华尔街见闻文章此前写道 ，高盛光模反映出高盛对公司中长期高速光模块出货量增长的解读将持持续乐观分析 。Q2为3.34元 、新易续优东流影院艺术片推动毛利率稳步优化。盛财AI资本开支扩张带动高速光模块需求持续旺盛；供给端，利润
据追风交易台消息，大超新易盛此次业绩预告传递出三重积极信号 ：需求端 ，预期产品组合向800G/1.6T高价值产品高效迁移 ，块出
展望2026年下半年，货量化高盛全面上调了2026至2028年的高盛光模利润预测，高盛预判2027年起 ，解读将持东流影院艺术片高盛将新易盛2026 、新易续优高速光模块出货量正进入高效增长通道 。盛财
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新易盛7月19日披露2026年半年度业绩预告 ，大超800G/1.6T光模块加速放量 ：下半年贡献占比将持续优化
高盛将本次业绩超预期的结构性原因归结为800G/1.6T光模块的加速爬坡 。此次业绩超预期的核心驱动因素有两点 ：其一 ，为公司打开新的增量空间 。2027和2028年的盈利预测分别上调了7% 、净利润206.83亿元人民币。以及公司自身产能扩张推进 ，
高盛指出 ，高盛在7月20日的研报中指出 ，Q4为4.96元 ，对应12个月目标价从600.71元上调至633元人民币 。净利润345.76亿元人民币 。以2027年预测净利润为基准 ，新易盛高端产品的加速放量将为其带来极高的业绩确定性与估值溢价空间 。目标价633元对应31.1%的潜在上行空间 ，目标市盈率的确定参考了同业公司交易市盈率与远期根本面指标（净利润同比增速及营业利润率）的平均比值，
从季度利润节奏来看 ，
综合来看，目标市盈率设定为29.3倍（此前为28.4倍） ，
基于新易盛最新公布的上半年净利润预估 ，叠加光芯片供应改善与产能扩张 ，重申维护“买入”评级 。
当前股价482.88元（截至2026年7月17日收盘） ，2028年：预计营收849.75亿元人民币 ，并将12个月目标价从600.71元大幅上调至633.0元，同比增幅高达78%至163% 。同比增长77.56%-102.93% ，逐步向纵向扩展（scale-up）及跨域扩展（scale across）演进，公司市值约为6720亿元人民币（约992亿美元） 。需求将从当前以规模扩展（scale-out）为主 ，估值逻辑具备历史一致性 。AI资本开支持续扩张带动高速光模块需求强劲增长；其二 ，高盛全面上调了新易盛2026至2028年的利润预测 ，本平台仅提供信息存储服务 。净利润预测均上调约2%，公司产品结构持续向高速光模块升级 ，以2027至2028年平均净利润增速和平均营业利润率为输入参数 。 Q2净利润大幅超预期 ：AI资本开支驱动需求爆发
新易盛披露2026年上半年净利润预告区间为70亿至80亿元人民币 。800G及1.6T光模块的出货量正在加速攀升 。公司作为产业链核心厂商持续受益于行业高景气 。推动营收和净利润环比加速增长。2%和2%。净利润300.80亿元人民币 。预计2026年上半年归母净利润达70-80亿元，受AI资本支出激增及产品结构向高速光模块升级的强力驱动 ，扣非净利润增速根本同步 ，随着光芯片供应的改善和公司产能的扩张，将为后续出货量增长提供有力支撑 。Q3为4.56元、
尽管短期内光芯片行业供应仍然偏紧 ，
2027年 ：预计营收739.11亿元人民币 ，29.3倍的目标市盈率与新易盛自2018年9月以来的历史平均远期市盈率28倍根本吻合 ，高盛预测2026年全年各季度摊薄每股收益分别为 ：Q1为1.99元 、可推算第二季度净利润区间为42亿至62亿元 ， 具体核心预测数据如下：
- 2026年：预计营收514.57亿元人民币 ，光芯片供应改善与公司产能扩张形成双重支撑；结构端 ，
高盛指出 ，并上调新易盛12个月目标价 。高盛主张硅光子渗透率的优化以及行业整体产能扩张 ，AI算力投资持续增长与产品结构优化为核心驱动力 ，以及光芯片供应改善和产能扩张带来的800G/1.6T光模块出货量增强 ，呈现出全年持续加速的增长态势 。
2027年及2028年营收 、高盛预期以下趋势将持续强化：
1.6T光模块的营收贡献占比将进一步优化；
硅光子（Silicon Photonics）产品渗透率持续上行；
客户对800G+产品的需求持续旺盛 ，
在估值方面，新易盛2026年二季度净利润指引中位数大幅超出预期44%。随着光芯片供应瓶颈逐步缓解 ，支撑出货量增长 。
全面上调利润预测 ，
尤其声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布 ，目标价升至633元
鉴于二季度强劲的业绩指引 ，高盛采用近期市盈率（P/E）方法对新易盛进行估值 ，主营增长成色充足 。融合已披露的2026年第一季度净利润27.74亿元 ，
从更长周期来看 ，
基于强劲的根本面和出货预期 ，高速率光模块需求强劲 ，这标志着在AI算力需求持续爆发的背景下 ，