坐上算力C位的OCS光交換機，市場空間有多少？

當谷歌在不依賴GPU、CUDA、NVLink、NVSwitch生態的條件下，誕生出全球最強AI大模型后Gemini 3 Pro，近幾個交易日，以騰景科技(688195.SH)、德科立(688205.SH)、賽微電子(300456.SZ)、光庫科技(300620.SZ)等為代表的OCS相關企業，與美股的“老饅頭”一起，相對于英偉達產業鏈跑出了巨大的超額收益。

圖片說明：OCS相關公司較英偉達產業鏈公司超額收益明顯，數據來源于Wind

由于TPU產業鏈較短，僅涉及谷歌、博通、臺積電等少數幾家公司，市場的目光便更多聚焦于OCS，然而，OCS屬于谷歌內部定制硬件，目前尚未大規模對外出貨，因此市場上關于OCS的信息相對有限，且以信息無從考證的“小作文”居多。

估值之家擬通過查閱更加專業的資料，對OCS市場進行一個簡單的測算，數字未必精確，僅供參考。

OCS的性能優勢

谷歌曾于Google Research上發表論文《Jupiter Evolving: Transforming Google's Datacenter Network via Optical Circuit Switches and Software-Defined Networking》，這是谷歌官方首次大規模公開其數據中心網絡架構演進細節的權威論文。

論文中明確表示：谷歌Jupiter架構（通過OCS和相關軟件定義的架構），實現了5倍的速度和容量提升、資本支出降低了30%、能耗降低了41%、網絡中的宕機時間減少了50倍。

圖片說明：OCS的性能優勢，數據來源于Google Research

此外，美國半導體巨頭應用材料于2025年4月發表文章《Optical Circuit Switches Show Promise for More Energy-Efficient AI Data Centers》，文中明確表示，利用EEO接口和OCS可以將GPT-5的訓練能耗降低79%。

圖片說明：TPU+OCS的性能優勢，數據來源于Applied Material

關于OCS與TPU的數量關系

谷歌曾于2023年在ISCA上發表論文《TPUv4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings》，這篇論文是關乎谷歌TPU和OCS信息最全面的一篇文章，有關于谷歌數據中心的架構、TPU與OCS的比例、甚至OCS與英偉達NVLink和NVSwitch的對比都有涉及，是研究谷歌產業鏈必讀的文章。

圖片說明：OCS與NVLink和NVSwitch的比較，數據來源于Google Research

根據論文，谷歌將 64顆TPU v4 芯片組成一個4x4x4的正方體機架，這64顆TPU在機架內部通過銅纜背板進行極高速的電信號通信，這部分不占用 OCS；在機架外部通過OCS走光纖鏈路；一個機架有6個外立面，每個外立面引出16條光互聯鏈路，合計96條光纖。

一個標準的TPU v4集群包含64個機架，合計4096顆TPU和6144條光互聯鏈路，而谷歌為了匹配3D Torus拓撲結構的數學整潔性，通常配置為使用128個端口，對應48個OCS。

圖片說明：OCS和TPU的數量關系，數據來源于Google Research

換句話說，在谷歌TPU v4架構下，TPU和OCS的數量關系比例為85:1。盡管此后谷歌又發布了TPU v5等新的架構，但TPU和OCS的數量關系基本保持穩定。

關于OCS單價測算及OCS的成本優勢

由于谷歌尚未對外銷售OCS，關于OCS的成本并無公開信息可以參考，為此，半導體專業分析機構SemiAnalysis專門寫了一篇分析谷歌AI數據中心的論文《Google AI Infrastructure Supremacy: Systems Matter More Than Microarchitecture》，并在論文中明確提到了：相比于直接從英偉達那里購買InfiniBand，直接從谷歌的合約制造商那里購買OCS交換機，成本要高出3.2倍~3.5倍。

圖片說明：OCS的單價，數據來源于SemiAnalysis

通過在FS.COM查詢基于博通Tomahawk系列芯片的交換機報價，目前32端口、400G白牌交換機的報價約1.5~2萬美元；64端口、400G白牌交換機的報價約2.5~3萬美元，64端口、800G白牌交換機的報價約4~7萬美元。

圖片說明：64端口、400G白牌交換機的報價，數據來源于FS.COM

以64端口、400G白牌交換機2.5萬美元的單價為例，按照SemiAnalysis的分析，谷歌單臺OCS的價格（或成本）應該在8~9萬美元。

不過需要特別指出的是，盡管谷歌單臺OCS的生產成本高于NVIDIA的InfiniBand，但SemiAnalysis表示，同樣是部署4096顆TPU和GPU，谷歌只需要48個OCS，而英偉達則需要568個InfiniBand。此外，根據Google論文所述，OCS及其底層光學組件比英偉達的InfiniBand更便宜、功耗更低、速度更快，OCS及其組件占一個標準TPU v4集群的成本小于5%、功耗小于3%。

圖片說明：OCS及其組件占系統成本小于5%、能效小于3%，數據來源于Google Research

OCS的市場空間

谷歌尚未對外出貨OCS，也未公開披露谷歌自己使用了多少臺OCS，這涉及商業機密。

SemiAnalysis曾于2023年3月發布報告《Google OCS Apollo: The >$3 Billion Game-Changer in Datacenter Networking》，在文中明確指出，在過去五年中，谷歌已經部署了數萬臺136x136端口的OCS。

圖片說明：關于OCS的生產數量，數據來源于SemiAnalysis

假設2025年谷歌新部署3萬臺OCS，則OCS的市場空間就是25億美元左右。

2025年10月24日谷歌與Anthropic簽訂了100萬只TPU芯片銷售協議，按85:1的比例，面向Anthropic的OCS銷售量在1.2萬臺，對應銷售額可能在10億美元上下。

重點在于，谷歌已經用Gemini 3 Pro證明了TPU+OCS可以訓練出世界上最優秀的AI大模型，谷歌對外部銷售TPU+OCS才剛剛開始，OCS的市場空間或許還處在1-100的初始階段。