我们认为，谷歌已形成“模型（Gemini）+加速器（TPU）+数据中心网络（OCS）+场景（搜索+广告+Android终端）”的AI全栈闭环，在AI时代谷歌通过自研TPU与OCS的协同，显著提升规模化推理与集群互联效率，并将大模型能力深度嵌入搜索、Chrome与Cloud平台，兑现为云业务订单与资本开支的加速扩张。
　　谷歌的模型层以Gemini系列大模型为核心，持续迭代推进纯文本、多模态及代码等能力。Gemini 2.5 Pro模型展现了卓越的多模态处理（文本、图像、音频、视频）、长上下文理解与推理、编程与代码生成、复杂任务执行等综合能力。此外，在图像、视频及世界模型等垂直领域，谷歌也已推出NanoBanana, Veo 3，Genie 3等领先的模型。完善的模型布局及强大的模型能力，叠加与谷歌生态的无缝融合，驱动了使用量的显著增长。截至25Q3，GeminiAPP月活跃用户数已超过6.5亿。而截至10月份，模型Token的月度调用量达到了1,300万亿，一年内实现超过20倍的增长。而谷歌的下一代模型Gemini3预计将于年底发布。模型能力将继续演进，Gemini 3将深度整合多种模态数据的处理能力，以期在需要多步骤推理、自主规划和调用工具的复杂场景中实现质的突破，从而能够更深入地理解用户跨领域的深层需求。
　　TPU，谷歌AI全栈式算力布局的核心基石。TPU是谷歌推出的专为机器学习和深度学习工作负载定制开发的AI专用加速芯片（ASIC），以高矩阵运算吞吐量和能效比为核心设计目标，用于支持谷歌云、搜索、广告等核心业务及大模型训练与推理。TPU已迭代至第七代“Ironwood”，单Pod集群规模可达9,216颗芯片，峰值算力、带宽与高带宽内存容量均实现大幅跃升，并通过专有光互连网络实现超大规模并行与低延迟通信。TPU不仅在性价比和能效上与英伟达等主流GPU产品形成可比优势，更获得Anthropic等外部AI企业订单支持，客观验证了其性价比及可靠性。
　　OCS是谷歌AI生态的“光学底座”。谷歌在Jupiter和TPU两大数据中心基础设施中，通过OCS取代Spine层（该层实现数据中心内部横向连接，连接各Leaf层）电交换机，将网络CLOS架构演进到Aggregation层（Deep LayerAggregation，DLA）直接光互联，带来可量化的系统级收益（吞吐提升、功耗与Capex下降、时延与停机时间显著改善）。OCS通过配置光交换矩阵，实现任意输入/输出端口间的信号交换，并开启了基于MEMS、数字液晶DLC、压电陶瓷DLBS等多种技术路线的产业化进程。随着谷歌AI推理和云业务持续高增长，TPU与OCS的协同布局构建起谷歌自底层硬件到模型与应用的全栈护城河，加快了AI商业闭环步伐，并推动OCS生态的加速成熟和扩展。
　　相关标的：
　　谷歌(ALPHABET)-A；
　　-光模块光器件：中际旭创（已覆盖）、新易盛、天孚通信（已覆盖）、源杰科技（已覆盖）、仕佳光子、长芯博创、太辰光；
　　-谷歌OCS交换机：德科立（已覆盖）、腾景科技；
　　-液冷：英维克（已覆盖）。
　　风险提示：技术进展不及预期、应用生态建设不及预期、行业竞争加剧、国际环境发生变化。