在AI军备竞赛日益白热化的背景下，谷歌正凭借其从芯片到网络的“全栈式”创新构筑独特的算力护城河。
在中泰证券看来，这一轮“谷歌链”爆发的关键技术变量在于OCS光交换技术的全面引入。通过深度整合自研TPU芯片与OCS（光电路交换机）技术，谷歌不仅突破了传统数据中心的能效与扩展瓶颈，更为下一代智算网络确立了新的架构标准。
TPU与OCS的深度耦合，不仅支撑了Gemini等大模型的高效迭代，也直接带动了上游光模块（特别是1.6T）、MEMS芯片、光器件等产业链环节的增量需求。AI数据中心正从静态架构向动态光子互联演进。
TPU v7“Ironwood”放量：ASIC市场的主导力量
中泰证券认为，谷歌AI已围绕芯片（TPU）—网络(OCS)—模型(Gemini)—应用(云计算/搜索/广告等)全栈优势构筑护城河。
从2011年谷歌成立谷歌大脑 （Google Brain）实验室开始涉足AI开始，一系列具有影响力的AI研究相继问世，包括2017年发布Transformer架构到2023年推出多模态大模型Gemini，目前已形成从芯片到集群架构到大模型再到应用端的布局，谷歌将AI逐步整合到多元业务流程中，这些业务为谷歌获取了海量数据，用于训练完善AI。
分析师强调，谷歌自研芯片的跨越式发展是其算力战略的核心。
即将全面上市的TPU v7（Ironwood）在性能上实现了质的飞跃，单芯片计算能力较上一代TPU v5p提升超过十倍，峰值带宽达7.4 TB/s。
在集群架构上，Ironwood继续沿用且优化了3D Torus（三维环面）拓扑结构。该架构允许将多个“4×4×4”的立方体构建块动态组合，单集群规模可扩展至9216颗芯片。为了匹配这一极高的算力密度，TPU v7开始配置1.6T光模块，这也带动了市场对高速光模块需求的预期上修。
供应链调研指出，2026年谷歌TPU将成为全球自研ASIC市场的主力，预计出货量远高于AWS Trainium或Microsoft Maia等竞品。随着英伟达GB200与谷歌TPU v7的双重拉动，2026年行业1.6T光模块需求有望上修至2000万只以上。
OCS：打破传统电交换瓶颈的关键技术
中泰证券表示，谷歌在AI数据中心大规模引入OCS（光电路交换机）的核心逻辑在于解决大规模扩展（Scale-Out）带来的功耗与效率难题。
传统数据中心架构正在失效。在传统Clos架构中，随着算力集群规模指数级扩张，基于电信号的分组交换机（EPS）面临着严重的功耗散热问题和昂贵的布线成本。据Cisco测算，数据中心交换系统的总功耗在过去十余年间提升了22倍。
谷歌引入OCS，本质上是用物理光路直接传输数据，彻底抛弃了“光—电—光”的信号转换过程。
这其中，OCS是实现服务器解耦（Server Disaggregation）的关键，它允许计算资源跨机架动态编排，像搭积木一样组合算力，从而突破了静态机架的资源浪费瓶颈。在Ironwood集群中，48台OCS交换机连接了9216个TPU芯片，构建了一个低延迟、高带宽的动态光子网络。
数据证明了这一技术路线的优越性：引入OCS定制化网络后，谷歌网络的吞吐量提升了30%，功耗降低了40%，网络宕机时间减少了50倍，最关键的是，它让资本开支减少了30%。
解构谷歌OCS：独特的MEMS技术与定制光器件价值
中泰证券表示，理解“谷歌链”的投资价值，必须理解OCS的物理构成。
目前谷歌主流的Palomar OCS基于MEMS（微机电系统）方案，拥有136个光路通道（实际使用128路）。其核心工作原理是通过2D MEMS微镜阵列反射光信号，实现毫秒级的光路切换，无需光收发器进行电信号转换。
这套系统带来了一系列独特的硬件需求。
首先是定制光模块，谷歌在光模块中内置了环形器（Circulator），实现了单根光纤的双向传输，这使得所需的端口和光缆数量不仅比传统胖树架构减少了40%，还创造了环形器这一增量市场。
其次是核心光学元件，包括MEMS阵列、准直器、2D透镜阵列等，这些精密光学元器件的单机价值量极高。此外，虽然谷歌目前主推MEMS方案，但也正在探索液晶、压电陶瓷和硅光波导等新技术路径，为供应链上的技术创新者提供了潜在的入局机会。
OCS技术的崛起为光通信产业链带来了全新的增量环节。随着微软、Meta等其他云服务商也开始探索OCS应用，Lightcounting预测2024-2029年OCS市场将以28%的复合增速增长，行业正迎来技术与需求的双重爆发期。
