计算机OCS行业深度报告：OCS开启智算网络全光新时代

OCS概述 4核心特点及优势 4OCS早期发展脉络 5OCS走向规模化落地 7AI带动OCS爆发 12AI需求带来庞大OCS市场规模，应用场景覆盖多元领域 13头部大厂对OCS的需求进展——以谷歌、Meta、NV、华为为例 13顶层政策与专项指标双重赋能 14OCS产业链拆解 14四大核心技术方案对比 14全球行业标准化进程 18OCS主要供应商 19海外核心供应商 19国内核心供应商 20风险提示 21图1：OCS和OEO交换机传输示意图 5图2：第一代TPU与CPU、GPU性能对比 7图3：TPUV2、V3以及Pod 8图4：OCS架构示意图 9图5：OCS连接平面示意图 9图6：传统Spine层架构 10图7：谷歌MEMS-OCS替代Spine层 10图8：谷歌TPU机柜示意图 10图9：主流网络拓扑结构 图10：Jupiter架构示意图 图全球OCS市场规模及复合年均增长率 13图12：中国OCS市场规模及全球占比 13图13：MEMSOCS方案 15图14：环形器 16图15：400G&800GCWDM8Bidi光模块 16图16：OCS光交换芯片 17图17：数字液晶技术光交换示意图 18图18：压电陶瓷OCS 18表1：TPU性能参数 8表2：英伟达芯片一览 12表3：OCS四大核心技术方案对比 15表4：PalomarOCS单机结构及成本 16OCS概述OCS（OpticalCircuitSwitch）即“光交换机”。在信号传输的路径里，算力设备处理产生的电信号转化为光信号在光纤中传输，中间需要交换机来重定向信号传向其他光纤端口。传统交换机在这个过程中需要进行“光-电-光（OEO）”信号转换，而OCS则无需进行OEO转换，它通过配置光交换矩阵，从而在任意的光纤输入和输出端口间建立光学路径，实现信号的交换。OCSMEMSDLBS、硅光波导技术MEMS70%具有性能与成本的均衡性。核心特点及优势相比于传统交换机，OCS有以下重要优势：低时延：舍弃光电转换后的数据包解析和查表转发，仅通过预配置光路直接传输光信号。单节点转发时延由数百纳秒压缩至数十纳秒，端到端网络时延降低95%以上；超大带宽：传统交换机靠硅电芯片处理数据，因电流传输具有天然物理限制，电信号在内部铜线中传输时，受频率越高信号易失真、串扰严重、发热暴涨、不稳定等特点的约束，无法无限提速。相比之下，光信号靠光子传输，高频、高速、远距离误码率低、串扰小、信号质量稳定，同时发热极低，没有物理速度限制；超低功耗：省去电转发芯片、驱动电路、多次光电转换损耗，较传统交换机下降50%-70%的功耗，大幅降低算力机房用电成本；光路灵活调度：通过SDN软件管控系统实时监控，根据流量特征动态调度光路，灵活调整GPU间的连接拓扑，防止拥堵或闲置，提升传输效率；协议完全透明，兼容所有速率：普通交换机必须看懂数据包规则才能转发，换速率和协议就要换设备。但OCU（OCS中负责光路切换的核心模块）不拆包、不读取内容、不解析数据，只传递光本身。因此可以从800G→1.6T→3.2T不断升级，向下兼容同时向上无缝迭代；结构和环节简单，稳定降本：相比于传统交换机内部大量电转发芯片和复杂电路，以及多次光电转换环节，OCU只有光纤+镜片+简单控制电路，可靠性高，大幅降低维修和排查故障成本。简而言之，传统电交换：光信号进来→先变成电信号→电交换芯片处理→再变成光信号出去，每次都有O-E-O转换。