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AI硬件系列报告（一）：OCS光交换机在AI算力集群中的应用与市场前景

核心内容

OCS（Optical Circuit Switch，光电路交换机）作为一种基于全光信号的交换设备，凭借其高带宽、低延迟、低功耗和高可靠性等优势，成为AI算力集群建设中的关键互联技术。随着AI大模型训练对通信性能要求的提升，OCS在Scale-Up、Scale-Out和Scale-Across三种场景中展现出重要价值，尤其在谷歌、英伟达、Meta等国际巨头的推动下，OCS市场进入高速增长期。

主要观点

1. OCS技术优势显著

• 高带宽、低延迟、低功耗：OCS无需光电转换和数据包处理，可实现光信号的直接传输，大幅降低时延和功耗。
• 跨代设备无缝互联：通过光路重定向，OCS可支持不同代设备之间的连接，延长硬件使用寿命。
• 适应AI算力需求：OCS技术特别适用于AI大模型训练，满足海量GPU/TPU协同计算对通信传输的高要求。

2. OCS市场规模与增长预测

• 全球市场规模：2020年为0.7亿美元，预计2025年将增长至7.8亿美元（CAGR 62%），2031年将达到20.2亿美元（CAGR 17.2%）。
• 市场集中度高：2025年前四大厂商占据约69%的市场份额，谷歌、Coherent等为主要参与者。

3. OCS技术路线与代表厂商

OCS技术主要分为以下四类：

• MEMS技术：主流方案，市场份额超70%，代表厂商有谷歌、Lumentum、赛微电子等。
• 数字液晶（DLC）/硅基液晶（LCoS）技术：切换速度较慢，但成本较低，代表厂商为Coherent。
• 直接光束偏转（DLBS）技术：采用压电陶瓷驱动，光路简洁，但扩展受限，代表厂商为Polatis。
• 硅光波导技术：理论切换速度极快（微秒/纳秒级），但损耗较高，尚未大规模商用，代表厂商为iPronics。

4. OCS应用场景

• Scale-Up：如谷歌TPUv4集群，通过增加单节点性能实现扩展。
• Scale-Out：如谷歌Jupiter架构，通过增加节点实现分布式计算。
• Scale-Across：如英伟达DCI，实现跨数据中心互联。

5. OCS在AI算力集群中的部署

• TPU v4集群：需48台136端口OCS光交换机，TPU与OCS比例为85:1。
• TPU v7集群：采用320端口OCS光交换机，TPU与OCS比例提升至192:1，凸显OCS的扩展效率。

关键信息

1. OCS产业链结构

• 上游：核心器件如MEMS微镜阵列、光放大器等，技术壁垒高，价值量占比大。
• 中游：设备集成与解决方案，国际厂商主导，如Lumentum、光库科技等。
• 下游：主要应用于谷歌等巨头的AI数据中心，需求明确且集中。

2. 国内厂商布局与进展

• 英唐智控：
  • 2025年拟收购桂林光隆集成，完善OCS全制程布局。
  • 子公司英唐微技术已具备MEMS微振镜研发与量产能力，产品覆盖多种规格。
  • 与光隆集成合作，推动MEMS阵列的Fab生产，加速OCS产品量产。
• 赛微电子：
  • 国内MEMS工艺开发与晶圆制造龙头，掌握硅通孔、晶圆键合等核心技术。
  • 2023年瑞典Silex开始量产MEMS-OCS，2025年北京Fab3启动小批量试产。
  • 2024年MEMS业务占比达83%，毛利率提升至35.1%，受益于行业β与自身α的双重驱动。

3. OCS产业链各环节受益情况

• 上游：赛微电子、光迅科技、腾景科技等在MEMS微镜阵列等核心器件方面具备较强竞争力。
• 中游：光库科技、德科立等在设备集成方面具有优势。
• 下游：谷歌、Meta等国际巨头及国内头部IDC服务商推动OCS需求。

建议关注

1. 英唐智控：具备全制程技术布局，未来有望在OCS市场实现快速成长。
2. 赛微电子：在MEMS微镜阵列制造领域具备领先优势，受益于AI算力市场扩张。

风险提示

• OCS渗透率不及预期；
• MEMS等光交换技术迭代不及预期；
• 市场需求不及预期；
• 市场竞争加剧；
• 公司收购失败；
• 客户验证风险；
• 公司产能爬坡不及预期。

附录：OCS光交换机技术特点及代表厂商