CITIC Construction Investment: Proporsi ekspor serat optik China meningkat secara signifikan, terus optimis terhadap sektor daya komputasi AI

Laporan riset dari CICC (China International Capital Corporation) menyatakan, pada bulan Februari tahun ini, ekspor serat optik Tiongkok mencapai 3.779,9 ton, dengan nilai 790 juta yuan, naik 63,6%, dan 126,8% secara year-on-year. Jika dikonversi menjadi satuan kilometer, pada bulan Februari ekspor serat optik Tiongkok sekitar 25,2 juta ribbon-kilometer, sekitar 65% dari total produksi efektif bulanan serat optik dalam negeri. Jika ditambahkan serat optik dalam ekspor kabel optik, maka proporsi ekspor serat optik akan lebih tinggi. Dari estimasi berdasarkan nilai ekspor, kenaikan harga serat optik terhadap penularan kinerja diperkirakan pada kuartal I belum akan terlalu jelas. Kesimpulannya, pasar luar negeri sedang berebut membeli serat optik yang diproduksi Tiongkok, sehingga pemasok serat optik Tiongkok berada dalam kondisi “tidak khawatir soal penjualan”. Oleh karena itu, menurut kami, pasar juga tidak perlu terlalu memusingkan pengadaan terpusat (集采) serat optik oleh operator telekomunikasi domestik. Secara keseluruhan, kebutuhan serat optik dengan pertumbuhan tinggi digerakkan bersama oleh jaringan telekomunikasi luar negeri, AI, drone, dan sejenisnya, mendorong harga terus meningkat; industri berada dalam siklus dengan tingkat aktivitas (kondisi) yang sangat tinggi, sehingga secara berkelanjutan merekomendasikan segmen serat optik. Algoritma kompresi TurboQuant dari Google mengimplementasikan kompresi nyaris tanpa kehilangan untuk memori inferensi AI, secara drastis menurunkan biaya inferensi konteks panjang, dan aplikasi seperti AI di sisi perangkat (end-side AI) serta pembuatan video AI berpotensi mendapat manfaat; kami tetap optimistis pada rantai industri AI.

Teks lengkap adalah sebagai berikut

CICC: Proporsi ekspor serat optik Tiongkok meningkat secara signifikan, terus berkomitmen pada segmen komputasi-kekuatan (AI compute)

Pada bulan Februari tahun ini, ekspor serat optik Tiongkok sebesar 3.779,9 ton, senilai 790 juta yuan, naik 63,6%, dan 126,8% year-on-year. Jika dikonversi menjadi satuan kilometer, pada bulan Februari ekspor serat optik Tiongkok sekitar 25,2 juta ribbon-kilometer, sekitar 65% dari produksi efektif bulanan serat optik dalam negeri; jika ditambahkan serat optik dalam ekspor kabel optik, maka proporsi ekspor serat optik akan lebih tinggi. Dari estimasi berdasarkan nilai ekspor, penularan kenaikan harga serat optik terhadap kinerja diperkirakan pada kuartal I belum akan terlalu jelas. Kesimpulannya, pasar luar negeri sedang berebut membeli serat optik yang diproduksi Tiongkok, sehingga pemasok serat optik Tiongkok berada dalam kondisi “tidak khawatir soal penjualan”. Oleh karena itu, menurut kami, pasar juga tidak perlu terlalu memusingkan pengadaan terpusat serat optik oleh operator telekomunikasi domestik. Secara keseluruhan, kebutuhan serat optik dengan pertumbuhan tinggi digerakkan bersama oleh jaringan telekomunikasi luar negeri, AI, drone, dan sejenisnya, mendorong harga terus meningkat; industri berada dalam siklus dengan tingkat aktivitas yang sangat tinggi, sehingga secara berkelanjutan merekomendasikan segmen serat optik.

Algoritma kompresi TurboQuant dari Google mencapai kompresi nyaris tanpa kehilangan untuk memori inferensi AI, secara drastis menurunkan biaya inferensi konteks panjang; aplikasi seperti AI di sisi perangkat dan pembuatan video AI berpotensi mendapat manfaat, dan kami terus menaruh keyakinan pada rantai industri AI.

