China CITIC Construction Investment: Значне зростання частки експорту оптоволокна з Китаю Тривалий оптимізм щодо сектору обчислювальної потужності штучного інтелекту

Служба інвестиційних досліджень CІТІЦ (CITIC Jianhe) у своєму звіті зазначає: цього року в лютому наша країна експортувала 3779,9 тон волоконно-оптичного кабелю, на суму 7,9 млрд юанів, що на 63,6%, 126,8% більше в рік до року. Якщо перерахувати на кілометри, то в лютому наш експорт оптичного волокна становив приблизно 2520 млн волоконних кілометрів, тобто близько 65% від місячного ефективного виробництва волокна в нашій країні; якщо додати волокно в експорті оптичних кабелів, то частка експорту волокна буде ще вищою. Зіставляючи експортну суму, можна припустити, що зростання цін на волокно передасться до фінансових результатів компаній у першому кварталі ще не буде надто помітним. Підсумовуючи, за кордоном активно купують волокно, вироблене в Китаї, а китайські постачальники волокна перебувають у стані «нема проблем продати». Тому ми вважаємо, що ринку також не варто надто перейматися через тендерні закупівлі волокна вітчизняними операторами зв’язку. Загалом, закордонний попит на волокно стрімко зростає завдяки спільному впливу телеком-мереж, ШІ, безпілотників тощо, що спричиняє безперервне підвищення цін; галузь перебуває в періоді високої кон’юнктури, тож надалі рекомендуємо сектор волокна. Алгоритм стиснення TurboQuant від Google забезпечує майже без втрат стиснення пам’яті для AI-інференсу, суттєво знижує витрати на інференс для довгих контекстів; застосунки на пристроях (edge) на кшталт end-side AI та генерації AI-відео, як очікується, виграють. Далі позитивно оцінюємо AI-ланцюжок постачання.

Увесь текст такий

CІТІЦ (CITIC Jianhe): Частка експорту оптичного волокна з Китаю суттєво зростає; і надалі позитивно оцінюємо сектор AI обчислювальних потужностей

Цього року в лютому наша країна експортувала 3779,9 тон волоконно-оптичного кабелю, на суму 7,9 млрд юанів, що на 63,6%, 126,8% більше в рік до року. Якщо перерахувати на кілометри, то в лютому наш експорт оптичного волокна становив приблизно 2520 млн волоконних кілометрів, тобто близько 65% від місячного ефективного виробництва волокна в нашій країні; якщо додати волокно в експорті оптичних кабелів, то частка експорту волокна буде ще вищою. Зіставляючи експортну суму, можна припустити, що зростання цін на волокно передасться до фінансових результатів компаній у першому кварталі ще не буде надто помітним. Підсумовуючи, за кордоном активно купують волокно, вироблене в Китаї, а китайські постачальники волокна перебувають у стані «нема проблем продати». Тому ми вважаємо, що ринку також не варто надто перейматися через тендерні закупівлі волокна вітчизняними операторами зв’язку. Загалом, закордонний попит на волокно стрімко зростає завдяки спільному впливу телеком-мереж, ШІ, безпілотників тощо, що спричиняє безперервне підвищення цін; галузь перебуває в періоді високої кон’юнктури, тож надалі рекомендуємо сектор волокна.

Алгоритм TurboQuant стиснення від Google реалізує майже без втрат стиснення пам’яті для AI-інференсу, суттєво знижує витрати на інференс для довгих контекстів; застосунки на пристроях (edge), AI для генерації відео тощо, як очікується, отримають вигоду; продовжуємо позитивно оцінювати AI-ланцюжок.

Цього року в лютому наша країна експортувала 3779,9 тон волоконно-оптичного кабелю, на суму 7,9 млрд юанів, що на 63,6%, 126,8% більше в рік до року, а також у порівнянні з лютим 2018 року (внутрішній попит — історичний пік) обсяг експорту волокна зріс на 203,5 тон, тобто у 17,6 раза. Якщо прийняти, що 1 км оптичного волокна важить приблизно 0,15 кг (включно з пакуванням тощо), то в лютому наш експорт оптичного волокна становив приблизно 2520 млн волоконних кілометрів, тобто близько 65% від місячного ефективного виробництва волокна в нашій країні; якщо додати волокно в експорті оптичних кабелів, то частка експорту волокна буде ще вищою. Зіставляючи експортну суму, можна припустити, що зростання цін на волокно передасться до фінансових результатів компаній у першому кварталі ще не буде надто помітним. Загалом можна сказати, що за кордоном активно купують волокно, вироблене в Китаї, а китайські постачальники волокна перебувають у стані «нема проблем продати». Тому ми вважаємо, що ринку також не варто надто перейматися через тендерні закупівлі волокна вітчизняними операторами зв’язку.

З погляду країн-експортерів волокна за лютий, топ-10 країн експорту становлять: Кот-д’Івуар, Буркіна-Фасо, Польща, Філіппіни, Аргентина, Росія, Нігерія, США, Панама, Австралія. Серед них три країни Африки демонструють суттєве зростання обсягів експорту; імовірно, це в основному пов’язано з потребами місцевого будівництва мереж. Крім того, попит Росії, як очікується, буде переважно зумовлений дронами (безпілотниками), тоді як США, Австралія, Філіппіни тощо, як очікується, пов’язані з ШІ. Загалом, закордонний попит на волокно стрімко зростає завдяки спільному впливу телеком-мереж, ШІ, безпілотників тощо, що спричиняє безперервне підвищення цін; галузь перебуває в періоді високої кон’юнктури, тож надалі рекомендуємо сектор волокна.

