发布于2026-06-05 阅读(0)
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先看一个让市场意外的数据:Ciena最新季度营收冲到15.7亿美元,同比增长接近40%,调整后EPS更是从0.42美元直接拉到1.64美元。华尔街已经连续上调预期,结果还是被该公司营收超了约6000万美元。这背后藏着一条非常清晰的逻辑链——全球AI数据中心的建设狂潮,正在把高速光学互连的需求从“远期叙事”转化为实实在在的营收和利润扩张。
就在Ciena放榜前不久,黄仁勋在Computex大会上公开表示,Marvell有潜力成为下一个万亿美元市值公司,称其在大型AI数据中心光互连系统中扮演着至关重要的角色。来自算力领域最强龙头的明确站台,某种程度上已经为整个光互连产业链的长期增长逻辑做了背书。
Marvell CEO Matt Murphy在同一场大会上做了题为《AI扩展的未来取决于连接性》的演讲,核心论点非常明确:随着AI大模型对算力资源的需求指数级增长,计算性能的提升已经超前于数据移动的能力。下一阶段AI算力扩展的瓶颈,不再是单节点算力,而是连接能力。而Ciena、Marvell这类站在“光”里的公司,恰好处于这一新基础设施命脉的核心位置。
具体来看数据。截至2026年5月2日的2026财年第二季度,Ciena总营收达到15.707亿美元,同比增幅高达39.5%,远高于上年同期的11.259亿美元。调整后EPS为1.64美元,较上年同期的0.42美元增长290%。市场原本预期EPS为1.46美元、营收约15.1亿美元,实际分别超出0.18美元和约6000万美元。Seeking Alpha口径下营收超预期约7000万美元,方向一致——营收和利润双双明显强于华尔街不断上调的预期。
更值得关注的,是盈利质量的同步改善。GAAP毛利率从40.2%升至44.0%,调整后毛利率从41.0%升至44.9%;GAAP营业利润率从2.9%大幅跃升至15.1%,调整后营业利润率从8.2%升至19.5%。GAAP摊薄EPS从0.06美元跃至1.49美元,调整后EBITDA更是从1.167亿美元猛增至3.418亿美元。这说明Ciena不是只靠数据中心订单爆发拉动营收,而是进入了经营杠杆释放阶段——光学互连、数据中心DCI、网络硬件,加上平台软件和售后服务组合,共同推高了利润弹性。
从业务结构看,增长高度指向AI数据中心高速互连周期。Networking Platforms业务营收12.74亿美元,占总营收81.1%。其中,与数据中心光互连密切相关的Optical Networking业务营收10.998亿美元,占总营收70%,同比增长明显(上年同期7.736亿美元)。Routing and Switching营收1.742亿美元,也高于上年同期的9270万美元。两个10%以上客户合计贡献了34%的营收——超大规模云客户和大型AI数据中心项目仍是核心驱动力,但客户集中度也是估值中需要持续监控的变量。
业绩展望继续上修,进一步验证AI光互连需求并非一次性扩张。Ciena预计三季度营收区间为16.25亿美元(上下波动5000万美元),远高于华尔街一致预期的15亿美元;调整后毛利率约45%±50个基点,调整后营业利润率19%—20%。更关键的是,公司将2026财年全年营收指引上调至63亿美元±1亿美元,中位数意味着同比增长约32%,远超分析师预期的约60.8亿美元。全年调整后毛利率预期为44.5%—45%,调整后营业利润率约19%±50个基点。相比于今年3月给出的59亿至63亿美元区间,管理层对订单可见度、交付节奏和供需环境的信心明显增强。

Ciena管理层在业绩报告中表示,AI数据中心扩张正在把高速连接能力推到基础设施瓶颈位置。云计算厂商围绕AI大规模建设数据中心,推动“数据中心内外及数据中心之间”的高速光学连接需求持续上升。从中长期看,AI算力基础设施越走向集群化、分布式和跨数据中心协同,光互连就越从“通信设备周期品”升级为AI算力基础设施的刚性瓶颈资产。
