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China Sichuan Trixon Communication Technology Corp.,Ltd
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Trixon ist ein führender Hersteller von optischen Transceiver-Modulen. Es entwirft, entwickelt, produziert und vermarktet leistungsstarke 155M~800G-Module.
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Neueste Unternehmensnachrichten über US-amerikanische Zölle beeinflussen den Weltmarkt für optische Module
2025-04-14

US-amerikanische Zölle beeinflussen den Weltmarkt für optische Module

    Die Zollanpassungen der US-Regierung für 2025 haben eine seismische Verschiebung im globalen Markt für optische Module ausgelöst, mit weitreichenden Auswirkungen auf Lieferketten, Preise,und technologische InnovationWährend die Zölle darauf abzielen, die inländische Industrie zu schützen, haben sie versehentlich Schwachstellen im stark voneinander abhängigen Halbleiterökosystem aufgedeckt.Vor allem mit steigender Nachfrage nach KI-gesteuerten Rechenzentren und 5G-Infrastruktur. Zollbefreiungen und Neuausrichtung der Lieferkette Nach den neuen Richtlinien können optische Module, die unter HS-Code 8517.62 "kritische Komponenten für die Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung" eingestuft werden, von den Zölle befreit werden, wenn sie mindestens 20% US-Daten enthalten.- hergestellte KomponentenDiese Bestimmung hat einen Markt mit zwei Ebenen geschaffen:Chinesische Hersteller wie Accelink Technologies und Innolight können die Zölle umgehen, indem sie amerikanische Teile verwenden., während kleinere Unternehmen, denen eine solche Integration fehlt, mit hohen Kosten konfrontiert sind.Die Bruttomargen könnten nach der Befreiung um 3-5 Prozentpunkte steigen..   Diese Abhängigkeit von US-Technologie hat jedoch chinesische Unternehmen gezwungen, die inländische FuE zu beschleunigen.Innolight hat 300 Mio. USD in UL-zertifizierte Anlagen investiert, um seine CPO-Module unter zollfreie HS-Codes umzuordnen, während Eoptolink plant, seine Produktionskapazität in Thailand bis 2025 auf 1,8 Millionen Einheiten pro Jahr zu vervierfachen, um die Zollrisiken zu mindern.die stark von der chinesischen und südostasiatischen Fertigung abhängen, stehen aufgrund der von China eingeführten gegenseitigen Zölle Druck auf die Margen. Marktdynamik und Wettbewerbsdruck Der weltweite Markt für optische Module, der 2025 voraussichtlich 12,1 Milliarden US-Dollar erreichen wird, kämpft mit paradoxen Kräften: steigender Nachfrage nach KI-gesteuerten 800G/1.6T-Modulen und Unterbrechungen der Lieferkette.Chinesische Anbieter dominieren 70% des 800G-MarktesUnternehmen wie Intel erweitern Siliziumphotonik-Initiativen, während Nvidia und Microsoft für Ausnahmen lobbiert haben.unter Berufung auf die entscheidende Rolle der chinesischen Module bei der Effizienz von KI-Servern.   Bei der Erhöhung der Preissteigerungen in den USA sind die Preise in den USA um 10 bis 15% gestiegen, während die chinesischen Unternehmen ihre Preise gesenkt haben, um Marktanteile zu behalten.Start im vierten Quartal 2025Der Preiskrieg droht kleinere Unternehmen zu drücken, wobei Branchenanalysten eine Konsolidierung unter den Herstellern der zweiten Stufe prognostizieren. Geopolitische und technologische Auswirkungen Die Tarife haben den Wettbewerb um technische Standards verschärft. Die USA und die EU drängen auf OIF-konforme Siliziumphotonik, während China die IEEE P802.3-Protokolle unterstützt.Beschränkungen für fortschrittliche Photonische Chips (eAccelink produziert jetzt 60% seiner eigenen 25G/50G-Laser, wodurch die Abhängigkeit von Lumentum reduziert wird.   Diese Fortschritte stehen jedoch vor Hindernissen. Der US-Department of Energy's Data Center Energy Efficiency Act schreibt strengere Standards für die Energieeffizienz (PUE) vor.Förderung chinesischer CPO-Module, die den Energieverbrauch der Server um 40% senkenDies schafft einen "Catch-22": Die US-Zölle zielen darauf ab, die heimischen Industrien zu schützen, sie aber unbeabsichtigt bei der Einführung grüner Technologien zu benachteiligen. Langfristige Aussichten Experten prognostizieren bis 2027 einen fragmentierten Markt, bei dem 45% der weltweiten Produktion von optischen Modulen in Nordamerika und Europa lokalisiert sind.Sie riskieren, den Einsatz von KI-Infrastrukturen zu verzögern, wie bei Google und Nvidia zu sehen, die Einführung von 1.6T-Modulen aufgrund von Komponentenknappheit verschoben.   In der Nähe wird der Markt von der Durchsetzung der Zölle und der Agilität der Unternehmen abhängen.Die 3nm-DSP-Integration von Innolight ist am besten positioniert, um erfolgreich zu sein.Für die breitere Industrie unterstreicht die US-Zollsaga das heikle Gleichgewicht zwischen geopolitischer Strategie und technologischer Interdependenz in einer hypervernetzten Welt.
