Ciena AI光互连业绩榜单 Q2利润猛增290%
先看一组超出市场预期的数据：Ciena最新季度营收达到15.7亿美元，同比增长接近40%，调整后每股收益从0.42美元跃升至1.64美元。华尔街已连续多次上调业绩预期，但最终仍被该公司营收超出约6000万美元。其背后逻辑清晰：全球AI数据中心建设浪潮，正将高速光学互连的需求从“远期叙事”切实转化为营收与利润的持续扩张。
就在Ciena公布财报前不久，黄仁勋在Computex大会上公开指出Marvell具备成为下一个万亿美元市值公司的潜力，强调其在大型AI数据中心光互连系统中扮演着关键角色。来自算力领域最核心企业的明确背书，实际上已为光互连产业链的长期增长逻辑提供了强力支撑。
Marvell CEO Matt Murphy在同一场大会上发表了主题为《AI扩展的未来取决于连接性》的演讲，核心观点极为明确：随着AI大模型对算力资源的需求呈指数级增长，计算性能提升的速度已超过数据移动能力。下一阶段AI算力扩展的瓶颈，不再是单节点算力，而是连接能力。而Ciena、Marvell这类深耕“光”技术领域的企业，正位于这一新基础设施命脉的核心。
Ciena营收激增40%+，季度与全年业绩指引同步上修
具体数据来看。截至2026年5月2日的2026财年第二财季，Ciena总营收达15.707亿美元，同比增幅高达39.5%，远高于去年同期的11.259亿美元。调整后每股收益为1.64美元，较去年同期的0.42美元增长290%。市场此前预期每股收益1.46美元、营收约15.1亿美元，实际分别高出0.18美元和约6000万美元。按Seeking Alpha口径，营收超预期约7000万美元，方向一致——营收与利润均显著强于华尔街持续上调的预测。
更值得关注的是盈利质量的同步提升。GAAP毛利率从40.2%升至44.0%，调整后毛利率从41.0%升至44.9%；GAAP营业利润率从2.9%大幅跃升至15.1%，调整后营业利润率从8.2%升至19.5%。GAAP稀释每股收益从0.06美元增至1.49美元，调整后EBITDA更是从1.167亿美元激增至3.418亿美元。这说明Ciena并非仅靠数据中心订单爆发拉动营收，而是进入经营杠杆加速释放阶段——光学互连、数据中心DCI、网络硬件，叠加平台软件与售后服务组合，共同推高了利润弹性。
从业务结构来看，增长高度集中于AI数据中心高速互连周期。Networking Platforms业务营收12.74亿美元，占总营收81.1%。其中，与数据中心光互连密切相关的Optical Networking业务营收10.998亿美元，占总营收70%，同比增长显著（去年同期7.736亿美元）。Routing and Switching营收1.742亿美元，也高于去年同期的9270万美元。两个10%以上客户合计贡献了34%的营收——超大规模云客户与大型AI数据中心项目仍是核心驱动力，但客户集中度也是估值中需持续关注的变量。
业绩展望继续上修，进一步验证AI光互连需求并非一次性扩张。Ciena预计第三财季营收区间为16.25亿美元（上下波动5000万美元），远高于华尔街一致预期的15亿美元；调整后毛利率约45%±50个基点，调整后营业利润率19%—20%。更为关键的是，公司将2026财年全年营收指引上调至63亿美元±1亿美元，中位数意味着同比增长约32%，远超分析师预期的约60.8亿美元。全年调整后毛利率预期为44.5%—45%，调整后营业利润率约19%±50个基点。相较于今年3月给出的59亿至63亿美元区间，管理层对订单可见度、交付节奏及供需环境的信心明显增强。
Ciena管理层在业绩报告中指出，AI数据中心扩张正将高速连接能力推向基础设施瓶颈位置。云计算厂商围绕AI大规模建设数据中心，推动“数据中心内外及数据中心之间”的高速光学连接需求持续攀升。从中长期来看，AI算力基础设施越趋向集群化、分布式和跨数据中心协同发展，光互连就越从“通信设备周期品”升级为AI算力基础设施的刚性瓶颈资产。