Алгоритм стиснення TurboQuant, опублікований дослідницькою інституцією Google, може знижувати використання пам’яті великих мовних моделей (LLM) за умови, що швидкість роботи підвищується, а точність залишається незмінною. TurboQuant може стиснути щонайменше в 6 разів «робочу пам’ять» під час роботи AI, тобто кеш ключ-значення (KV cache). На відеокартах H100, порівняно з базовим варіантом 32-bit, обчислювальна увага 4-bit прискорюється у 8 разів, тим самим суттєво знижуючи витрати на роботу AI. Водночас найключовіший «світлий момент» TurboQuant такий: нульова втрата точності; немає потреби в донавчанні (fine-tuning), немає потреби в тренувальних даних.

Оптимізаційна ціль TurboQuant — зменшити обсяг кеша ключ-значення; основою TurboQuant є витончений двоетапний процес. Перший етап: PolarQuant — поглянути на світ в іншій системі координат. Традиційна квантизація працює в декартовій системі координат (осі X, Y, Z): діапазони значень кожної осі є несталими, тому потрібно додатково зберігати параметри нормалізації, щоб виконати вирівнювання. Другий етап: QJL — знищити залишкову похибку за допомогою 1 - bit. На другому кроці TurboQuant застосовує перетворення Johnson-Lindenstrauss до залишкових похибок першого етапу: кожне значення похибки стискається до одного біт-символу: +1 або -1. Далі в поєднанні зі спеціальним оцінювачем — виконують спільне обчислення за допомогою високоточного вектора Query та низькоточного стисненого Key. Витрачаючи лише останній 1 bit, «згладжують/вирівнюють» систематичне зміщення, що залишилося після першого етапу. Два етапи дозволяють TurboQuant досягти ефекту стиснення, близького до без втрат, у межах лише загального бюджету 3-bit; упродовж усього процесу немає додаткових витрат.

Google провела сувору верифікацію TurboQuant на п’яти тестах довгого контексту: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER та L-Eval. Тестована модель охоплює Gemma, Mistral і Llama-3.1-8B-Instruct. У комплексних завданнях, таких як питання-відповіді, генерація коду, текстові підсумки в LongBench, TurboQuant у конфігурації 3-bit має всебічно кращу продуктивність, ніж базові методи на кшталт KIVI, і навіть наближається до результатів моделей повної точності. За коефіцієнта стиснення 4х точність пошуку TurboQuant зберігається аж до 104.0 тисяч Token і повністю збігається з моделлю повної точності. У високовимірному пошуку векторів TurboQuant у датасеті GloVe (200 вимірів) обігрує дві передові методики — PQ та RabbiQ — і отримує найкращий показник відтворюваності (recall). Алгоритм стиснення TurboQuant від Google реалізує майже без втрат стиснення пам’яті для AI-інференсу, суттєво знижуючи вартість інференсу для довгих контекстів; AI на пристроях (edge) та генерація AI-відео, як очікується, отримають вигоду, а технічні ітерації сприятимуть подальшому безперервному оновленню AI-ланцюжка з точки зору обчислювальних потужностей.

23 березня керівник Національного управління даних (National Data Bureau) Лю Лієхун офіційно оголосив на Підсумковому форумі розвитку Китаю 2026 року (China Development High-Level Forum 2026) про те, що китайська стандартна назва основного терміна AI Token визначена як «詞元». Лю Лієхун заявив, що «詞元» — це не лише якір цінності в інтелектуальну епоху, а й «розрахункова одиниця для з’єднання технічного постачання та комерційного попиту», а також розкрив, що одна з компаній-постачальників моделей встановила рекорд: дохід за 20 днів перевищив загальний дохід за весь 2025 рік. 100 млрд, 1 трлн, 140 трлн — це так зване потрійне прискорення обсягу викликів «詞元» щодня в Китаї за два роки.

Наразі телекомунікаційна галузь перебуває в періоді двох взаємно підсилюваних переваг: періоді, зумовленому технологіями AI, і періоді підтримки політиками щодо нового інфраструктурного будівництва; ланцюжок індустрії обчислювальних потужностей усе ще залишається основною лінією з високою кон’юнктурою. Обчислювальні потужності та чипи — це базові «фундаментальні опори» розвитку AI-індустрії; вони також є інвестиційною основною лінією в нинішній телеком-галузі з високою кон’юнктурою та високими темпами зростання, тож рекомендовано приділяти особливу увагу.

Зміни міжнародного середовища впливають на безпеку та стабільність ланцюгів постачання, а також — на темпи виходу відповідних компаній на закордонні ринки; вплив тарифів виявився більшим, ніж очікувалося; розвиток індустрії штучного інтелекту відстає від прогнозів, що впливає на попит у частині компаній, пов’язаних із ланцюжком хмарних обчислень; посилення ринкової конкуренції призводить до швидкого падіння маржі валового прибутку; коливання валютного курсу впливають на курсові різниці та маржу валового прибутку зовнішньо-орієнтованих підприємств, включно з компаніями у сегментах ICT-пристроїв, оптичних модулів/оптоелектронних компонентів; розвиток цифрової економіки та будівництва «Цифрового Китаю» відстає від прогнозів; розвиток хмарного бізнесу телеком-операторів відстає від прогнозів; капітальні витрати операторів (capex) нижчі за прогноз; капітальні витрати хмарних постачальників нижчі за прогноз; попит у сегментах комунікаційних модулів і розумних контролерів нижчий за прогноз.

(Джерело: Caixin News Network, 财联社)