今天科技方向再次走强，直接提升了市场情绪。

这段时间，小猎豹持续在跟踪科技方向，研读了大量研报和产业动态。

你有没有想过，谷歌每年为何能节省高达10亿美元的电费？

关键就在于它用上了一种叫OCS（光路交换，Optical Circuit Switching）的技术。

不仅如此，英伟达密切关注，微软正在测试，国内三大运营商也在悄然布局。

这背后，正是一场关于AI算力底层架构的新趋势。

今天，我们不讲宏大的PPT叙事，也不讨论“颠覆性技术”。

我们一起来看看，OCS有什么投资机会？接下来AI算力发展OCS的趋势如何？

问题一：AI算力的瓶颈，真的只是芯片不够快吗？

很多人看AI，只盯着GPU。

但现实是：当你有1万块GPU连在一起时，最大的问题不是算力不足，而是它们彼此之间“聊不起来”。

想象一下，你在组织一场万人大会，每个人都拿着对讲机，每秒钟要和其他几百人同步信息。如果会场只有一个出入口，所有人都挤在门口喊话，再快的嘴也白搭。

这就是当前AI训练集群的真实写照。

NVLink带宽已经堆到3.2Tbps，Coherent光模块也上了800G，但一旦进入交换机，光信号就得“落地检查”：先转成电信号，再由ASIC芯片做路由决策，然后再转回光信号发出去。

这个过程，业内管它叫“O-E-O”（光-电-光转换），听着高大上，其实能耗占比高。

数据显示，一次O-E-O转换的功耗占整个链路的60%以上。

而在一个万卡集群中，这种转换每天发生亿万次。

结果就是：你的GPU一半时间在等数据，电费账单却年年创新高。

所以，问题从来不是“算得够不够快”，而是“传得够不够快、够不够省”。

而OCS干的事很简单：绕开电，全程走光。

它不像传统交换机那样“分拣包裹”，而是像高速立交桥一样，在两个端口之间临时架起一条专属光通道。

你想 A地方去B比方？好，激光直射，中间零停留。

延迟从微秒级降到纳秒级，能耗砍掉70%，带宽还能翻倍。

这就是OCS的作用

问题二：谁最需要OCS？

我们来看看谷歌TPU v4的实际表现：公开研报数据

引入OCS后，网络延迟下降超50%

集群整体能耗降低40%

训练任务完成时间缩短10%

更关键的是，网络故障率减少了50倍

注意，故障率减少50倍——这意味着什么？

意味着你不再需要为突发的拥塞、丢包、重传浪费算力资源。

对于动辄跑几周的大模型训练来说，一次中断可能损失数百万美元。

OCS带来的不是性能提升，而是确定性。

这或许才是真正值钱的地方。

更吓人的是规模效应。

根据公开报道，谷歌预计2026年将部署300万颗TPU。按每台OCS设备可支持约1300个光端口计算，仅谷歌一家就需要超过2.3万台OCS设备。

这还只是内部互联需求，还没算跨区域DCI（数据中心互联）的部分。

换句话说，OCS正在从“可选项”变成“必选项”。

没有它，你就组不了超大规模集群。

有了它，你才有可能把AI训练的成本曲线真正压下来。

这也是为什么英伟达在GB200 NVL系统中开始评估OCS方案——即便它的InfiniBand和Spectrum-X吹得天花乱坠，但在极致能效面前，传统电交换终究有天花板。

据业内交流，微软Azure同样如此。他们的AI基础设施团队早就意识到：未来比拼的不再是单卡算力，而是集群效率。

谁能以最低成本调度最大算力，谁就能在AIaaS（AI即服务）战场上赢到最后。

所以你看，这些巨头的动作背后，逻辑非常清晰：算力战争的本质，或许正在从芯片转向网络。

问题三：OCS市场空间有多大？

现在市场上很多人觉得OCS太小，毕竟目前主要玩家就那么几家，产量也不大，月产一千多台。

但我们要问一句：十年前的GPU服务器，不也是这样吗？

关键是要看趋势。

第一，行业已经在推了。

最近有“毫秒用算”专项行动，明确鼓励低延迟、高能效的新型互连技术落地。

中国移动已经在规划Spine层引入OCS，打造绿色算力底座。这不是试点，是国家级战略。

第二，市场需求呈指数级增长。

Cignal AI预测，到2029年全球OCS市场规模将突破16亿美元，而且是从2025年开始加速放量。

产能扩张速度更是惊人——头部厂商过去一年产能大幅增长，头部厂商产能利用率维持高位

第三，应用场景正在外溢。

最早OCS只用于超大规模数据中心的核心层，但现在已经开始向边缘侧渗透。

比如自动驾驶训练平台、金融高频交易系统、甚至未来的AI推理网关，都需要确定性低延迟互联。

小结一下

当AI进入“万亿参数+百万加速器”时代，拼的不再是单点性能，而是系统的整体效率。

而在这个新游戏里，OCS可能是目前一个同时解决延迟、能耗、成本三大难题的技术路径。

特别声明：以上内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

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