而OCS则是：光信号进来，光信号出去，中间完全不经过电域。切换速度可以达到微秒甚至纳秒级，大幅降低功耗比。OCS目前主要落地于高密度AI算力集群，支撑万卡级GPU分布式训练与大规模集合通信，满足算力节点之间高频、大流量的交互需求；同时广泛应用于超大规模云数据中心，承载机房内部海量东西向业务流量，适配潮汐化的流量波动特征。此外，在国家级智算中心、超算平台与东数西算枢纽节点中，OCS可实现跨机房、跨区域的高速互联；在传统通信领域，也可服务于运营商骨干网、城域网的波长级动态调度与政企专线传输，同时适配大容量存储集群、海量数据迁移等高性能业务场景。随着AI大模型产业快速发展，万卡乃至十万卡级集群组网成为刚需，网络对低时延、低抖动、超高带宽的要求大幅提升，而传统电交换机O-E-O光电转换与电层查表转发，转发流程复杂，整体时延偏高、抖动明显，无法满足多卡训练的精密同步要求；成本会指数级增长；设备内部电路结构复杂，整机功耗极高，高速组网场景下能耗与散热问题突出；局部拥塞；难以适配未来超高密度算力集群的长期发展。与此同时，随着3DMEMS光开关、硅光器件与SDN光路调度技术逐步成熟，OCS设备的切换速度、端口密度、运行稳定性均达到商用标准，产业化条件完备。伴随800G、1.6T高速光互联普及，传统电设备成本、功耗、散热压力急剧攀升，机房供电与制冷成本持续走高，行业亟需全新组网方案降本增效，全光化也成为算力网络与下一代通信技术的明确演进方向。根据《GoogleApollo:TheChangerinDatacenterNetworking》的数据显示，ICI+OCS的自定义网络让“吞吐量提高30%，功耗降低40%，资本支出减少30%，FCT时间降低10%，整个网络的停机时间减少50倍”。图1OCSOEOQSFPTECHMIROCS早期发展脉络从技术口径来看，OCS并非临空出世，其原型最早可以追溯到上世纪90年代左右，但过去几十年一直未能规模落地，近几年需求推动才让它重回大众视野。概念与机械光交换萌芽期（1990–2000）：电信骨干原型随着光纤通信逐步普及与WDM波分复用技术日趋成熟，传统电交叉连接设备（DCS）OCS主要以机械式光开关和光配线架（ODF）为主要技术形态，依靠物理挪动光纤、机械臂插拔的方式完成连接，光路切换时长处于秒至分钟级别，除此之外还有部分早期机械光开关可达百毫秒级，但端口数极少。这一时期的OCS因存在切换速率缓慢、端口数量有限、整体可靠性不足等缺陷，仅局限应用于电信长途骨干网的线路保护倒换与静态链路调度，尚未涉足数据中心领域，无法实现动态组网调度，也难以适配高速网络互联的发展需求。多技术路线探索与MEMS崛起（2000–2012）：实验室与电信试点这一阶段光交换技术呈现百花齐放的发展态势，MEMS（微机电）、液晶（LC）MEMS微镜阵列方案凭借硅基微镜、静电及电磁驱动的技术特性，实现毫秒级光路切换，且具备低插损、端口可扩展的优势，最终脱颖而出成为主流方向。行业发展方面，2000Lucent、JDSU、LumentumMEMSOCS原型产品并开展小规模商用，其核心定位为光交叉连接（OXC），主要应用于运营商骨干网、城域网，承担静态及半动态光路调度任务。