一、威泰思透镜：订单、产能与行业格局

1. 谷歌订单与供货进展

威泰思透镜对谷歌的供货已进入快速增长通道：2025 年供货量仅为几万片；2026 年进入量产阶段，谷歌 OCS 合同执行量延续至四季度，若进度正常，年供货量有望达到几十万片，在企业出货结构中的占比将显著提升。

2. 2026 年核心产能目标与扩产瓶颈

· 核心目标：2026 年威泰思的核心生产目标是产量翻倍，从 200 万片提升至 400 万片，产能预计将整体提升 30%-40%。

· 扩产瓶颈：4 月中旬新建厂房开工率已达 70%-80%，仍处于设备调试阶段，尚未完全投产。扩产的核心制约点是洁净室资源紧张，同时熟练工人缺口、生产设备效率也会影响扩产节奏，导致产能爬坡延迟 1-2 个月，部分急单（如英伟达紧急订单）无法按预期交付。

3. 行业供需与市场竞争

· 供需缺口：国内透镜市场供需缺口达 35%-40%，全球缺口更大，供给紧张程度高于 EML，市场已出现涨价趋势，急单加价幅度可达 10%-20%。

· 核心竞争格局：国内核心参与者为腾景，海外竞争对手为美国莱特巴斯，同样布局 OCS 业务。威泰思海外出货量最大的客户为微软和英伟达，未与 Lumentum 开展 OCS 业务合作，核心原因是自身产能紧张，叠加商务层面的综合考量。

· 竞品对比：炬光的 MEMS 镜产品与威泰思透镜原理、用途基本一致，差异仅体现在切割工艺、光学镀膜、冷加工方式及下游二次加工要求上，整体产品属性趋同。

二、棱镜与透镜：产品特性与市场差异

1. 棱镜的用途与市场情况

棱镜主要用于色差调节、偏振分光，单价显著高于透镜，均价约 70-80 美元，无 30-40 美元的低价位产品，采购与出货量均低于透镜。棱镜与透镜的产线无法共用切换，需独立专业产线，因此扩产绝对量小于透镜。

2. 传统光学透镜与硅透镜的核心区别

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硅透镜同样存在供给缺口，预计在 30% 以上，制约交付速度的因素不仅来自产能，还来自全检环节耗时较长。

三、LPU：技术规划、散热方案与产业链配套

1. LPU 核心版本规划与参数

LPU 目前分为 V3、V3 Ultra、V4 三个版本，各版本工艺、性能存在明确差异：

· V3：已量产，采用三星工艺，搭载 230MB SRAM，功耗 300W，出货量预计约 450 万片，主力出货在 2026 年下半年。

· V3 Ultra：计划 2026 年升级，采用 3 纳米工艺，内存升级至 512MB，集成 HBM 与 NV Link，功耗 400W。

· V4：规划采用下一代制程，内存 1GB，搭配 3D 堆叠 HBM，功耗 500W，预计 2028 年与 Blackwell 架构适配，V3 Ultra、V4 的规划存在较大变数。

2. 散热与 PCB 方案

· 散热方案：LPU 散热以液冷为标配，V3 采用风液混合液冷（含导热膏、铜均热板和液冷管路）；V3 Ultra 采用微通道冷板加液冷管路；V4 将采用 100% 强制液冷 D2C 加微通道技术。

· PCB 方案：LPU V3 的 PCB 板卡有三种方案在测试，仅一种方案采用 M9 材料，最终是否采用仍未确定。

3. LPU 与 GPU 的协同及光模块需求

· 协同工作逻辑：LPU 负责前端实时交互等低延迟任务，GPU 负责后端离线批量任务、数据清洗与内容生成，GPU 也可作为缓存单元，处理上下文缓存后再将数据交给 LPU。

· 连接方式：LPU 与 GPU 之间采用光互联方案，远距离互联必须依靠光模块或 AOC（AOC 也属于光模块范畴）。

· 光模块增量需求：引入 LPU 后，GPU 机柜间的带宽需求和光模块配置保持不变，新增的需求为 GPU 机柜到 LPU 机柜的连接，属于纯增量需求。单个 LPU 机柜大约需要 300 个 800G 光模块，其中内部互联用 128 个，外部互联用 100 多个。

