在AI軍備競賽日益白熱化的背景下，谷歌正憑藉其從芯片到網絡的「全棧式」創新構築獨特的算力護城河。

在中泰證券看來，這一輪「谷歌鏈」爆發的關鍵技術變量在於OCS光交換技術的全面引入。通過深度整合自研TPU芯片與OCS（光電路交換機）技術，谷歌不僅突破了傳統數據中心的能效與擴展瓶頸，更為下一代智算網絡確立了新的架構標準。

TPU與OCS的深度耦合，不僅支撐了Gemini等大模型的高效迭代，也直接帶動了上游光模塊（特別是1.6T）、MEMS芯片、光器件等產業鏈環節的增量需求。AI數據中心正從靜態架構向動態光子互聯演進。

TPU v7「Ironwood」放量：ASIC市場的主導力量

中泰證券認為，谷歌AI已圍繞芯片（TPU）—網絡(OCS)—模型(Gemini)—應用(雲計算/搜索/廣告等)全棧優勢構築護城河。

從2011年穀歌成立谷歌大腦 （Google Brain）實驗室開始涉足AI開始，一系列具有影響力的AI研究相繼問世，包括2017年發布Transformer架構到2023年推出多模態大模型Gemini，目前已形成從芯片到集群架構到大模型再到應用端的佈局，谷歌將AI逐步整合到多元業務流程中，這些業務為谷歌獲取了海量數據，用於訓練完善AI。

分析師強調，谷歌自研芯片的跨越式發展是其算力戰略的核心。

即將全面上市的TPU v7（Ironwood）在性能上實現了質的飛躍，單芯片計算能力較上一代TPU v5p提升超過十倍，峯值帶寬達7.4 TB/s。

在集群架構上，Ironwood繼續沿用且優化了3D Torus（三維環面）拓撲結構。該架構允許將多個「4×4×4」的立方體構建塊動態組合，單集群規模可擴展至9216顆芯片。為了匹配這一極高的算力密度，TPU v7開始配置1.6T光模塊，這也帶動了市場對高速光模塊需求的預期上修。

供應鏈調研指出，2026年穀歌TPU將成為全球自研ASIC市場的主力，預計出貨量遠高於AWS Trainium或Microsoft Maia等競品。隨着英偉達GB200與谷歌TPU v7的雙重拉動，2026年行業1.6T光模塊需求有望上修至2000萬隻以上。

OCS：打破傳統電交換瓶頸的關鍵技術

中泰證券表示，谷歌在AI數據中心大規模引入OCS（光電路交換機）的核心邏輯在於解決大規模擴展（Scale-Out）帶來的功耗與效率難題。

傳統數據中心架構正在失效。在傳統Clos架構中，隨着算力集群規模指數級擴張，基於電信號的分組交換機（EPS）面臨着嚴重的功耗散熱問題和昂貴的佈線成本。據Cisco測算，數據中心交換系統的總功耗在過去十餘年間提升了22倍。

谷歌引入OCS，本質上是用物理光路直接傳輸數據，徹底拋棄了「光—電—光」的信號轉換過程。

這其中，OCS是實現服務器解耦（Server Disaggregation）的關鍵，它允許計算資源跨機架動態編排，像搭積木一樣組合算力，從而突破了靜態機架的資源浪費瓶頸。在Ironwood集群中，48台OCS交換機連接了9216個TPU芯片，構建了一個低延遲、高帶寬的動態光子網絡。

數據證明了這一技術路線的優越性：引入OCS定製化網絡後，谷歌網絡的吞吐量提升了30%，功耗降低了40%，網絡宕機時間減少了50倍，最關鍵的是，它讓資本開支減少了30%。

解構谷歌OCS：獨特的MEMS技術與定製光器件價值

中泰證券表示，理解「谷歌鏈」的投資價值，必須理解OCS的物理構成。

目前谷歌主流的Palomar OCS基於MEMS（微機電系統）方案，擁有136個光路通道（實際使用128路）。其核心工作原理是通過2D MEMS微鏡陣列反射光信號，實現毫秒級的光路切換，無需光收發器進行電信號轉換。

這套系統帶來了一系列獨特的硬件需求。

首先是定製光模塊，谷歌在光模塊中內置了環形器（Circulator），實現了單根光纖的雙向傳輸，這使得所需的端口和光纜數量不僅比傳統胖樹架構減少了40%，還創造了環形器這一增量市場。

其次是核心光學元件，包括MEMS陣列、準直器、2D透鏡陣列等，這些精密光學元器件的單機價值量極高。此外，雖然谷歌目前主推MEMS方案，但也正在探索液晶、壓電陶瓷和硅光波導等新技術路徑，為供應鏈上的技術創新者提供了潛在的入局機會。

OCS技術的崛起為光通信產業鏈帶來了全新的增量環節。隨着微軟、Meta等其他雲服務商也開始探索OCS應用，Lightcounting預測2024-2029年OCS市場將以28%的複合增速增長，行業正迎來技術與需求的雙重爆發期。