这一时期光交换方式的关键突破是从传统“机械移动光纤”升级为“微镜反射光束”，链路损耗控制在3–5dB以内（高端产品可达3dB以下），串扰低且设备寿命长，同时确立了全光直通、协议透明、带宽无电瓶颈三大底层优势；但受限于技术发展，仍存在明显局限，早期端口密度较低（不足100×100），光路调度系统尚不成熟，未拓展至数据中心场景。数据中心首次商用与架构验证（2012–2019）：云厂商破冰Spine-Leaf架构下200Gb/s3100Gb/s端口速率的200Gb/s25%的链路从新聚合块和新脊块以200Gb/s运行。而且扩容成本高昂，难以适配云数据中心的发展需求。简单理解即，早期的OCS存在切换速度太慢，电交换器的切换速度在纳秒~微秒级别，但是OCS因为其原理主要是机械微镜转动、光路校准慢等问题的存在，所以成为了几十~几百毫秒级别的转换，即在数据抵达之前光路还没有切换成功。同时，OCS在使用中必须建立端到端的光路传输路径，而没有电交换机中可以随机改变目的地，随机流量的便捷性。因此，在OCS无法做到流量分包，只能做点对点的流量分发的背景下，早年没有大规模AI集群训练的时候，OCS无法找到合适的应用场景，从而导致商业化进程止步不前。OCS走向规模化落地2013年，GoogleAIJeffDean1亿安卓用户每天使用3Google1亿。如果仅通过扩大数据中心规模来满足算力需求，不但耗时，而且成本高昂。因此，Google决定针对机器学习构建特定领域计算架构（Domain-specificArchitecture），希望将深度神经网络推理的总体拥有成本（TCO）降低至原来的十分之一。于是，Google2014TPU15TPU就可在GoogleTPUGoogle论文，《In-DatacenterPerformanceAnalysisofaProcessingUnitIntelHaswellCPU、NVIDIAK80GPUCNN图像模型（图像识别任务）TPUCPU17倍、GPU14TPU'CPU31倍、GPU25Wide&MLP（推荐模型-/广告推荐核心业务）GPUCPU2.1倍；原版TPU是CPU34倍、GPU16TPU'是CPU86倍、GPU41倍。而在Incremental（裸芯片纯硬件能效，剔除主机拖累，更体现芯片本身实力）对下数据则差异更大。在当时背景下，CPUGPU3DTPU核心是脉动阵列，整块芯片绝大部分晶体管都是乘法加法器，砍掉图形单元、通用乱序逻辑、浮点运算电路，因此对于当年谷歌的主营业务（搜索、广告、推荐），TPU的矩阵乘法最为合适。简而言之，当年CPU和GPU的功能过多，对于当时谷歌的业务而言并不需要那么多功能。图2：第一代TPU与CPU、GPU性能对比In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit同年，谷歌发布《AttentionIsAllYouNeed》，Transformer架构就此提出，因此TPUV2正式用于大模型的训练+推理，在此过程中，算力需求暴增，单卡、普通集群完全无法正常运转，因此谷歌引入Pod理念，即将几千颗TPU绑成超算，用于模型研发。图3：TPUV2、V3以及Pod数据中心前沿技术根据架构师技术联盟总结，从TPUv1到Ironwood，谷歌用七代产品实现了性能的指数级增长：Ironwood的算力是上一代TPUv5p的10倍以上，每瓦性能提升约2倍。这背后，是谷歌对芯片架构的持续打磨，更是“专用计算”理念的胜利——相较于通用GPU，TPU针对AI张量计算进行了极致优化，在相同功耗下能释放数倍算力。表1TPU