Pada bulan Februari tahun ini, ekspor serat optik Tiongkok sebesar 3.779,9 ton, senilai 790 juta yuan, naik 63,6%, dan 126,8%, dibandingkan dengan Februari 2018 (titik tertinggi historis untuk permintaan dalam negeri) volume ekspor serat optik sebesar 203,5 ton yang naik 17,6 kali. Jika dihitung berdasarkan serat optik 1km sekitar 0,15 kg (termasuk kemasan, dll.), pada bulan Februari ekspor serat optik Tiongkok sekitar 25,2 juta ribbon-kilometer, sekitar 65% dari produksi efektif bulanan serat optik dalam negeri; jika ditambahkan serat optik dalam ekspor kabel optik, maka proporsi ekspor serat optik akan lebih tinggi. Dari estimasi berdasarkan nilai ekspor, penularan kenaikan harga serat optik terhadap kinerja diperkirakan pada kuartal I belum akan terlalu jelas. Secara keseluruhan, pasar luar negeri sedang berebut membeli serat optik yang diproduksi Tiongkok, sehingga pemasok serat optik Tiongkok berada dalam kondisi “tidak khawatir soal penjualan”. Oleh karena itu, menurut kami, pasar juga tidak perlu terlalu memusingkan pengadaan terpusat serat optik oleh operator telekomunikasi domestik.

Jika dilihat dari negara tujuan ekspor serat optik pada bulan Februari, 10 besar negara ekspor adalah Côte d’Ivoire, Burkina Faso, Polandia, Filipina, Argentina, Rusia, Nigeria, Amerika Serikat, Panama, dan Australia. Di antaranya, ketiga negara di Afrika mengalami pertumbuhan volume ekspor yang signifikan, dan diperkirakan terutama terkait dengan kebutuhan pembangunan jaringan setempat. Selain itu, permintaan Rusia diperkirakan didominasi oleh drone, sedangkan Amerika Serikat, Australia, Filipina, dan seterusnya diperkirakan terkait dengan AI. Secara keseluruhan, kebutuhan serat optik dengan pertumbuhan tinggi digerakkan bersama oleh jaringan telekomunikasi luar negeri, AI, drone, dan sejenisnya, mendorong harga terus meningkat; industri berada dalam siklus dengan tingkat aktivitas yang sangat tinggi, sehingga secara berkelanjutan merekomendasikan segmen serat optik.

Algoritma kompresi TurboQuant yang dirilis oleh Google Research, mampu menurunkan penggunaan memori model bahasa besar (LLM) dengan tetap meningkatkan kecepatan eksekusi tanpa mengubah akurasi. TurboQuant dapat mengompres “memori kerja” saat AI berjalan, yaitu key-value cache (KV cache), minimal 6 kali. Pada GPU H100, dibandingkan dengan baseline 32-bit, kecepatan perhitungan attention 4-bit melonjak hingga 8 kali, sehingga secara drastis menurunkan biaya operasional AI. Pada saat yang sama, highlight paling penting TurboQuant adalah: tidak ada kehilangan akurasi (precision zero loss), tanpa perlu fine-tuning, tanpa memerlukan data pelatihan.

Target optimasi TurboQuant adalah mengecilkan ukuran KV cache; inti TurboQuant adalah proses dua tahap yang ringkas. Tahap pertama: PolarQuant mengganti sistem koordinat untuk “melihat dunia”. Kuantisasi tradisional beroperasi dalam sistem koordinat Kartesius (sumbu X, Y, Z), di mana rentang nilai tiap sumbu tidak tetap sehingga harus menyimpan parameter normalisasi tambahan untuk menyelaraskan. Tahap kedua: QJL menghapus kesalahan sisa dengan 1-bit. Langkah kedua TurboQuant menerapkan transformasi Johnson-Lindenstrauss ke kesalahan sisa pada tahap pertama, sehingga setiap nilai kesalahan dikompresi menjadi satu bit tanda: +1 atau -1. Lalu dikombinasikan dengan estimator khusus—melakukan perhitungan gabungan menggunakan vector Query ber-presisi tinggi dan Key yang dikompresi ber-presisi rendah. Dengan mengonsumsi hanya 1 bit terakhir, bias sistematis yang tersisa dari tahap pertama dapat diratakan. Dua langkah tersebut memungkinkan TurboQuant menghasilkan efek kompresi yang nyaris tanpa kehilangan dalam total anggaran hanya 3-bit, tanpa adanya biaya tambahan di seluruh proses.