4. 产业链配套情况

· 芯片封装：LPU 由三星封装，不占用台积电先进封装产能。

· PCB 供应链：供应链明确，由胜宏科技进行 PCB 供应商供应，材料采用日本东丽、菲利华等，相关厂商均已进入供应链并供货。

· 行业涨价情况：PCB 行业阶段性涨价属实，供给紧张下存在涨价现象，英伟达作为核心客户会控制涨价节奏，要求厂商先承担成本压力，后续再酌情调整价格。

四、行业趋势总结

1. 光学器件：透镜与硅透镜均处于高景气周期，供需缺口持续扩大，涨价趋势明确，洁净室、产线工艺是核心产能瓶颈。

2. LPU 产业链：作为 AI 推理核心硬件，LPU 的技术迭代、散热方案、光模块与 PCB 配套均在快速推进，新增的连接需求将为光模块、PCB 行业带来显著增量空间。

3. 竞争格局：威泰思等企业凭借客户优势（微软、英伟达）与产能扩张，在 OCS 光学赛道占据重要地位，而硅透镜凭借硅光适配优势，将成为未来高密度光模块的重要发展方向。

AI 光模块与 LPU 产业链：产业逻辑、A 股机会与利多分析

一、核心产业逻辑梳理

本次调研纪要的核心逻辑，是AI 算力基础设施的 “硬件升级 + 国产替代” 双轮驱动，具体分为两大主线：

1. 光学器件主线：OCS 光互联的供给短缺与国产替代

2. 1. 随着英伟达 / 谷歌 AI 集群规模扩张，OCS（光交叉连接）设备对透镜、硅透镜、棱镜等光学元件的需求爆发，且呈现 “传统透镜供需缺口> 硅透镜缺口 > EML 器件缺口” 的紧张格局。

2. 威泰思等国产厂商实现了对谷歌、微软、英伟达等海外客户的批量供货，打破海外厂商（莱特巴斯、Lumentum）的技术垄断，国产光学元件正快速切入全球 AI 供应链。

3. 硅透镜凭借 “硅光适配、耦合效率高、尺寸紧凑” 的优势，成为高密度硅光模块的关键增量，传统透镜则受益于长距离相干光模块的存量升级，两者形成互补性需求。

3. LPU 算力芯片主线：AI 推理的架构革新与硬件增量

1. LPU 作为英伟达 GPU 的协同推理芯片，定位为 “前端低延迟交互专用处理器”，与 GPU 形成分工协作，解决大模型实时交互的延迟瓶颈。

2. LPU 的推广带来三大硬件增量：① 光模块（LPU-GPU 互联的纯增量需求）；② 液冷散热系统；③ 高规格 PCB（含 M9 材料测试与国产供应链导入）。

3. 英伟达的技术路线中，LPU 从 V3 到 V4 的迭代规划明确，且供应链由三星封装，不占用台积电产能，供给端约束相对可控，为产业链带来确定性需求增量。

二、A 股相关上市公司机会分析

1. 光学器件（透镜 / 硅透镜 / 棱镜）赛道

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2. LPU 产业链赛道

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三、产业逻辑利多因素总结

1. 光学器件赛道利多

· 供需缺口明确，涨价趋势确立：国内透镜供需缺口 35%-40%，全球缺口更大，急单加价幅度 10%-20%，行业具备持续提价能力。

· 国产替代加速：威泰思、腾景等厂商切入谷歌、英伟达、微软供应链，打破海外厂商垄断，市占率快速提升。

· 产能扩张确定性强：头部厂商 2026 年产能目标翻倍（如威泰思从 200 万片→400 万片），客户订单充足，产能消化无忧。

· 应用场景持续拓展：OCS 设备透镜用量随端口数提升，标杆级集群用量显著高于主流产品，且硅透镜适配硅光模块，打开长期成长空间。

2. LPU 产业链利多

· 需求端确定性高：LPU 为英伟达 GPU 集群的标配协同芯片，客户覆盖 Meta、IBM、微软等头部 AI 厂商，出货规划明确（2026 年 V3 出货约 450 万片）。