TPUv1 TPUv2 TPUv3TPUv4TPUv5eTPUv5pTPUv6e(Trillium)

TPU7x(Ironwood)

TPU8t TPU8i发布时间

2015（2016开）

2017 2018 2021 2023 2023 2024 2025 2026 2026制程 制程 28nm >12nm >12nmN/A N/A N/A N/A N/A N/A N/AHBM内存（GiB） N/A 16 32 32 16 95 32 192 216 288HBM内存带宽（GiB/s）峰值算力（Bf16，TFLOPs）峰值算力（Int8，TOPs）峰值算力（FP8，TFLOPs）峰值算力（FP4，PFLOPs）

34 700 900 1200 819 2575 1638 7380 6528 8601N/A 46 123 275 197 459 918 2307 N/A N/A92 N/A N/A N/A 393 N/A 1836 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 459 918 4614 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 12.6 10.1集群Pod芯片数 N/A 256 1024 4096 256 8960 256 9216 9600 1152单芯片集群Pod芯片数 N/A 256 1024 4096 256 8960 256 9216 9600 1152Google然而强大的单芯片若无法高效协同，就如同分散的士兵难以形成战斗力。当AI模型需要数千甚至数万个TPU协同工作时，网络连接成为最大的瓶颈。传统电子分组交换（EPS）技术存在三大致命缺陷：光、电、光转换导致的高功耗、数据包解码带来的高延迟，以及需要频繁升级的高昂成本。谷歌给出的解决方案堪称颠覆性：用“镜子”取代电子，研发出光路交换机（OCS）。这套系统的核心是微型反射镜（MEMS）阵列，工作原理类似软件控制的“铁路道岔系统”——无需解码数据包，只需调整镜面角度，就能将输入的“光束列车”直接引导到指定输出“轨道”，全程无电信号参与，实现纯光学传输。更重要的是，OCS具备强大的故障绕行能力。在大规模训练中，即使0.5%的节点出现故障，没有OCS的系统有效吞吐率会急剧下降，而谷歌的系统能通过动态重路由，将性能损失降到最低。这种韧性，对于需要连续数周甚至数月的AI模型训练至关重要。图4：OCS架构示意图 图5：OCS连接平面示意图Google GoogleOCSSpineSDNOCS40%530%，同时故障发生率降低为原来1/50。PalomarOCS3DMEMS136×1362dBOCSSDN（Orion）+流量工程（TE）/拓扑工程（ToE）算法的完整解决方案，实现了对数据中心潮汐流量的自适应调度。不过，此时OCS的应用仍有明确边界，OCS的光路重配置时延为毫秒级（1–10ms），远高于电交换机的纳秒级转发时延，因此OCS并非用于毫秒级突发流量交换，而是面向分钟级以上的大流调度场景。这一特性恰好匹配AI训练中All-to-All、参数同步等长时间占用的通信模式。图6：传统Spine层架构 图7：谷歌MEMS-OCS替代Spine层谷云博客 谷云博客图8：谷歌TPU机柜示意图架构师技术联盟OCSJupiter架构也是主要的AI群的性能和扩展能力。在大模型训练场景中，特别是万卡甚至十万卡集群，合理的网络拓扑设计对于降低通信延迟、提高网络吞吐、实现负载均衡至关重要。CLOS三层架构是目前大规模数据中心网络的主流拓扑结构，包括核心层、汇聚层和接入层。CLOS架构具有AI集群中，CLOSECMP（等价多路径）路由，实现负载均衡和故障容错。CLOS架构AI群的部署。Fat-Tree是CLOS架构的一种特例，采用完全对称的设计，所有路径具有相同的带宽和延迟。Fat-Tree拓扑在AI集群中得到广泛应用，特别是在需要高带宽、低延迟通信的大模型训练场景中。Fat-Tree网络的优点是带宽保证、无阻塞、易于管理，但缺点是成本较高，交换机数量多。在实际部署中，通常采用折叠式Fat-Tree（FoldedFat-Tree）设计，减少交换机数量，降低成本。图9：主流网络拓扑结构信通院图10：Jupiter架构示意图SDNLAB2005Firehose1.02026Jupiter+Ironwood，其数据中心网络演进的Clos拓扑解决了“能不能规模化扩展”OCS光交换解决了“扩展后是否经济、高效、低功耗”Clos架构与商用交换芯2 Tbps1.3 Pbps（100倍），验证了标准化硬件+SDNAIMEMS‑OCS技术，使网络从静态电互联演进为动态光电混合拓扑——核心流量在光域直通，彻底绕开电交换的高昂开销。在性价比方面，谷歌生产级数据表明：Jupiter+OCSClos，资本支出（CAPEX）30%40%–41%30%，网络宕机时间减少50TPU v4集群中，OCS5%3%。单台OCS100300095%，每年1亿美元。此外，OCS800G1.6T的升级TCOSemiAnalysis估算，谷30亿美元。综上，谷歌的架构演进不仅突破了电交换的物理极限，更在超大规模AI集群中实现了性能、成本、能效的综合最优，成为全球智算中心网络设计的范式级参考。GPUInfiniBandNVLinkFat-Tree纯电交换网络，H1001400IB交换机和大量高速光模块，仅网络资本开支5000AIOFC2026FeynmanOCS结合的“GWAI工厂”2028OCS，将光交换从独立设备推向片上系统。表2：英伟达芯片一览A100H100H200B200GB200B300GB300NVL7机）2（整 VeraRubin发布时间202020222023202420242025202520262026制程 TSMC7nm

TSMC4NTSMC4NTSMC4NP

TSMC4NP

TSMC4NP

TSMC4NP N/A N/AHBM容量（GB） 80 80 141 180 372 288 20000 288 576HBM带宽（TB/s） 2.039 3.35 4.8 8 16 8 576 22 44峰值算力（BF16，TFLOPs）

312 1979 1979 N/A 10000 N/A 360000 4000 8000峰值算力（INT8，TOPs）624 3958 3958 N/A 20000 N/A 24000000 250 500峰值算力（FP4，TFLOPs）英伟达官网

