AI算力新蓝海？基于OCS的TPU芯片是什么？

2023年以来，大模型训练引爆了算力需求的快速增长。随着算力资本开始攀升，市场对于算力是否过剩、AI是否泡沫化的讨论热度逐渐增加。在此背景下，后来居上的Gemini 3模型及其背后的TPU芯片引发了广泛关注和讨论。

TPU芯片集群基于全光交换（OCS）技术，走出了一条独特的规模化路径——不苛求单芯片性能的巅峰，而是通过高效的光互联，将成千上万个计算单元融合为一个“虚拟超级计算机”。

一、OCS：重新定义芯片互联的智能光路调度

算力中心的构成不仅只有芯片，还包括交换机、高速互联、光模块、机柜系统、散热与能耗管理等完整的技术体系。随着算力规模持续膨胀，算力中心的建设也正从“堆叠更多芯片”转向“打造整体算力系统”。

在交换机方面，传统的 OEO（光-电-光）主要实现光信号与电信号的相互转换，但其速度、耗电发热等方面均有较多局限。随着数据量爆炸式增长，传统光电交换OEO的性能瓶颈愈发明显。而OCS（全光交换）则是让信号在光路中直接“直通”，不再反复转换，因此通常速率快、带宽升级灵活，同时OCS还能较好地利用光纤带宽、显著降低能耗，且容易扩展到成千上万的端口。

而TPU Ironwood超级集群，区别于GPU数据中心的关键就是靠OCS把9216颗TPU直接互联成一个统一的大算力系统，相当于把几千颗“芯片小岛”连成了一块“算力大陆”。整个系统能提供42.5 EFLOPS（FP8）的算力和1.77 PB的 HBM 内存，像一台巨型超级计算机一样协同工作。

得益于OCS的全光架构，该网络性能出现了质变：吞吐提升30%，功耗下降40%，流量完成时间缩短10%，故障时间减少到原来的1/50，资本开支降低30%。

总的看来，TPU借助OCS可以把多个模块随时组合成大网络，让数千颗芯片共享带宽和内存，实现真正的大规模协同训练。这也让超大模型可以更高效地调度和扩展。

图1. Ironwood超级集群

下图展示了在 TPU 集群中TPU芯片、OCS交换机与光模块之间的信号传输路径，说明数据是如何在超大规模系统内进行高速互联的。

图2. TPU集群信号传输

二、OCS主流技术方案

OCS最早用于传统电信，如今在AI数据中心因超大带宽和低时延需求而加速普及。当前OCS主要有多种技术路线，各方案在端口规模、插损和切换速度等方面各有特点。

表1. OCS技术路线对比

资料来源：中泰证券

其中，MEMS OCS是最主流的技术，产业链完善，已在海外龙头企业TPU集群中大规模部署，是当前商业化最成熟的方案。

按成本拆分数据，单台MEMS OCS的BOM成本约2-2.5万美元，售价约6万美元，成本主要来自MEMS阵列、光纤阵列、透镜阵列、环形器与光电模组，其中阵列部分占比最高，是决定性能与成本的核心。

三、市场前景与产业机遇

随着OCS在AI大规模集群中的快速落地，产业链正迎来高速增长期。根据QYResearch，全球OCS市场规模已从2020年的7200万美元增长至2024年的3.6亿美元，CAGR高达49.8%；Cignal AI预计，在海外龙头MEMS OCS的带动下，2025年市场规模约4亿美元，并将在2029年突破16亿美元，2025–2029年 CAGR约41%。目前A股相关企业毛利率约34%，行业盈利能力持续提升。

在应用端，以TPU v4p为例，一个包含 4096 颗TPU的集群需配置48台OCS、总端口超过6500个，单一集群的光交换需求即具备可观价值。随着算力建设加速，2026年TPU 出货量有望达到400万颗，为OCS需求提供持续动能。LightCounting预计，2029年全球OCS出货量将突破5万台，全光交换将成为AI数据中心的关键底座。

以TPU集群为代表的新型算力体系正成为当前算力需求的“第二解法”。

回到市场当下的疑虑：算力是否已经过剩？从 TPU 集群的演进中，我们看到的不是需求的停滞，而是行业对算力极限、对算力体系革新的持续探索与不懈追求。

随着算力结构从单一路径向多元化演进，光模块、OCS等底层互连环节的需求呈现同步放量趋势，也带来了更大的产业延展空间。相应领域的布局工具如云计算ETF汇添富（159273）可作为关注方向。

与此同时，算力芯片生态也在从通用GPU向ASIC专用芯片加速分化。随着大模型场景进一步精细化，专用芯片所代表的“第二路径”正在打开更广阔的创新和产业化空间。围绕专用芯片产业链的工具，如科创芯片50ETF（588750）、芯片50ETF（516920），同样值得跟踪。

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