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Neueste Unternehmensnachrichten über Chinas DeepSeek- und globale KI-Riesen ChatGPT und Gemini: Technologische Stärken und die Schlüsselrolle von Hochgeschwindigkeitsoptischen Modulen
2025-02-11

Chinas DeepSeek- und globale KI-Riesen ChatGPT und Gemini: Technologische Stärken und die Schlüsselrolle von Hochgeschwindigkeitsoptischen Modulen

  Im globalen Rennen um künstliche Intelligenz (KI) halten die US-amerikanischen ChatGPT (OpenAI) und Gemini (Google) eine führende Position ein, während Chinas DeepSeek als neue Kraft auftaucht.Nutzung lokaler Vorteile und technologischer IterationenDieser Artikel vergleicht die drei in Bezug auf technologische Leistung, Anwendungsszenarien und Infrastrukturunterstützung.und analysiert die zentrale Rolle von Hochgeschwindigkeitsoptischen Modulen bei ihrer Entwicklung. I. Vergleich der drei KI-Modelle Technologische Architektur und Leistung ChatGPT (GPT-4): Basierend auf der Transformer-Architektur und ausgebildet auf riesigen mehrsprachigen Datensätzen liegen seine Stärken in der Natursprachengenerierung (NLG) und komplexem logischem Denken.Codeerstellung, und Multi-Turn-Gespräche, hat aber Grenzen an Genauigkeit im chinesischen Kontext und Echtzeit-Informationsaktualisierungen. Zwillinge: Als Vertreter multimodaler Modelle integriert Gemini Text-, Bild- und Videoverarbeitungsfähigkeiten, die sich insbesondere im crossmodalen Abruf (z. B."Text from image") und Suchmaschinen-Synergie (mit Hilfe von Google Knowledge Graph)Die hohen Rechenanforderungen beschränken jedoch den Leichtbau. DeepSeek: Konzentriert sich auf die Optimierung für chinesische Szenarien, zeichnet sich durch das Verständnis klassischer Literatur, die Dialekterkennung und die lokale Einhaltung (z. B. Einhaltung der chinesischen Datenschutzgesetze) aus.Die Modellparameter sind kleiner., mit einer höheren Ausbildungswirksamkeit, liegt aber in Bezug auf die multimodale Unterstützung und die globale Korpus-Abdeckung hinter den beiden anderen zurück. Anwendungsszenarien und Vermarktung ChatGPT und Gemini sind weit verbreitet in globalen Märkten wie Büro, Bildung und Kundenservice, während DeepSeek auf vertikale Bereiche wie Finanzen und Regierung in China spezialisiert ist,Bereitstellung maßgeschneiderter LösungenSo kann DeepSeek beispielsweise die Analyse von Finanzberichten automatisch mit der chinesischen Marktregulierungspolitik verknüpfen, während ChatGPT bei internationalen Normungsaufgaben besser im Einsatz ist. Rechenleistung und Kosteneffizienz Gemini verlässt sich auf die internen TPU-Cluster von Google, was die höchsten Trainingskosten mit sich bringt; ChatGPT nutzt die GPU-Supercomputing von Microsoft Azure, was erhebliche Hardwareinvestitionen erfordert;DeepSeek verwendet eine gemischte Rechenstrategie (heimische Chips + internationale Hardware), um ein Gleichgewicht zwischen Kostenkontrolle und heimischem Substitution zu finden. II. Hochgeschwindigkeitsoptische Module: Die "unsichtbare Maschine" der KI-Evolution