2026.09.28 | AC | Optical | OCS Industry: 2027 Inflection

摘要

·全球 OCS 产业进展与需求格局：谷歌的采购规模与技术路线构成，英伟达的定制化端口、厚度要求与样品测试节奏，以及其他北美 CSP 的部署进展。 ·MEMS、液晶、压电与波导四条技术路线在寿命、切换时间、插损、端口扩展能力、驱动电压与成本结构上的差异，以及波导插损的解决路径与 SOA 供应格局。 ·OCS 的软件调度壁垒与系统交付模式，国内市场的应用现状，以及准直器阵列、偏振分光器等核心元器件的供应链机会。

专家观点：

Q&A

目前OCS产业的整体进展如何，主要客户的需求量和技术方案的采用情况是怎样的？

当前OCS产业内，谷歌是需求量最大的客户，其他CSP厂商大多还处于样品测试阶段。NVIDIA目前的需求也主要集中在样品阶段，预计将在2026年年底开始测试样品。从技术方案来看，谷歌当前主流采用的是MEMS方案，其次是压电方案，最后是液晶方案 。预计到2027年，MEMS方案将占据其需求的50%至60%，而液晶和压电方案将各占20%至30%。波导方案目前仍处于测试阶段，主要由于其在大端口数应用上存在一些技术难题，难以实现更大规模的端口扩展。

NVIDIA在选择OCS技术方案时是否有明确的偏好，以及不同方案的优劣势如何？

NVIDIA目前尚未最终确定采用何种技术方案。最初，其倾向于波导方案，主要是因为该方案能够满足1U厚度的要求，并且在切换时间上表现最佳。然而，波导方案存在插损大的关键问题尚未解决，这成为了其应用的主要障碍。因此，NVIDIA仍在评估包括液晶 在内的其他可行方案。

Coherent在液晶OCS方案的供应链方面是如何布局的？

Coherent提供的液晶OCS方案是软硬件一体的整机解决方案。在供应链方面，核心的液晶部分由其自主生产。对于上游的无源器件等组件，一部分由内部供应，另一部分则会向外部供应商采购，例如会从腾景科技等公司采购部分元器件。

目前300端口产品对谷歌的售价以及未来对英伟达的预期售价分别是多少？

当前，供应谷歌的一台320端口设备的售价为15万美元，未来预计售价将降至10-12万美元。对于英伟达的160端口产品，其价格大约是谷歌产品的一半。

英伟达方面是否有紧急的采购需求？另外，如何看待其投资Ayar Labs以及与德科立合作的波导方案？

目前暂时没有观察到英伟达有紧急的要货需求。关于其投资和合作的波导方案，虽然无法确认其是否已有小批量订单出货，但从业内情况看，64端口的波导方案可能无法满足其需求，或许可以在Scale-Cross等其他应用场景使用，但在主流应用中尚未看到其适 用性。

Coherent 2027年的OCS主要客户构成以及与英伟达的合作进展如何？

目前OCS的生产流程和上量准备已基本就绪，关键在于产品的可靠性以及终端客户的接受度。明年的出货将主要面向谷歌，其他CSP厂商可能会有几百台的量。与英伟达的合作方面，由于样品需在2026年年底才提交，后续测试验证周期需要一年时间，因此预计20 27年不会有大批量订单，可能仅有少量样品单，放量预计要到后年。

英伟达在OCS方案采用上进度似乎较慢，其背后的原因可能是什么？

英伟达的进度不算慢，他们正在探索一套更适合自身的定制化方案。其需求的端口结构既非市场主流的64或128端口，也非288或300端口这类标准成熟方案，而是选择了72或80端口等特殊规格，这导致其方案与市场上其他厂商不同。目前的项目节点是要求各 家供应商在2026年年底提交样品。