· 硬件增量清晰：单个 LPU 机柜新增 300 个 800G 光模块需求，PCB、液冷系统为纯增量市场，不受 GPU 出货量波动影响。

· 供应链国产替代空间大：PCB、散热系统、光学元件均已导入国产供应商，受益于海外厂商供给受限与成本压力。

· 技术迭代持续推进：LPU 从 V3 到 V4 的工艺、性能、功耗持续升级，带动散热、PCB、光模块的规格提升，打开行业成长天花板。

四、核心风险因素总结

1. 光学器件赛道风险

· 产能爬坡不及预期：洁净室资源紧张、熟练工人缺口、设备调试进度慢，可能导致扩产延迟，无法满足客户订单需求（如威泰思产能爬坡延迟 1-2 个月）。

· 技术路线迭代风险：硅透镜若大规模替代传统透镜，未布局硅基工艺的厂商可能面临订单流失。

· 行业竞争加剧：炬光等 MEMS 镜厂商切入 OCS 市场，可能导致价格战，压缩行业利润空间。

· 客户集中度高：头部厂商依赖谷歌、英伟达等大客户，若客户订单调整或转移，业绩将受到直接影响。

2. LPU 产业链风险

· 技术路线变数大：LPU V3 Ultra、V4 的规划存在较大变数，若英伟达调整技术路线，相关供应链可能面临订单取消风险。

· 需求不及预期：当前 LPU 主要应用于智能体场景，大规模推广进度慢于预期，光模块、PCB 的增量需求可能不及测算。

· 供应链竞争加剧：PCB、光模块行业供给紧张缓解后，英伟达可能控制涨价节奏，压缩厂商利润空间。

· 海外厂商替代风险：若 Lumentum 等海外厂商加速 OCS 业务布局，可能对国产光学厂商形成竞争压力。

五、利多持续时间判断

1. 短期利多（2026 年 Q2-Q4，6-12 个月）

· 核心驱动：OCS 透镜供需缺口持续扩大，涨价趋势延续；威泰思等厂商产能爬坡进入关键阶段，谷歌订单放量；LPU V3 量产交付，光模块、PCB 增量需求落地。

· 关键验证节点：2026 年 Q3 威泰思产能爬坡进度、谷歌 OCS 订单执行量、LPU V3 出货量。

2. 中期利多（2027 年 - 2028 年，1-3 年）

· 核心驱动：LPU V3 Ultra、V4 迭代推进，液冷、高规格 PCB 需求升级；硅透镜产能逐步释放，适配硅光模块的大规模应用；国产光学厂商市占率持续提升，替代海外厂商份额。

· 关键验证节点：2027 年 LPU Ultra 量产进度、硅透镜厂商良率与产能、AI 集群 OCS 设备渗透率。

3. 长期利多（3 年以上）

· 核心驱动：AI 大模型实时交互需求持续增长，LPU 架构成为行业主流；硅光模块渗透率提升，硅透镜、光学元件需求长期增长；国产光学厂商实现全球供应链的全面替代。