值得一提的是，Ciena虽与Marvell、Lumentum、Coherent同属AI光互连/光通信基础设施产业链，但各自所处位置不同。Marvell更偏底层半导体——光DSP、coherent-lite DSP、PAM4 DSP、交换芯片、SerDes、定制AI ASIC及硅光子平台。Lumentum与Coherent更侧重于光器件、光模块、激光器等光学硬件。Ciena则更像一个聚焦完整数据中心光学系统与相干光传输的平台型公司，核心能力体现在WaveLogic相干光引擎、800G/1.6T相干传输、光网络设备、路由交换、网络自动化及运营商/云服务商网络生态解决方案，而非单纯销售光芯片或激光器。
Ciena传统强项更多偏向数据中心之间的高速互联DCI、城域/长途/运营商骨干网及云服务商WAN互联——即将多个数据中心、园区、区域云和电信网络通过高速相干光系统连接起来。不过，它正从“数据中心之间DCI”向“AI数据中心内部高速光互连”延伸。收购Nubis的目的就是扩展inside-the-data-center战略，以应对AI工作负载。行业趋势也在推动光信号链路从机房间、楼宇间、园区间，逐步逼近机柜、交换芯片甚至先进封装系统附近。
1.6T DCI、CPO与数据中心高速光学互连，点燃算力产业链新投资主线
将Ciena放入整个AI光互连基础设施产业链来看，其位置更接近“广域网/WAN + 数据中心之间DCI + 数据中心周边/内部高速互连”的系统级受益者，而Marvell则更偏向“芯片级/模块级/交换芯片/光DSP/ASIC/硅光子”的半导体底座。Ciena通过收购Nubis，进入了更靠近AI集群内部的CPO/NPO及高速铜互连环节。Nubis技术包括最高6.4Tb/s全双工带宽的CPO/NPO光模块，以及支持200Gb/s每通道、最长4米的有源铜缆方案，目标直指AI集群scale-up与scale-out中的功耗、密度和延迟约束。
Ciena强劲业绩与近期Marvell被市场强烈重估的逻辑高度一致：AI基础设施的瓶颈正从单纯GPU算力扩展到连接、交换、光模块、DSP、SerDes、CPO、DCI及网络功耗。当AI训练与智能体工作负载推动GPU集群从单机柜走向多机柜、多数据中心乃至跨区域AI工厂时，数据流量将在三层结构中爆炸式扩张——芯片/机柜内部需要低功耗高速互连，数据中心内部需要高radix交换与光电协同，数据中心之间则需要1.6T级coherent-lite、DCI互联及长距离相干光传输乃至CPO等一系列AI光互连基础设施。
摩根士丹利最新预期进一步凸显了这一趋势：AI智能体风靡全球之际，AI算力投资主线正从“围绕AI GPU的单点算力竞赛”转向“AI智能体驱动的全栈算力系统”。供应链瓶颈已从“大规模购买GPU/ASIC”扩展到必须同时解决数据中心电力设备、液冷散热、数据中心CPU、DRAM/NAND/HBM、光通信/光互连、高性能以太网网络基础设施、数据中心DCI高速互联、变压器、燃气轮机等整套交付流程，其中存储底座与光互连系统是当前数据中心算力系统的最大瓶颈。
黄仁勋对AI算力发展趋势的判断，是市场愈发看涨Marvell等AI光互连产业链领军者的重要基础。他指出AI的商业化已迈入“AI智能体主导的实用型AI”时代，Token生产不仅能驱动研发实验，更能带来真实盈利。随着AI任务被拆分、分布式运行，对“海量互连”的需求已超出单节点升级的范畴，系统级扩展成为设计的核心。在同台演讲中，黄仁勋与Marvell CEO的对谈，深刻阐释了AI算力产业链全面升级至“连接性”为核心瓶颈的趋势，这也在一定程度上解释了为何英伟达选择深度合作甚至进行20亿美元战略投资。