N/A N/A N/A 10000 40000 15000 1440000 50000 100000TPUOCSSpineCAPEXClos30%。据此估算：1OCS35001500万美元；103.51.5亿美元，且每年还可额外节省数百万至数千万美元电费。GPU训练集群。Meta训练Llama324,576H100GPUAI35H100规模；xAIColossus20GPU；OpenAI高管表示计划在未来将部署100GPUTPUPod采OCSAI厂商关注。AI带动OCS爆发AI升级迭代所产生的对传输设备的高要求是OCS爆发的重要推手。AI大模型从千亿、万亿参数向十万亿级跃迁，万卡乃至十万卡级GPU/TPU分布式训练成为常态，集合通信、梯度同步、参数交换产生高频、海量、无阻塞的东西向流量，而传统的光电转换、电层转发带来高时延、高抖动、高功耗，无法满足AI集群微秒级同步、PB级带宽、低时延互联的刚性需求，在这种情况下，OCS以光层直连、无转换、纳秒级切换、超低功耗特性，完美适配AI算力网络的核心诉求，成为万卡级集群的必选架构。AI需求带来庞大OCS市场规模，应用场景覆盖多元领域QYResearch2024OCS3.66亿美元，预计2025OCS7.83亿美元，203120.22亿美元，2025年至2031年复合年均增长率为17.1%。2024OCS0.03661%；预计20310.8023.97%，20252031年消费市场复合年均34.68%，是全球增长最快的地区。但目前（2024年）数据显示，全球最大消费市场是北美（59.17%市场份额）次是欧洲（28.41%）和日本（2.33%）。此外，202478.57%21.43%，预计未203120.99%。图11：全球OCS市场规模及复合年增长率 图12：中国OCS市场规模及全球占比20.227.8320.227.833.660.727820151050202020242025E 2031E

0.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0

2024 2031E

4.5%0.8023.97%0.8023.97%1.00%0.03663.5%3.0%2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0%市场规模（亿美元）

市场规模（亿美元） 全球占比（%）QYResearch QYResearch目前，OCS的需求方格局已从“谷歌独大”演变为“云厂商主导、运营商跟进、产业链共振”的多元结构，可分为三个梯队：AIOCS最核心的需求来源。其中谷歌占据头部位置，其他云厂商也在迅速推进；营商，受到“东数西算”政策驱动，强调标准化、电信级可靠性与规模效应。中国移动Scale-OutOCSSuperSpine，这是移动云架构从“电为主、光为辅”向“全光原生”的范式转变。此外，中国信通院和华为、OCS标准化工作。20258月宣布推出Spectrum-XGS以太网，提出“Scale-Across”AI工厂连接成“超GPU”OCP启动的光电路交换子项目。值得注意的是，英伟达下AICPOOCS作为补充技术。头部大厂对OCS的需求进展——以谷歌、Meta、NV、华为为例OCSApolloOCS，已成为公司内部绝大多数数据中心网络的基础。ApolloOCSMEMSOCSWDMJupiterSpine个机架中部署的交换机和数万对光纤进行重新布线工作。MetaCPOOCS布局。Meta2025年OCPOCS子项目，根据智研咨询报告，2025年完成博通CPO交换机百万小时2026OCPEMEA2025大会上明确，OCSOCS可省略一83pJ50pJCPO31pJ/bit。LumentumHoldingsCoherent这两2040亿美元。财联社专家指出，MetaOCS的测试或应用探索，等测试顺利后，采购量级有望逐步攀升。顶层政策与专项指标双重赋能目前国内已出台各项政策支持OCS发展。从顶层政策上看，2026年政府工作报告将“实施超大规模智算集群”列为政府“加紧培育壮大新动能…因地制宜发展新质生产力，建设现代化产业体系算力”中“打造智能经济新形态”的一项工作任务，而工信部《算力基础设施高质量发展行动方案》明确推进骨干网、城域网全面光层互联，而OCS为提升AI算力高效运载能力关键技术。OCS迅速且大规模投入生产应用。2025年1016日，工信部发布“毫秒用算”专项行动，在推动“算力中心毫秒互联”、“算力资源毫秒接入”以及“算力应用毫秒可达”三方面，要求加快全光设备部署覆盖。此外还在“算力中心毫秒互联”一项中作了定量要求，如“2027OCS50%”，明确表示要“加快全光高速大容量无损传输等技术研发验证”。20264月，工信部在《关于开展普惠算力赋能中小企业发展专项行动的通知》中，深入开展了“城域毫秒用算”专项行动，并明确提出“推动全光交换（OCS）等技术应用部署，降低OCS业的坚定决心。OCS的需求以华为最为突出。华为于2025年推出OptiXtransDC808全光交换机，面向AI智算数据中心应用。该交换机采用MEMS全光交换技术，替代传统交换机的光电转换和数据转发过程400G98%，整网能耗降低20%，而且支持从400G、800G甚至更高速率平滑演进，无须更换全光交换机。该产品荣获InteropTokyo2025特别奖。此外根据中国移动云能力中心报告，华为推出了DC-OXC解决方案，将OCS与流量调度系统结合，显著提升资源利用效率。OCS产业链拆解四大核心技术方案对比OCS的技术路线基于不同的光开关物理机理，主要包括MEMS、数字液晶、硅光波导和压电四类。各方案在端口密度、插损、切换速度、功耗及产业化进度上各有利弊。以下从核心构成、优势、劣势及演进路径四个方面对上述方案进行对比。技术方案 核心构成 核心优势 核心劣势 演进方向表3：OCS四大核心技术方案对比技术方案 核心构成 核心优势 核心劣势 演进方向2D/3DMEMS微镜阵列+光纤准直器+分光

