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title: "“站在光裏” 的 Ciena 業績強化 AI 光互連主線！ Q2 利潤猛增 290% 業績展望碾壓預期"
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description: "Ciena 公佈 Q2 業績，利潤猛增 290%，遠超市場預期。其 AI 光互連業務受益於全球 AI 數據中心建設狂潮，營收與毛利率同步加速擴張。英偉達 CEO 黃仁勳站台邁威爾科技，強調連接能力是 AI 算力擴展瓶頸，凸顯光通信產業鏈核心地位。"
datetime: "2026-06-04T12:45:02.000Z"
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# “站在光裏” 的 Ciena 業績強化 AI 光互連主線！ Q2 利潤猛增 290% 業績展望碾壓預期

智通財經 APP 獲悉，聚焦於不同數據中心之間高速互聯 DCI 以及 AI 數據中心內部高速光互連需求的 Ciena(CIEN.US) 公佈遠超市場預期的強勁季度業績與財年營收展望，**凸顯出美國大型雲計算服務商們主導的全球 AI 數據中心建設狂潮帶來的高速光學互連需求，已經從 “遠期增長敍事” 轉化為 AI 光互連/光通信基礎設施產業鏈條營收、毛利率和調整後 EPS 的同步加速擴張軌跡。**

就在 Ciena 公佈強勁業績前不久，有着 “AI 教父” 稱號的英偉達 CEO 黃仁勳在 2026 中國台北 Computex 大會第二天與邁威爾 CEO 同台對談時，**表示邁威爾科技 (即 Marvell) 有潛力成為下一個市值超過 1 萬億美元的上市公司，並稱其在大型 AI 數據中心光互連基礎設施系統中扮演至關重要角色。這種來自 AI 算力領域最強龍頭的明確站台，可謂極大地增強了市場對邁威爾長期增長路徑的信心**。

邁威爾科技公司首席執行官馬特·墨菲 (Matt Murphy) 在 2026 年 Computex 大會發表的重磅主題演講《The Future of AI Scaling Depends on Connectivity》(人工智能擴展的未來取決於連接性) 中，明確強調隨着 AI 大模型相關算力資源需求與大規模 AI 算力基礎設施集羣的指數級增長，計算性能提升已逐步超前於數據移動與數據中心內部/數據中心之間高速 DCI 互聯能力，**因此下一階段的 AI 算力擴展瓶頸將由 “連接能力而非單節點算力” 主導，而與邁威爾科技公司一同 “站在光裏” 的 Ciena 等 AI 光互連/光通信基礎設施產業鏈領軍者們，無疑憑藉 AI 數據中心光互連、超高速 DSP、1.6Tb/s 相干光傳輸與硅光子技術鏈處於這一新基礎設施命脈的核心位置**。

## Ciena 營收猛增 40%+ 上修季度與全財年業績指引

截至 2026 年 5 月 2 日的 2026 財年二季度，**Ciena 總營收達到 15.707 億美元，意味着同比大幅增長 39.5%，明顯高於 2025 年同期的 11.259 億美元;調整後 EPS 為高達 1.64 美元，較上年同期 0.42 美元大幅增長 290%。****相較市場預期而言這兩者核心數據均超預期，FactSet 共識顯示為 EPS 1.46 美元、營收約 15.1 億美元，即 Ciena 實際業績分別超預期 0.18 美元/股和約 6000 萬美元;**Seeking Alpha 口徑顯示營收超預期約 7000 萬美元，兩者方向均一致，凸顯出營收與利潤明顯強於華爾街分析師們近期不斷上調的增長預期。

盈利質量同樣明顯改善。Ciena 二季度 GAAP 毛利率從上年同期 40.2% 升至 44.0%，調整後毛利率從 41.0% 升至 44.9%;GAAP 營業利潤率從 2.9% 大幅升至 15.1%，調整後營業利潤率從 8.2% 升至 19.5%;GAAP 攤薄 EPS 從 0.06 美元大幅提升至 1.49 美元，**調整後 EBITDA 則更是從 1.167 億美元躍升至 3.418 億美元。這説明公司並不是只靠 “數據中心訂單大爆發” 拉動營收，而是進入了較強的經營槓桿釋放階段：光學互連 + 數據中心 DCI+ 網絡硬件，以及平台軟件、產品售後服務組合和客户集中度共同推高了利潤彈性。**

從業務結構看，Ciena 的增長高度指向 AI 數據中心高速互連週期。二季度 Networking Platforms 業務營收達到 12.74 億美元，佔總營收 81.1%;其中，**與數據中心光互連密切相關的 Optical Networking 業務營收 10.998 億美元，佔總營收 70.0%，同比顯著高於上年同期的 7.736 億美元;**Routing and Switching 營收 1.742 億美元，也高於上年同期 9270 萬美元。兩個 10% 以上客户合計貢獻 34.0% 營收數據，説明超大規模雲客户和大客户 AI 數據中心項目仍是本輪增長的核心推力，但也意味着客户集中度是估值中必須監控的變量。

投資者們聚焦的業績展望方面，**該公司展望繼續上修，進一步驗證 AI 光互連需求並非一次性擴張。**Ciena 預計財年三季度營收區間為 16.25 億美元，上下波動 5000 萬美元，高於華爾街一致預期的 15 億美元，調整後毛利率約 45%±50 個基點，調整後營業利潤率 19%—20%;**同時更是將 2026 財年全年營收指引上調至 63 億美元±1 億美元，中點意味着同比大幅增長約 32%，遠遠高於分析師們預期約 60.8 億美元，並預計全年調整後毛利率 44.5%—45%、調整後營業利潤率約 19%±50 個基點。這較今年 3 月給出的 59 億億美元—63 億美元全年營收區間可謂進一步上移，反映管理層對數據中心訂單可見度、交付節奏和供需環境更有信心**。