Hochgeschwindigkeitsoptische Module sind Kernkomponenten für die Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung in Rechenzentren, die Daten über optische Signale über Glasfaser übertragen.mit einer Bandbreite von mehr als 800 Gbps und einer Latenzzeit von weniger als MikrosekundenIhre Schlüsselrollen bei der Entwicklung von KI spiegeln sich in folgenden Aspekten wider: Multiplikator für die Ausbildungswirksamkeit Das verteilte Training großer Modelle erfordert eine häufige Synchronisierung großer Parameter (z. B. die 1,8 Billionen Parameter von GPT-4).Unzureichende Kommunikationsgeschwindigkeit zwischen Knoten kann zu leeren Rechenressourcen führenSo zeigte OpenAI beispielsweise, dass Hochgeschwindigkeitsoptische Module die Trainingszyklen um 40% reduzierten.Während die von Google für Gemini eingesetzte OCS-Technologie die Auslastungseffizienz der optischen Module weiter optimierte. Eckpfeiler für die Echtzeit-Inferenz In KI-Anwendungen (z. B. die Gesprächsantworten von ChatGPT) müssen Benutzeranfragen das Modell erreichen und Ergebnisse innerhalb von Millisekunden zurückgeben.Hochgeschwindigkeitsoptische Module sorgen für eine Kommunikation mit geringer Latenz innerhalb von Rechenzentren und zwischen geografischen Knotenpunkten, insbesondere in Finanztransaktionsszenarien, die von DeepSeek bedient werden, wo sich ein Latenzunterschied von 0,1 Sekunden erheblich auf den Entscheidungswert auswirken kann. Herausforderungen und Durchbrüche in der chinesischen Technologie Die chinesischen Hersteller von optischen Modulen (z. B. Zhongji Xuchuang, Guangxun Technology) haben mehr als 40% des weltweiten Marktanteils erobert, liegen aber immer noch hinter den US-Herstellern zurück (z. B. Coherent,Intel) im 800G/1.6T-Ultra-Hochgeschwindigkeits-Modulfeld. Damit DeepSeek Modelle auf Trillionenparameter-Ebene einholen kann, muss es sich auf Durchbrüche in heimischen optischen Modulen bezüglich Stromverbrauch und Geschwindigkeit verlassen. III. Zukunftswettbewerb: Differenzierung und Infrastruktur-Synergien ChatGPT: Erweitert weiterhin seine Vorteile in Bezug auf Multimodalität und Allgemeinheit, steht aber in Europa und den USA vor strengen Überprüfungen der Einhaltung. Zwillinge: Nutzt das Google-Ökosystem, um die Integration von Suchmaschinen und KI zu stärken, muss aber die Herausforderungen der Rechenkosten angehen. DeepSeek: Er verfolgt eine "kleine, aber verfeinerte" Strategie zur Erschließung des Inlandsmarktes und beschleunigt gleichzeitig die Lokalisierung grundlegender Technologien wie optischer Module zur Unterstützung der Ausbildung größerer Modelle. Schlussfolgerung Der KI-Wettbewerb ist nicht nur ein Wettbewerb von Algorithmen, sondern auch ein Spiel der Infrastruktur." wird sich direkt auf die Iterationsgeschwindigkeit von Modellen und die Obergrenze von Anwendungen auswirkenWenn China's DeepSeek eine geschlossene Schleife in seiner Kerntechnologie-Kette erreichen kann, könnte es einen einzigartigen Weg in der globalen KI-Landschaft bahnen.
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