我们在2025年9月的周报中介绍过光电路交换（OCS）技术，如今时点，OCS正走向从0到1的工程化落地，其在规模化能力提升、应用场景拓展和客户生态扩张三个维度有突破性进展，从谷歌独家走向行业AI基础设施的架构核心。
　　【规模化能力提升的量变与质变】
　　OCS正在经历从技术验证走向规模化部署的质变，其集群规模提升、产能与供应链规模化。
　　集群规模化：OCS的集群规模化能力体现在端口密度与集群规模的双重提升。当前阶段谷歌部署的OCS已达到300×300端口，并向更高端口数演进；OCS支撑的AI计算集群大小提升，谷歌TPU v4集群通过OCS互联形成4096卡大规模算力单元，TPU v7将芯片数量扩展至9216颗。
　　产能规模化：OCS的产能规模化正在从预期走向现实，供应链端出现明确的放量信号。Lumentum OCS开始放量，预计2025至2028年间，光电路交换机（OCS）出货量年复合增长率将超过150%，其积压订单超4亿美元。据界面新闻，全球OCS交换机出货量预计在2027/2028/2029年分别达到5万/20万/30万台，呈现爆发式增长态势。
　　【应用场景拓展，全场景渗透下沉】
　　OCS的应用场景正在经历从单一到多元、从局部到全域的扩张。OCS适配ScaleUp、Scale-Out、Scale-Across三大算力集群场景，有望实现全场景渗透下沉。
　　在Scale-Up（纵向扩展）层面，OCS定位为超节点内部高速互连的架构级解决方案。英伟达在OFC 2026上介绍了Feynman架构与OCS结合的“GW级AI工厂”网络方案，计划2028年实现芯片集成OCS，推动光交换从独立设备形态向片上系统演进。
　　在Scale-Out（横向扩展）层面，OCS实现AI集群的重构与优化。谷歌Ironwood机柜系统中，跨机柜通信全面采用OCS全光网络替代传统电交换架构。
　　在Scale-Across（跨数据中心扩展）层面，AI集群从单一数据中心走向跨数据中心分布时，传统OEO交换架构面临结构性压力，OCS提供的全光直通通道，在物理层实现了跨数据中心流量的“拓扑旁路”。
　　协同融合：OCS与多技术联动的系统级演进。OCS与其他技术的协同融合成为该技术发展的重要趋势，通过与CPO、先进光DSP等技术的深度协同，实现网络性能的叠加优化，推动OCS向系统级解决方案的演进。
　　【客户拓展：从谷歌到全行业的生态扩张】
　　谷歌是OCS技术的开创者和规模化验证者。自研OCS已在多代TPU集群中规模化应用，2026年谷歌OCS需求约15000台300端口交换机，为产业链提供了稳定的产能支撑。
　　英伟达重磅入局，成产业走向落地的风向标。2026年OFC上，英伟达Feynman架构将OCS纳入下一代网络方案，并计划于2028年实现芯片级OCS集成。
　　与此同时，微软、Meta其他云厂商正加速跟进。Coherent表示已拥有超过10个客户合作项目，预估潜在增量市场空间超过20亿美元，OCS的产业共识正在形成，从单一客户驱动转向多客户并行的扩张阶段。
　　【为什么必须上OCS？——唯一架构级解决方案】
　　OEO架构的根本性困境：传统以电子分组交换为核心的互连架构，数据流每经过一次交换机，都需要经历“光-电-光”（O-E-O）转换。这个过程带来了功耗墙、时延墙、带宽墙三大瓶颈。
　　OCS在物理层直接重构光路，光信号无需转换即可“直通”目标端口：
　　功耗下降：OCS的功耗仅与端口数相关、与信号传输速率无关，在万卡乃至十万卡集群中，这一差异决定了项目的经济可行性。
　　时延降低：OCS没有“存储-转发”机制，光信号在交换机内部的延迟仅为光在自由空间中的传播时间。
　　速率无关：OCS对信号速率“透明”，从800G到1.6T再到3.2T，只需升级两端光模块，交换设备本身无需更换，可以跨越多代光收发器使用。
　　当前，光电路交换（OCS）技术正从谷歌的独家部署走向全行业AI基础设施的架构核心，在规模化能力、应用场景和客户生态三个维度实现突破性进展。OCS之所以成为必须上的技术，根本原因在于传统OEO电交换架构面临瓶颈，OCS通过全光直通实现了功耗与速率解耦、纳秒级时延和跨代速率透明，是支撑更高功率GPU集群的架构级解决方案。
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