CITIC Construction Investment: La proporción de exportación de fibra óptica de China ha aumentado significativamente, manteniendo una perspectiva optimista sobre el sector de la potencia de cálculo de IA

Fuente: Research del grupo de valores CITIC Securities

|Por Yan Guicheng, Yu Fangbo, Liu Yongxu, Cao Tianyu, Fang Zixiao

En febrero de este año, mi país exportó 3779.9 toneladas de fibra óptica, por un monto de 790 millones de yuanes, con un crecimiento interanual del 63.6% y del 126.8%. Si se convierte a cantidad en kilómetros, en febrero mi país exportó alrededor de 25.2 millones de “cientos de miles de hilos” de km de fibra óptica; esto equivale aproximadamente al 65% de la producción mensual efectiva de fibra óptica del país. Si además se suma la fibra óptica incluida en las exportaciones de cables ópticos, la proporción de exportación de fibra óptica es aún mayor. Según la inferencia del monto de exportación, el traspaso del aumento de precios de la fibra óptica al desempeño se espera que aún no sea muy evidente en el primer trimestre. Resumiendo, en el extranjero se están apoderando de fibra óptica producida en China, y los proveedores chinos de fibra óptica se encuentran en un estado de “no preocuparse por las ventas”. Por lo tanto, creemos que el mercado tampoco necesita darle demasiadas vueltas a las compras centralizadas de fibra óptica por parte de los operadores de telecomunicaciones nacionales. En general, redes de telecomunicaciones en el extranjero, IA, drones y otros factores juntos impulsan una alta demanda de fibra óptica, lo que impulsa una escalada continua de precios; la industria se encuentra en un ciclo de alta prosperidad. Se recomienda continuamente el sector de fibra óptica.

El algoritmo de compresión de TurboQuant de Google comprime con una pérdida casi nula la inferencia de IA en memoria, reduce drásticamente los costos de inferencia de contexto largo y ascendente, y aplicaciones como la IA en el dispositivo y la generación de videos con IA podrían beneficiarse. Seguimos favoreciendo la cadena de la industria de la IA.

En febrero de este año, mi país exportó 3779.9 toneladas de fibra óptica, por un monto de 790 millones de yuanes, con un crecimiento interanual del 63.6% y del 126.8%; en comparación con febrero de 2018 (el máximo histórico de la demanda interna), cuando la cantidad de exportación de fibra óptica fue de 203.5 toneladas, esto representa un aumento de 17.6 veces. Si se calcula que 1 km de fibra óptica equivale aproximadamente a 0.15 kg (incluido el embalaje, etc.), en febrero mi país exportó alrededor de 25.2 millones de “cientos de miles de hilos” de km de fibra óptica; esto equivale aproximadamente al 65% de la producción mensual efectiva de fibra óptica del país. Si además se suma la fibra óptica incluida en las exportaciones de cables ópticos, la proporción de exportación de fibra óptica es aún mayor. Según la inferencia del monto de exportación, el traspaso del aumento de precios de la fibra óptica al desempeño se espera que aún no sea muy evidente en el primer trimestre. En general, en el extranjero se están apoderando de fibra óptica producida en China, y los proveedores chinos de fibra óptica se encuentran en un estado de “no preocuparse por las ventas”. Por lo tanto, creemos que el mercado tampoco necesita darle demasiadas vueltas a las compras centralizadas de fibra óptica por parte de los operadores de telecomunicaciones nacionales.

Según los países exportadores de fibra óptica en febrero, los diez principales fueron Costa de Marfil, Burkina Faso, Polonia, Filipinas, Argentina, Rusia, Nigeria, Estados Unidos, Panamá y Australia. Entre ellos, los tres países de África registraron incrementos de gran magnitud en el volumen de exportación, y se prevé que esto esté principalmente relacionado con las necesidades de construcción de redes locales. Además, la demanda de Rusia se prevé que esté dominada por drones, mientras que Estados Unidos, Australia, Filipinas y otros se prevé que estén relacionados con la IA. En general, redes de telecomunicaciones en el extranjero, IA, drones y otros factores juntos impulsan una alta demanda de fibra óptica, lo que impulsa una escalada continua de precios; la industria se encuentra en un ciclo de alta prosperidad. Se recomienda continuamente el sector de fibra óptica.

El algoritmo de compresión TurboQuant publicado por el laboratorio de investigación de Google puede reducir el uso de memoria de los modelos de lenguaje grandes (LLM) al tiempo que aumenta la velocidad de ejecución y mantiene la precisión sin cambios. TurboQuant puede comprimir al menos 6 veces la “memoria de trabajo” durante la ejecución de la IA, es decir, la caché de pares clave-valor (KV cache). En tarjetas gráficas H100, en comparación con la base de 32-bit, la velocidad de atención del cálculo de 4-bit se disparó 8 veces, reduciendo drásticamente el costo de ejecución de la IA. Al mismo tiempo, la característica más clave de TurboQuant es: pérdida de precisión cero; no requiere ajuste fino, ni datos de entrenamiento.

