近日Gemini 3 Deep Think正式上线，模型能力不断提升，同时也对AI算力提出更高需求。模型一大亮点是“并行思考”，可以同时探索不同的解题路径以应对复杂的数学、科学和逻辑问题，在多个严格的基准测试中表现出色。
近期大模型在强化学习阶段纷纷引入“自我反思”机制，我们预计2026年上半年大模型能力或将显著提高，幻觉率降低，拟人化更强。当前算力已成为大模型差距的核心问题，未来两年算力投入有望持续保持高景气，光模块有望持续受益算力需求高增。
Gemini 3 Deep Think的“自我反思”采用树状思维链，支持向上回溯，探索能力更强，Agent执行步骤更多，当前这也需要更多的算力支持。根据Scaling Law的第一性原理，模型能力的进步离不开更大量算力的堆砌，这在当前依然适用。在超大GPU网络中，通信能力往往是系统瓶颈。如大模型“并行思考”需要大量节点间通信，通信性能直接决定训练效率。同时，GPU的网卡速率正加速提升，短短一年时间，光模块已从400G向1.6T演进，速度远超摩尔定律。
随着算力基建的大幅增长，未来两年AI算力的总通信带宽需求也将大幅扩张。我们预计，2026-2027年，光模块行业增速将持续快于AI资本开支增速，其核心驱动在于高速率光模块的出货增加。在AI训练与推理网络带宽需求快速增长的背景下，市场对2026年1.6T光模块需求不断上修。目前，市场预期2026年1.6T光模块出货量达2000-3000万，相关公司产能紧缺严重。我们看好光模块需求可见度提升带来的业绩增长和板块估值提升。
$工银科技先锋混合发起式C(OTCFUND|024053)$
$工银国证港股通科技ETF发起式联接C(OTCFUND|019934)$
$工银国证港股通科技ETF发起式联接A(OTCFUND|019933)$
