涉及的行业与公司 * **行业**：人工智能、云计算服务、数据中心光通信、光模块制造[1][3][5] * **公司**：谷歌、Anthropic、Oracle、微软、AWS等云服务商[1][2][3]；光模块及上游组件供应商如旭创、新易盛、天孚、Coherent、腾景科技、福晶科技、源杰、世佳光子、长光华芯、博创、太辰光等[12][17][18] 核心观点与论据 * **AI商业闭环验证推动资本开支**：谷歌Gemini系列C端产品渗透超预期，企业侧围绕会议转写、代码助手等付费渗透加速，上下文能力和多模态能力提升驱动推理需求呈现日级、周级和月级持续高增长，带来云收入和在手订单增长[1][2] * **云服务商对AI算力投资信心强劲**：谷歌、Oracle、微软和AWS等云服务商均表达对AI长期增长的信心，加大对GPU、TPU、智能网卡、交换机和高速光互联的投资，AI进入稳态迭代式投入周期[1][3][4] * **AI应用发展提升光通信网络价值**：AI应用多模态融合及智能体升级需多次网络通信，推理需求的长连接、高并发及低延时特性对数据中心内外光互联提出更高要求，光模块成为系统瓶颈[1][5][7] * **谷歌网络架构演进以满足性能需求**：谷歌采用OCS方案和Ironwood架构，旨在降低链路损耗，满足大规模训练性能需求，Ironwood架构Super Pod可实现9,216张卡互联，通过3D Torus拓扑及OCS全光互联优化AI网络[1][6] * **推理与训练阶段对硬件要求差异**：推理阶段强调与C端和B端高频交互，对带宽网络要求更高，推理集群规模走向百万级别，Anthropic采购超100万张DTPU表明用户付费场景提供稳定现金流[1][7][8] * **光模块需求受谷歌驱动显著上修**：谷歌TPU V4架构Super Pod包含4,096张TPU，每颗TPU对应约1.5个高速光模块[9]，谷歌需求驱动下，2026年800G光模块需求或达4,500万至5,000万只，1.6T光模块需求上修至至少2000万只以上，理想情况下可能达到3,000万只[3][16] 其他重要内容 * **OCS方案成本结构**：谷歌使用的MEMS方案中，单个2D MEMS阵列价值约6,000-7,000美元，两组合计约14,000-15,000美元，环形器每个约40美元，总计256个成本超10,000美元[11]；液晶方案单台设备价值量较高，可达9-10万美元，简化结构后可降至3万到4万美元左右[13] * **技术方案对比**：MEMS方案成熟度更高、成本更低，但端口切换需通过微电机驱动镜子转角度；液晶方案实验率更低，更接近电交换机的实验率，但价格较高[15] * **需求增长向上游传导**：光模块行业供需不平衡蔓延至上游EML芯片、硅光芯片、CW光源及MPO等环节，国内企业扩产意愿增加并有机会进入大客户供应链[17] * **冷却技术**：谷歌在其Android架构中明确采用了水冷技术以管理热量[14]