值得注意的是,Ciena虽然与Marvell、Lumentum、Coherent同属AI光互连/光通信基础设施产业链,但所处具体位置不同。Marvell更偏底层半导体——光DSP、coherent-lite DSP、PAM4 DSP、交换芯片、SerDes、定制AI ASIC和硅光子平台。Lumentum与Coherent更偏光器件、光模块、激光器等光学硬件。Ciena则更像一个聚焦完整数据中心光学系统与相干光传输的平台型公司,核心能力在Wa veLogic相干光引擎、800G/1.6T相干传输、光网络设备、路由交换、网络自动化与运营商/云服务商网络生态解决方案,而不是单纯卖光芯片或激光器。
Ciena传统强项更多偏向数据中心之间的高速互联DCI、城域/长途/运营商骨干网和云服务商WAN互联——也就是把多个数据中心、园区、区域云和电信网络用高速相干光系统连接起来。不过,它正在从“数据中心之间DCI”向“AI数据中心内部高速光互连”延伸。收购Nubis的目的就是扩展inside-the-data-center战略,以应对AI工作负载。行业趋势也在推动光信号链条从机房间、楼宇间、园区间,逐步逼近机柜、交换芯片甚至先进封装系统附近。
把Ciena放进整个AI光互连基础设施产业链来看,它的位置更接近“广域网/WAN + 数据中心之间DCI + 数据中心周边/内部高速互连”的系统级受益者,而Marvell则更偏向“芯片级/模块级/交换芯片/光DSP/ASIC/硅光子”的半导体底座。Ciena通过收购Nubis,进入了更靠近AI集群内部的CPO/NPO和高速铜互连环节。Nubis技术包括最高6.4Tb/s全双工带宽的CPO/NPO光模块,以及支持200Gb/s每通道、最长4米的主动型铜缆方案,目标就是解决AI集群scale-up与scale-out中的功耗、密度和延迟约束。

Ciena强劲业绩与近期Marvell被市场强烈重估的逻辑高度一致:AI基础设施的瓶颈正在从单纯GPU算力扩展到连接、交换、光模块、DSP、SerDes、CPO、DCI和网络功耗。当AI训练与智能体工作负载推动GPU集群从单机柜走向多机柜、多数据中心乃至跨区域AI工厂时,数据流量会在三层结构中爆炸式扩张——芯片/机柜内部需要低功耗高速互连,数据中心内部需要高radix交换和光电协同,数据中心之间则需要1.6T级coherent-lite、DCI互联和长距离相干光传输乃至CPO等一系列AI光互连基础设施。
摩根士丹利最新预期进一步凸显了这一趋势:AI智能体风靡全球之际,AI算力投资主线正在从“围绕AI GPU的单点算力竞赛”转向“AI智能体驱动的全栈算力系统”。供应链瓶颈已经从“大规模购买GPU/ASIC”扩展到必须同时解决数据中心电力设备、液冷散热、数据中心CPU、DRAM/NAND/HBM、光通信/光互连、高性能以太网网络基础设施、数据中心DCI高速互联、变压器、燃气轮机等整套交付流程,其中存储底座与光互连系统是当前数据中心算力系统的最大瓶颈。
黄仁勋对AI算力发展趋势的判断,是市场愈发看涨Marvell等AI光互连产业链领军者的重要基础。他指出AI的商业化已迈入“AI智能体主导的实用型AI”时代,Token生产不仅能驱动研发实验,更能带来真实盈利。随着AI任务被拆分、分布式运行,对“海量互连”的需求已经超出单节点升级的范畴,系统级扩展成为设计的中心。在同台演讲中,黄仁勋与Marvell CEO的对谈,深刻阐释了AI算力产业链全面升级至“连接性”为核心瓶颈的趋势,这也在一定程度上解释了为何英伟达选择深入合作甚至进行20亿美元战略投资。
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