谷歌AI基础设施架构与优势 - 谷歌采用搭配全光网络交换机OCS的架构，机柜内TPU使用高速铜缆短距互连，跨机柜数据传输则全面采用全光网络 [3] - AI集群在设计阶段即要求配置足够的800G/1.6T光模块 [3] - 该架构的核心优势在于“省电”与“省钱”，其Apollo OCS技术使用微型反射镜实现数据光纤直接对接，避免了光电反复转换的能耗与延迟 [3] - 单台OCS交换机相比传统交换机，耗电量大幅减少约95% [3] - 未来带宽从800G提升至1.6T时，企业仅需更换高速光模块，无需重建整个系统，升级成本更具竞争力 [3] 高速光模块需求预测 - 以2026年谷歌TPU近400万颗的出货预估推算，对应的800G以上光模块需求将超过600万支 [3] 供应链与主要厂商 - 预计领导厂商InnoLight凭借与谷歌在硅光子、1.6T平台的合作基础，将与第二梯队的Eoptolink共同囊括近八成谷歌800G以上光模块订单 [4] - Lumentum在OCS系统与MEMS供应中扮演关键角色，其产能规划将实际影响Apollo OCS的导入节奏 [4] 光通信组件行业趋势 - 随着算力持续堆栈，数据在机柜与机柜、集群与集群之间的传输需求同步放大 [4] - 高速光模块、激光器等光通信零部件的技术演进与供给，将成为继GPU、存储器之后，影响算力扩充速度与成本的另一项决定性因素 [4]