文章核心观点 - 谷歌通过整合自研TPU芯片与OCS光交换技术，构建从芯片到网络的“全栈式”AI算力护城河，推动AI数据中心架构向动态光子互联演进 [1][3] TPU v7 (Ironwood) 芯片进展 - 即将全面上市的TPU v7在性能上实现质的飞跃，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 [4] - TPU v7集群采用3D Torus拓扑结构，单集群规模可扩展至9216颗芯片，并开始配置1.6T光模块 [4] - 供应链调研指出，2026年谷歌TPU将成为全球自研ASIC市场主力，出货量远高于AWS Trainium或Microsoft Maia等竞品 [6] - 受英伟达GB200与谷歌TPU v7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 [6] OCS光交换技术优势 - 谷歌大规模引入OCS旨在解决大规模扩展带来的功耗与效率难题，替代面临严重功耗散热问题和昂贵布线成本的传统电分组交换机 [8] - OCS通过物理光路直接传输数据，摒弃“光—电—光”转换过程，是实现服务器解耦、允许计算资源跨机架动态编排的关键 [8] - 采用OCS后，谷歌网络吞吐量提升30%，功耗降低40%，网络宕机时间减少50倍，资本开支减少30% [11] - 在Ironwood集群中，48台OCS交换机连接了9216个TPU芯片，构建低延迟、高带宽的动态光子网络 [8] OCS技术构成与产业链影响 - 谷歌主流的Palomar OCS基于MEMS方案，拥有136个光路通道，通过2D MEMS微镜阵列反射光信号实现毫秒级光路切换 [14] - 谷歌在光模块中内置环形器，实现单根光纤双向传输，使所需端口和光缆数量比传统胖树架构减少40% [15] - OCS创造了对MEMS阵列、准直器、2D透镜阵列等高价值精密光学元器件的需求 [15] - 除MEMS方案外，谷歌正在探索液晶、压电陶瓷和硅光波导等新技术路径 [15] - Lightcounting预测2024-2029年OCS市场将以28%的复合增速增长，行业迎来技术与需求双重爆发期 [17] 谷歌全栈AI布局 - 公司已形成从芯片（TPU）到网络（OCS）、模型（Gemini）、应用（云计算/搜索/广告）的全栈优势布局 [3] - 自2011年成立谷歌大脑实验室以来，通过一系列AI研究（如2017年发布Transformer架构）将AI整合到多元业务流程中，获取海量训练数据 [3]