌外，其他芯片公司及csp的主要选择有npo和cpo，cpo目前面临cowos、良率问题、供应链、客户接受度等一系列问题，尽管此前英伟达连续两年gtc大会主推，但现实问题至今仍未解决，cpo放量节奏一直在推迟。

npo方案兼顾了cpo和可插拔的优点，且供应链稳定靠谱，尤其是在当前前沿模型scaling law加速的背景下，scale up势在必行，我们预计npo将成为未来1-3年最主要的方案，目前已经有数家csp给出了npo的具体指引，结合我们与产业链的沟通情况，某芯片客户也将选择npo以满足客户需求。

npo最大的能力体现在硅光pic上，首先得具备硅光pic芯片设计能力，其次能拿到头部的硅光pic产能，npo在光源上主要用100mw的cw光源，并不需要像cpo一样使用良率和产能都有极大限制的400mw高功率cw光源。

因此，受益标的上，首先便是最头部的两家龙头光模块厂商，作为几乎所有客户的供应商，其npo方案先发优势明显，且均具备硅光pic设计能咯和拿产能的能力。其次的话是cw光源厂商有望跟随头部模块厂进入北美客户。最后是npo相关配套无源器件等。

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