El objetivo de optimización de TurboQuant es reducir el tamaño de la caché de pares clave-valor; el núcleo de TurboQuant es un proceso ingenioso en dos etapas. Primera etapa: PolarQuant cambia el sistema de coordenadas para mirar el mundo. La cuantificación tradicional opera en un sistema de coordenadas cartesiano (ejes X, Y, Z); el rango de valores de cada eje no es fijo, por lo que es necesario almacenar parámetros de normalización adicionales para alinearlos. Segunda etapa: QJL elimina el error residual con 1 - bit. En el segundo paso de TurboQuant, se aplica la transformación de Johnson-Lindenstrauss al error residual de la primera etapa, comprimiendo cada valor de error en un único bit de signo: +1 o -1. Luego se combina con un estimador especial—realiza un cálculo conjunto con vectores Query de alta precisión y Key comprimido de baja precisión. Consumiendo solo el bit final se elimina el sesgo sistémico residual de la primera etapa. Con dos pasos, TurboQuant logra un efecto de compresión cercano a sin pérdidas con un presupuesto total de solo 3-bit, sin gastos adicionales durante todo el proceso.

Google validó de forma estricta TurboQuant en cinco pruebas de referencia de contexto largo: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER y L-Eval. Los modelos evaluados abarcaron Gemma, Mistral y Llama-3.1-8B-Instruct. En tareas integrales como preguntas y respuestas, generación de código y resumen de texto en LongBench, con la configuración de 3-bit, TurboQuant supera de manera integral métodos base como KIVI e incluso se aproxima al rendimiento de los modelos de precisión completa. Con una relación de compresión de 4 veces, la precisión de recuperación de TurboQuant se mantiene hasta 104 mil Token, completamente igual a la de los modelos de precisión completa. En la búsqueda de vectores de alta dimensión, en el conjunto de datos GloVe (200 dimensiones), TurboQuant supera a las dos principales metodologías de vanguardia PQ y RabbiQ, logrando la mejor tasa de recuperación. El algoritmo de compresión TurboQuant de Google logra una compresión de pérdida casi nula para la inferencia de memoria de la IA, reduce drásticamente los costos de inferencia de contexto largo y se espera que la IA en el dispositivo y la generación de videos con IA se beneficien. Las iteraciones tecnológicas impulsan continuamente la mejora de la cadena de la industria de computación.

El 23 de marzo, el director de la Agencia Nacional de Datos, Liu Liehong, anunció oficialmente en la Cumbre de Desarrollo de China 2026 (China Development High-Level Forum) que el nombre estándar en chino de los términos centrales de IA Token queda fijado como “palabra-raíz”. Liu Liehong afirmó que “el token no solo es el ancla de valor de la era inteligente, sino también la unidad de liquidación que conecta la oferta tecnológica y la demanda comercial”, y reveló que las empresas de modelos registraron un récord de ingresos en 20 días que superó los ingresos totales de todo el año de 2025. 100 mil millones, 1 billón, 140 billones: estas son las tres “saltos” en niveles sucesivos en la cantidad diaria de tokens usados en China en el plazo de dos años.

En la actualidad, la industria de telecomunicaciones atraviesa una etapa de doble bonanza impulsada por la tecnología de IA y respaldada por políticas de nueva infraestructura, y la cadena industrial de computación sigue siendo la línea principal con un alto nivel de prosperidad; computación y chips son la base central del desarrollo de la industria de la IA, y también constituyen la línea principal de inversión actual en telecomunicaciones con alta prosperidad y alto crecimiento. Se recomienda prestar especial atención.

Los cambios en el entorno internacional afectan la seguridad y estabilidad de las cadenas de suministro, e influyen en el ritmo con el que las empresas pertinentes se expanden al exterior; el impacto de los aranceles fue mayor de lo previsto; el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial no cumplió las expectativas, lo que afectó la demanda de las empresas relacionadas con la cadena de la computación en la nube; se intensifica la competencia del mercado, lo que provoca una caída rápida de los márgenes brutos; las fluctuaciones del tipo de cambio afectan los beneficios de conversión de empresas orientadas al exterior y los márgenes brutos, incluidas empresas de equipos ICT y el sector de módulos/láseres ópticos; la construcción del ecosistema de economía digital y de China Digital no se desarrolla como se esperaba; el desarrollo del negocio de computación en la nube de los operadores de telecomunicaciones no se cumple como se esperaba; los gastos de capital de los operadores no se cumplen como se esperaba; los gastos de capital de los proveedores de nube no se cumplen como se esperaba; la demanda en la industria de módulos de comunicación y controladores inteligentes no se cumple como se esperaba.

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Responsable: Wang Ke