Google melakukan verifikasi ketat terhadap TurboQuant pada lima benchmark konteks panjang: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER, dan L-Eval. Model yang dicakup meliputi Gemma, Mistral, dan Llama-3.1-8B-Instruct. Pada tugas-tugas komprehensif di LongBench seperti tanya jawab, generasi kode, dan ringkasan teks, TurboQuant dengan konfigurasi 3-bit kinerjanya secara menyeluruh lebih baik daripada metode baseline seperti KIVI, bahkan mendekati performa model full precision. Dengan rasio kompresi 4 kali, akurasi retrieval TurboQuant tetap terjaga hingga 104.000 Token, sepenuhnya sama dengan model full precision. Untuk pencarian vektor berdimensi tinggi, pada dataset GloVe (200 dimensi), TurboQuant mengungguli dua metode frontier utama, PQ dan RabbiQ, serta meraih tingkat recall terbaik. Algoritma kompresi TurboQuant dari Google mewujudkan kompresi nyaris tanpa kehilangan untuk memori inferensi AI, secara drastis menurunkan biaya inferensi konteks panjang; end-side AI dan pembuatan video AI diharapkan mendapat manfaat, dan iterasi teknis akan terus mendorong peningkatan berkelanjutan pada rantai industri compute.

Pada 23 Maret, Kepala Badan Data Nasional (国家数据局), Liu Liehong, secara resmi mengumumkan di Konferensi Tingkat Tinggi China Development Forum 2026 bahwa nama standar dalam bahasa Tionghoa untuk token inti AI, ditetapkan sebagai “词元”. Liu Liehong menyatakan bahwa “token” tersebut “bukan hanya jangkar nilai pada era cerdas, tetapi juga unit penyelesaian untuk menghubungkan pasokan teknologi dan kebutuhan komersial”, serta mengungkapkan bahwa ada perusahaan pemodelan yang mencatat rekor pendapatan dalam 20 hari yang melampaui total pendapatan sepanjang tahun 2025. 100 miliar, 100 triliun, 140 triliun—ini adalah lompatan tiga tingkat dalam dua tahun pada jumlah pemanggilan token harian rata-rata di Tiongkok.

Saat ini, industri komunikasi berada dalam periode “double bonus” karena dorongan ganda dari teknologi AI dan kebijakan new infrastructure. Rantai industri compute masih merupakan jalur utama dengan tingkat keceriaan (optimisme) yang relatif tinggi; compute dan chip merupakan fondasi inti bagi perkembangan industri AI. Ini juga merupakan garis investasi utama bagi industri komunikasi yang sedang berada pada tingkat keceriaan dan pertumbuhan yang tinggi. Disarankan untuk memberi perhatian utama.

Perubahan lingkungan internasional memengaruhi keamanan dan stabilitas rantai pasokan, serta berdampak pada kemajuan perusahaan terkait saat memperluas pasar ke luar negeri; dampak tarif bea masuk melebihi perkiraan; perkembangan industri kecerdasan buatan tidak memenuhi ekspektasi, sehingga memengaruhi kebutuhan perusahaan terkait pada rantai industri komputasi awan; persaingan pasar meningkat, menyebabkan margin laba kotor turun dengan cepat; fluktuasi nilai tukar memengaruhi keuntungan pertukaran mata uang dan margin laba kotor perusahaan berorientasi ekspor, termasuk perusahaan pada segmen perangkat ICT dan modul/komponen optik; pembangunan ekonomi digital dan digital China tidak memenuhi ekspektasi; perkembangan bisnis komputasi awan operator telekomunikasi tidak memenuhi ekspektasi; belanja modal operator tidak memenuhi ekspektasi; belanja modal pemasok cloud juga tidak memenuhi ekspektasi; permintaan pada industri modul komunikasi dan pengendali cerdas tidak memenuhi ekspektasi.

(Sumber: Caixin/財聯社)