· 风险拐点：若 AI 算力需求增速放缓，或英伟达 LPU 路线被其他厂商的推理芯片替代，行业利多逻辑将发生变化。

一、威泰思光电（福建威泰思光电有限公司）介绍

1. 基本工商信息

· 公司全称：福建威泰思光电有限公司（简称 “威泰思光电”）

· 成立时间：2023 年（关联主体福州威泰思光电科技 2015 年成立，同一实控人体系）

· 注册资本：1000 万元人民币

· 实控人 / 控股股东：陈华民（持股约 33.5%），为行业资深光学冷加工专家

· 企业性质：国家高新技术企业、专精特新企业，定位精密光学元器件制造商

2. 核心产品与技术

· 主营产品：高精度透镜、棱镜、硅透镜、滤光片、分束器、光学镜头组件等

· 工艺能力：光学冷加工、超精密抛光、镀膜、超高洁净度组装；自建千级超净室，适配光模块 / OCS 高要求

· 核心壁垒：

o 已批量供货谷歌、英伟达、微软等 AI 巨头的OCS 光交换机透镜 / 棱镜

o 硅透镜良率与产能国内领先，适配硅光 / 800G/1.6T高速光模块

o 传统透镜 / 棱镜供需缺口 35%–40%，威泰思为国内头部供应商之一

3. 产能与客户（AI 光互联核心标的）

· 产能：现有月产200 万片光学元件，2026 年底扩至400 万片；硅透镜产能同步爬坡

· 核心客户：

o 海外：谷歌（OCS 主力）、英伟达（LPU/GPU 集群光互联）、微软、Meta

o 国内：头部光模块 / 硅光厂商、AI 服务器 ODM

· 应用场景：OCS 光交叉连接（AI 集群）、800G/1.6T 光模块、硅光封装、LPU 机柜互联

4. 行业地位一句话总结

· OCS 光学元件国产龙头，英伟达 / 谷歌 AI 集群核心供应商，直接受益于全球光互联供需缺口 + 国产替代双红利。

二、A 股相关上市公司（直接关联 + 可比公司）

1. 唯一直接关联：开勒股份（301070）—— 拟控股威泰思≥51%

· 公告时间：2026-04-07 签署《收购意向协议》

· 交易方式：增资 + 现金收购，控股≥51%，威泰思将并表

· 开勒股份原有主业：大型工业风扇（HVLS），2025 年扭亏，正转型AI 硬件产业链

· 战略意义：

o 补齐 ** 精密光学（透镜 / 棱镜 / 硅透镜）** 关键一环，切入英伟达 / 谷歌 OCS 供应链

o 与已投硅光（孛璞半导体）、薄膜电感（光之神）形成CPO / 硅光 / OCS/LPU全链条协同

· 核心催化：收购落地后，开勒股份将成为A 股唯一深度绑定英伟达 OCS/LPU 光学需求的上市公司

2. 同赛道可比 A 股（光学元件 / OCS / 硅光）

（1）光学透镜 / 棱镜（OCS 直接竞争 / 协同）

· 腾景科技（688195）：国内精密光学元器件龙头，产品与威泰思高度重合（透镜 / 棱镜 / 滤光片），已进入英伟达 / 谷歌 OCS 供应链，直接受益供需缺口与涨价

· 蓝特光学（688127）：具备硅透镜 + 传统透镜加工能力，硅光模块光学元件供应商

· 舜宇光学（600071）：全球光学龙头，硅光 / 高速光模块光学元件布局完善

（2）光模块 / 硅光（下游需求端）

· 中际旭创（300308）、新易盛（300502）：800G/1.6T 光模块主力，采购威泰思 / 腾景光学元件

· 光迅科技（002281）：硅光 + 高速光模块，自研 + 外采光学元件

（3）LPU 相关（间接关联）

· 胜宏科技（300476）：LPU 机柜 PCB 供应商

· 英维克（002837）、高澜股份（300499）：LPU 液冷系统供应商

三、产业逻辑与投资要点（浓缩）

1. 核心逻辑：AI 集群从电交换→光交换（OCS），透镜 / 棱镜供需缺口 35%–40%，涨价 + 国产替代双驱动；威泰思为英伟达 / 谷歌核心供应商，开勒股份拟控股，成为 A 股稀缺标的

2. 利多因素：供需缺口扩大、海外垄断打破、产能扩张确定性强、LPU 带来新增量

3. 主要风险：产能爬坡不及预期、硅透镜替代风险、客户集中度高、收购落地不确定性

4. 利多持续期：** 短期 6–12 个月（2026Q2–Q4）** 供需缺口 + 涨价；中期 1–3 年LPU 迭代 + 硅光渗透；长期 3 年以上AI 算力需求持续扩张