![1780576261(1).png](https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20260604/1780576275844929.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg "1780576275844929.png")

Ciena 業績報告顯示，該公司管理層表示 AI 數據中心擴張正在把高速連接能力推到基礎設施瓶頸位置，**尤其強調的是雲計算廠商們圍繞 AI 大規模建設數據中心，推動 “數據中心內外及數據中心之間” 的高速光學連接需求持續上升。**

**從中長期角度來看，AI 算力基礎設施擴張越走向集羣化、分佈式和跨數據中心協同，光互連就越從 “通信設備週期品” 升級為 AI 算力基礎設施剛性瓶頸資產。**

值得注意的是，Ciena 與 Marvell、Lumentum、Coherent 都屬於 AI 光互連/光通信基礎設施產業鏈條，但所處的具體產業位置不一樣。Marvell 更偏底層半導體：光 DSP、coherent-lite DSP、PAM4 DSP、交換芯片、SerDes、定製 AI ASIC 和硅光子平台;Lumentum 與 Coherent 更偏光器件/光模塊/激光器/收發器等光學硬件。**Ciena 則更像聚焦一整套完整數據中心光學系統與相干光傳輸的平台型光互連/光通信公司，核心能力在 WaveLogic 相干光引擎、800G/1.6T 相干傳輸、光網絡設備、路由交換、網絡自動化與運營商/雲服務商網絡生態解決方案，而不是單純賣光芯片或核心激光器。**

因此**Ciena 更偏 “系統級 AI 光互聯與 DCI”，並且該公司傳統強項更偏不同數據中心之間的高速互聯 DCI、城域/長途/運營商骨幹網和雲服務商 WAN 互聯，也就是把多個數據中心、園區、區域雲和電信網絡用高速相干光系統連接起來。不過，Ciena 正在從 “數據中心之間 DCI” 向 “AI 數據中心內部高速光互連” 延伸**。它收購 Nubis 的目的就是擴展 inside-the-data-center 戰略，以應對 AI 工作負載;而行業趨勢也在推動光信號鏈條從機房間、樓宇間、園區間，逐步逼近機櫃、交換芯片甚至先進封裝系統附近。

## 1.6T DCI、CPO 與數據中心高速光學互連，徹底點燃算力產業鏈新投資主線

把 Ciena 放進整個 AI 光互連基礎設施產業鏈看，它的位置更接近 “廣域網/WAN + 數據中心之間 DCI + 數據中心周邊/內部高速互連” 的系統級受益者，而 Marvell 更偏向 “芯片級/模塊級/交換芯片/光 DSP/ASIC/硅光子” 的半導體底座。Ciena 自身也明確把長期戰略定位為 WAN 以及數據中心內外高速連接，並通過收購 Nubis 進入更靠近 AI 集羣內部的 CPO/NPO 和高速銅互連環節;Nubis 技術包括最高 6.4Tb/s 全雙工帶寬 的 CPO/NPO 光模塊，以及支持 200Gb/s 每通道、最長 4 米的主動型銅纜方案，目標就是解決 AI 集羣 scale-up 與 scale-out 中的功耗、密度和延遲約束。

![1780576911(1).png](https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20260604/1780576958373534.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg "1780576958373534.png")

**Ciena 強勁業績與近期 Marvell 被市場強烈重估的邏輯高度一致：AI 基礎設施的瓶頸正在從單純 GPU 算力擴展到連接、交換、光模塊、DSP、SerDes、CPO、DCI 和網絡功耗。**當 AI 訓練與智能體工作負載推動 GPU 集羣從單機櫃走向多機櫃、多數據中心乃至跨區域 AI 工廠，**數據流量會在三層結構中爆炸式擴張——芯片/機櫃內部需要低功耗高速互連，數據中心內部需要高 radix 交換和光電協同，數據中心之間需要 1.6T 級 coherent-lite(精簡型相干)、DCI 互聯和長距離相干光傳輸甚至 CPO 等一系列 AI 光互連基礎設施。**

摩根士丹利最新預期可謂凸顯出 AI 智能體風靡全球之際，AI 算力投資主線正在從 “圍繞 AI GPU 的單點算力競賽” 轉向 “AI 智能體驅動的全棧算力系統”，AI 算力基礎設施層面的供應鏈瓶頸則**已經從 “大規模購買 GPU/ASIC” 擴展到 “力爭同時解決數據中心電力設備、液冷散熱、數據中心 CPU、DRAM/NAND/HBM、光通信/光互連、高性能以太網網絡基礎設施/數據中心 DCI 高速互聯、變壓器、燃氣輪機等整套完整鏈條的 AI 數據中心交付流程”，尤其是存儲底座與光互連繫統乃當前數據中心算力系統最大瓶頸。**

黃仁勳對 AI 算力領域發展趨勢的預判亦是市場愈發看漲 Marvell 等 AI 光互連產業鏈領軍者們的重要基礎。他指出 AI 的商業化已經邁入 “AI 智能體主導的實用型 AI(Useful AI)” 時代，這意味着 Token 生產不僅能驅動研發實驗，更能帶來真實的盈利。隨着 AI 任務被拆分、分佈式運行，對於 “海量互連” 的需求已超出單節點升級的範疇，系統級擴展成為設計的中心。

在之後的同台演講中，英偉達創始人兼 CEO 黃仁勳與邁威爾科技 CEO 的對談，深刻闡釋了 AI 算力產業鏈全面升級至 “連接性 (Connectivity)” 為核心瓶頸的趨勢，並揭示了黃仁勳為何極度看好邁威爾並選擇深入合作甚至直接進行 20 億美元戰略投資的根本邏輯。

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