2025年，源杰科技凭借400G/800G光模块用CW 70mW激光器芯片实现大规模量产，业绩迎来爆发。上半年营收达2.05亿，同比增长70.57%，净利润激增330.31%。公司市值突破400亿，股价半年内最高涨幅达477.92%。源杰由张欣刚于2013年创立，专注高端光芯片研发，打破海外对25G以上高速光芯片的长期垄断。其IDM模式打通全产业链，确保技术自主与稳定交付。2024年底，源杰投资5000万美元在美国建厂，布局全球化战略。随着AI算力需求爆发，源杰斩获多笔大单，合计超2.65亿，持续领跑国内光芯片市场，加速追赶国际巨头。

2025年8月30日，AI时代推动第三代半导体技术发展，磷化铟（InP）作为关键材料正重新受到关注。英伟达5月宣布采用纳微半导体技术，而光芯片龙头Lumentum财报显示，其基于磷化铟平台的EML激光器出货收入创新高，并计划扩产以满足未来需求。日本JX金属也投资15亿日元提升磷化铟衬底产能。磷化铟因高电子漂移速度和低发光损耗，成为AI高速计算和光通信领域的核心材料。数据显示，我国是全球最大磷化铟供应国，占比约六成。九峰山实验室近期在6英寸磷化铟材料制备领域取得技术突破，实现国产化应用。Yole预测，全球磷化铟市场2019-2026年复合增长率达12.42%。

财联社4月27日讯，本周沪深两市共有469家上市公司接受机构调研，医药生物、电子和机械设备行业最受关注。算力概念股表现亮眼，仕佳光子因AI算力需求增长，其光芯片及器件等产品显著增长，股价周五涨超18%。紫光国微在模拟产品领域取得进展，新易盛一季度营收和净利分别增长264.13%和384.54%，受益于算力投资增长。顺网科技计划扩展算力服务，已落地300多个边缘机房，服务云终端超70万。亚康股份通过算力中心项目增强算力服务能力。大华股份则构建完整产品生态，提升智能产品业务价值。

标题：巨头入场，硅光芯片迎来机遇 硅光芯片（Silicon Photonic Chip）是基于硅材料的新型集成芯片，结合电子与光学器件，实现光信号的产生、传输、调制和探测等功能。Yole数据显示，2023年其市场规模为9500万美元，预计2029年将增长至8.63亿美元以上，复合年增长率达45%...

2024年，AI算力芯片市场从‘高烧’转为理性，GPU需求虽高，但恐慌性囤货情绪缓解，英伟达H200渠道价格小幅下降，二手H100价格持续下降。TrendForce分析师指出，GB200 Rack将于2024年四季度小批量出货，2025年扩大规模。算力芯片供应趋稳背景下，算力租赁模式迎来新机遇，中小企业更倾向租赁而非自建。华芯金通创始人吴全认为，2025年算力芯片发展的重点在于集成度提升与连接方式优化，包括铜缆连接、硅光芯片、玻璃基板三个方向。2025年全球服务器市场规模预计达3800亿美元，2030年有望接近5000亿美元。AI应用落地加速，推理端算力需求增加，ASIC芯片领域值得关注。

标题：光芯片迎来“窗口期”：AI拉动光模块发展，国产化率亟待提高 光芯片的应用场景如今大幅拓展，涵盖云计算、AI计算、边缘计算等领域，全球资本市场对其兴趣升温，因这些技术对高效计算的支持愈发重要。 自ChatGPT问世后，AI产业链对高算力、高存储和高带宽需求激增，光芯片正是满足高带宽传输需求的关键...

广东省政府近日印发《广东省加快推动光芯片产业创新发展行动方案(2024—2030年)》，目标到2030年实现光芯片领域的重大突破，打造千亿级产业集群。该方案涵盖基础研究、技术攻关、中试转化、创新平台建设、产业集聚发展等多方面，尤其强调光芯片关键材料和设备的研发，包括硅光材料、化合物半导体、光刻胶、刻蚀机等。光芯片在通信、工业、消费电子、汽车、医疗等领域有广泛应用，特别是在AI领域的需求旺盛，有望引领新一轮科技革命。光芯片龙头公司Lumentum近期表示，磷化铟激光器面临普遍短缺，产能满负荷，而国产芯片厂商有望借此机会进入主流供应链。据预测，2029年光模块市场规模将达到224亿美元，2023至2029年的复合增长率高达12.76%，其中AI驱动的光模块市场在2024年将增长45%。

【仕佳光子2024年第三季度业绩说明会要点】 10月18日，仕佳光子召开2024年半年度暨第三季度业绩说明会。公司2024年前三季度营收7.29亿元，同比增长34.77%；归母净利润3620.90万元，实现扭亏为盈。毛利率从2023年的19.78%回升至25.84%，但仍低于2020年的27.88...

8月8日，清华大学科研团队在智能光芯片领域实现重大突破，成功研发出“太极-Ⅱ”光芯片，这一创新采用全前向智能光计算训练架构，实现了大规模神经网络的原位光训练。该成果标志着人工智能大模型训练领域迎来了光训练的新路径，具有划时代的意义。这一研究成果已在最新一期的国际顶级学术期刊《自然》上发表。此次突破不仅展现了中国在智能光芯片技术领域的创新实力，也为全球人工智能研究提供了新的方向和可能。

【清华大学科研团队创新成果】 北京时间8月7日，《自然》杂志在线发表了清华大学电子工程系方璐教授和自动化系戴琼海院士课题组的最新研究。他们首次提出了全前向智能光计算训练架构，成功研发出“太极-II”光训练芯片，显著提升了大规模神经网络的训练效率与精度。这一突破性进展不仅标志着光学神经网络训练进入全新...