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光通信产业专题报告：新技术巡礼，深度拆解Google OCS及其产业链演进的投资机遇。Google 位居 AI 行业第一梯队，有望进一步加强 AI 领域投资。Google 深耕 AI 技术多年，为大模型领域奠基者，最新发布 Gemini 多模态模型，彰显其在 AI 领域的深厚底蕴。为满足内外部业务需求，Google 持续加强算力建设，特别是 采取自研 TPU（张量处理器）的方式，满足自身如大模型训练/推理等相关的 算力需求，同时也对外提供算力支持。TPU 为 Google 推出的用于机器学习的 专用处理器，采用脉动阵列可加速大矩阵计算，更适合 AI 应用场景。TPU 历 经多代的持续更迭，已成为 Google 大模型训练的主力军。AI 赋能下 Google 利 润率及营收增速迎来拐点，其中 Google Cloud 业务占比提升迅速，有望成为 公司第二成长曲线。AI 计算需求大幅增长下服务器及数据中心投资快速增长， 推动 Google 资本开支进入向上通道，有望进一步加强 AI 领域投资。

自研基于 OCS 的光连接新方案，进一步提升 TPU 集群性能。Google 在建设 自己的数据中心过程中，由于在部署规模、灵活可用、模块化部署、安全性、 功耗和性能等方面有更高要求，传统电交换不满足相关的互联需求，因此引入 了 OCS 形成新的解决方案。在搭建 TPUv4 的集群时，与传统 Infiniband 交换 机方案相比，OCS 方案成本更低，功耗更低，部署更快，其中 OCS 和其他光 学组件的成本在系统总成本的占比低于 5%，功耗占比低于 3%。目前 OCS 在 Google 基础设施中主要有 Jupiter 数据中心和 TPU 数据中心两大应用场景，其 中后者为专注于 AI 算力的数据中心。

深度剖析 Google OCS 解决方案：器件高度定制化。基于 MEMS 的光交换方 案在对数据速率及波长不敏感、低功耗、低延迟等方面都具备优势，Google 选 择自研 OCS、光模块和光环形器三大主要器件，以构成一个低成本高效益的 大规模光交换系统。其中：1）MEMS 反射镜是 OCS 的核心组成器件，OCS 的 创新性应用，有助于 MEMS 代工业务的拓展。全球 MEMS 代工厂排名近几年 的排名相对稳定，其中赛微电子的全资控股子公司 silex 已连续数年保持排名 第一；2）光模块为适配 OCS 需求，被重新定制化设计为使用环形器+CWDM4/8 的最新一代 Bidi OSFP 封装。光模块国内企业具有较强竞争力，未来应用技术 难度更高，客户粘性有望持续提升；3）环形器被创新性引入光模块内，传输 效率进一步提升。环形器供应链较为成熟，核心器件法拉第旋转片国产化程度 较低，偏振分束器近年国内厂商如腾景科技等已具备量产能力；4）光芯片与 电芯片因更高链路预算需求而配套升级，EML 及 DSP 芯片均以海外供应商为 主，国产化程度较低；5）铜缆与光纤受益 Rack 内外连接，带来较大需求。

AI 浪潮加速算力基础设施的演进，重点关注产业演变趋势带来的机遇。AI 浪 潮将带来算力基础设施建设的加速，同时也催生如 Google OCS 等新型技术的 成熟和落地部署，有望推动产业的演进趋势：1）自研低成本算力部署方案或 成为新选择，有助于算力基础设施的快速建设；2）AI 巨头的算力需求景气度 高，进一步推动高度定制化成为新商业模式；3）网络架构升级将催生如 OCS 等新型设备的落地应用，带来产业格局变化。