端口密度高（320×320）、机械微镜致动，切换速度向300×300以上端口迭MEMS（当前商用主力）

器+定制光模块（含环插损＜3dB、成熟度最高，毫秒级；高端口封装与准代，兼容1.6T/3.2T高速形器）

谷歌已规模化部署无机械部件、功耗仅为

直工艺复杂

光模块数字液晶（DLC） 液晶阵列+偏振控制模MEMS的60%、成本

对温度/偏振敏感，需额提升环境适应性，适配AI块+低电压驱动电路

20%-30%10年重构速度微秒级（比

万卡集群批量部署硅光波导（长期主流） 硅光芯片+马赫-曾

MEMS快10-100

插损/串扰较高，高维度向64×64以上高维度迭干涉器（MZI）网络

倍）、时延＜30ns，可与CPO深度集成

产品良率处于爬坡期

代，实现与硅光模块一体化压电致动器+光学元件插损极低（＜2.5dB）、可

提升端口密度至压电（Piezo）腾景科技

直驱系统

靠性高，支持断电暗光锁存大规模阵列化封装难度大384×384，聚焦算力池化与故障恢复MEMS方案：当下行业主要以MEMSOCS方案为主，在谷歌发表的Google《AMachineLearningSupercomputerWithAnOpticallyReconfigurableInterconnectandEmbeddingsSupport》一文中，其中详细拆解了该OCS方案，以4×4×43DTorus为Cube最小单元，SuperPod标准=64机架(Cube)+48台独立OCS，依托可动态重构全光网络实现拓扑软件切换、大模型最优并行，2020量产落地，PaLM540B基于该集群完成训练；TPUv4拆分v4i推理/TPUv4训练双芯架构，SparseCore专门优化推荐类Embedding算力。图13：MEMSOCS方案Google其硬件原理则是由2DMEMS微镜阵列（136个微镜）、光纤准直器阵列、二向色分光器、850nm监控激光源构成，主要是通过静电驱动MEMS微镜偏转角度，将输入光纤的光信号直接反射到目标输出光纤，全程无OEO光电转换、无数据包处理、无协议栈。核心关键参数为插入损耗1.5~3dB，切换时间<10ns，端口规模288×288，单台支持300×300端口无阻塞。与之配套的则是在光模块中引入环形器（主要由偏振分束器PBS、法拉第旋片FR、以及半波片HWP构成），以此实现一个光模块（主要由环形器、CWDM4波分复用、激光器+接收器阵列、DSP构成）能同时提供2条独立的400G单纤双向链路。整个OCS以及配套的光模块中，高价值量的构成主要在MEMS微镜阵列、环形器以及准直器层面。图14：环形器 图15：400G&800GCWDM8Bidi模块MissionApollo文 LightwaveFabrics论文表4：PalomarOCS单机结构及成本构造层级 核心组件 数量/规格 单价（USD） 单机价值量（USD）构造层级 核心组件 数量/规格 单价（USD） 单机价值量（USD）光学核心层 2D光纤准直器阵列 2组，每组为136×136光纤列2D透镜阵列

1,500(光纤阵列)/600(透镜阵列)42002DMEMS微镜阵列 2组，每组芯片集成176个镜，实7000 14000际选用136个（36个备用）闭环校准组件2个摄像头（1个/组MEMS阵列）+850nm监测光束+二向色分摄像头模组500/二向色镜501150光镜控制驱动层CPU1套500-1000500-1000FPGA1套1500-20001500-2000高压（HV）驱动板若干200-3001000-2000硬件支撑层机箱1台，前后分体式架构500-1000500-1000冗余电源模块多组300-5001000-2000冗余风扇模块多组50-100200-500软件集成层控制与监控软件1套2000-30002000-3000LightwaveFabrics:At-ScaleOpticalCircuitSwitchingforDatacenterandMachineLearningSystems，浙商证券研究所硅光波导硅光波导一直被认定为是下一代OCS的主要发展方向，其核心硅光OCS芯片具备完整的光交换系统的交换单元（相当于MEMSOCS里的"微镜阵列+光学系统"），虽然单芯片本身无法独立工作，仍需要搭配外围电路、封装、接口和软件才能构成可部署的产品。但其革命性在于：把MEMSOCS中占90%体积和成本的"分立光学组装系统"压缩到了一颗毫米级芯片上，让完整的硅光OCS系统可以做到传统MEMSOCS的1/1000体积和1/10功耗。即，将精密组装的设备半导体化，硅光波导OCS是"芯片级单片集成"的半导体产品，所有光交换功能都做在单块硅/氮化硅芯片上，仅需少量外围电路和封装组件。根据北京大学、阶跃星辰以及曦智科技发表在ACMSIGCOMM2025上发表的论文《InfiniteHBD:BuildingDatacenter-ScaleHigh-BandwidthDomainforLLMwithOpticalCircuitSwitchingTransceivers》称，采用硅光子（SiPh）技术构建Mach-Zehnder干涉仪（MZI）开关矩阵，而非传统MEMS技术——SiPh结构更简单、成本更低、功耗更小，且通过热光效应（TOeffect）控制相位臂，重配置延迟仅60-80μs（远低于MEMSOCS的毫秒级延迟）。OCSTrx基于65nmCMOS工艺流片，芯片面积小于136.5mm²，核心模块功耗仅3.2W。图16：OCS光交换芯片中国电子报但是当下由于封装（成本偏高-良率、光纤耦合、封装方式）、插入损耗、产业链不完善等问题，行业整体仍然处于发展初期，不过由于技术迭代所带来的显著优势，20254月，NVIDIAOCSnEye，nEyeOECC/PSC2025OCS在AI数据中心中的应用场景，数字液晶数字液晶（DigitalLiquid-Crystal，DLC）是一种非机械的光学交换方案，其核心原理是利用液晶分子在外部电场作用下的偏转特性，实现对光束传播方向的精确控制。图17：数字液晶技术光交换示意图全产业链研究院压电陶瓷方案CLBS技术（又称压电陶瓷方案）Polatis。但是，由于每个端口都需要独立难度或难以中短期内在数据中心大范围使用。图18：压电陶瓷OCS全产业链研究院全球行业标准化进程2025年，开放计算项目（OCP）OCS专项项目组，谷歌、微软、英伟达、Meta、Lumentum、CoherentOCS的端口规格、性OCS从谷歌的"私有技术"走向"行业开放标准"。2025OCPOCS硬件设计指南，提出"Switchless架构"2026OCS小云厂商和运营商加入部署。谷歌：OCSMEMS方案，TPUv4/v5p/v7OCS替代脊交换机；OCS30%40%30%OCPOCS子项目推进全球标准化。英伟达：探索OCS+InfiniBand网络融合，优化GPU集群互连效率，同步测试MEMS/20263LumentumCoherent2040AIOCS纳GPU集群网络架构（Feynman）的重要信号。华为：OCS2025OptiXtransDC808AIMEMS全光交换技术，替400G端口为例，相比传统交换机功耗降低98%20%400G、800GInterop2025DC-OXC解决方OCS与流量调度系统结合，OCS主要供应商海外核心供应商LumentumHoldingsInc.行业定位：MEMSOCSMEMSOCS核心器件+整机供应商；拥20MEMSWSSMEMS微镜最大供应商。主营业务：专注光通信器件与商用激光器的研发、生产及销售，核心分为两大板块：1.云与网络：提供高速光芯片、光模块、MEMS-OCS、WSS光开关等产品，应用于超大规模数据中心、电信传输网络、AI算力互联；工业与消费类激光器：提供高功率激光器、超快激光器、3D工、半导体制造、消费电子等领域。核心产品：R300300×300端口MEMSOCS，插损＜2.8dB，切换时间＜10ms，兼容800G/1.6T/3.2T光模块。当下进展：Lumentum2026Q26.65565%；Non-GAAP营业利25.2%1700个基点。OCS4亿美元，Q2OCS10002025-2028OCS150%。OCS4亿美元2.2026财年Q2营收6.655亿美元