与MEMS技术相比，液晶技术在OCS应用中的主要优劣势是什么？

液晶技术的核心优势在于其使用寿命更长，预期可达10年，相比MEMS方案有3到5年的优势。MEMS技术依赖悬臂梁的物理摆动，高频振动可能导致损耗。液晶技术的劣势主要体现在几个方面：首先，其切换时间比MEMS稍长，例如MEMS为15毫秒，液晶可 能需要15到20毫秒；其次，液晶的插入损耗会略高于MEMS；最后，采用液晶方案的整机装调难度也相对更大。

谷歌目前主要采用哪种技术路线，不同技术方案之间是否存在兼容性问题？

谷歌目前自研的方案主要采用MEMS技术。不同技术方案之间相互独立，不存在相互影响的问题。

谷歌的MEMS OCS方案似乎能满足其6,000至8,000台的订单预期，为何还要引入液晶方案？

谷歌认为MEMS方案存在其生命周期局限性，并且同时也在采购压电陶瓷方案，其需求是持续存在的。引入液晶方案主要是因为谷歌认为其寿命更长，希望进行多技术路线的尝试。因此，谷歌主动要求Coherent开发液晶方案OCS。

液晶方案的成本是否比MEMS方案高出一倍？两种方案各自的主要成本构成是什么？

并非如此。液晶方案的主要成本在于外围器件，而MEMS方案的成本则主要集中在MEMS芯片本身，该芯片价格非常昂贵。

液晶芯片与MEMS芯片的单价分别是多少？

一台液晶方案设备使用两颗芯片，单颗价格约8,000美元，合计16,000美元。相比之下，MEMS芯片价格高昂，例如目前384端口的MEMS芯片单颗价格估计约为20,000美元。MEMS芯片的高成本源于其制造工艺，要在同一晶圆上找到一片拥有3 84个或300个可用端口的区域非常困难，有时甚至整片晶圆都无法满足要求。

OCS的端口数量与TPU芯片数量之间是否存在正比关系？其具体测算逻辑是怎样的？

OCS端口数与TPU芯片数之间存在固定的比例关系。以谷歌的3D Torus架构为例，无论Pod大小，均配置48台OCS。在一个包含64个TPU的机柜中，通过X、Y、Z三个环面连接，共需96根光纤，光口与TPU的比例为1.5:1。基于此，可以推算端口需求：例如，一个包含4,096个TPU芯片的Pod，每个OCS需覆盖的TPU数量为4,096除以48，即约85.3个，但实际计算中，谷歌是以9,216个TPU芯片的规模来测算，9,216除以48等于192，再乘以1.5的比例，得出288个端口。考虑到冗余设计，市场上实际提供的产品规格通常是300或320端口。同理，对于TPU v8p项目，其配置了9,600个TPU芯片，计算方式为9,600除以48等于200，再乘以1.5，得出至少需要300个端口，因此该项目实际采用的是320端口的OCS。而TPU v7项目则使用300端口的OCS即可。

2027年谷歌新增的OCS采购中，液晶方案预计为6,000至8,000台，那么MEMS及其他技术方案的采购量分别是多少？各方案的市场份额占比如何？

2027年，谷歌自产的MEMS OCS预计为12,000至14,000台。在供应商方面，Lumentum的MEMS方案订单量约为12,000至15,000台；Coherent也有一部分MEMS订单；Polatis的压电陶瓷方案订单量为5,000至7,000台。从技术路线占比来看，MEMS方案约占50%，液晶方案约占20%至30%，其余20%为压电陶瓷方案。波导方案由于目前插损过大，在业内仍是难以解决的技术难题。

除了谷歌，还有哪些客户在采购OCS？国内市场方面，除了与腾景科技的合作，还有哪些合作方？

其他客户还包括Oracle和Meta，但采购量相对较小。在国内市场，与上市公司的合作会更多一些，因为业务主要关注光口层面，所以对相关信息了解更深入。

目前全球能向北美大厂供应OCS的厂商主要有哪些？

主要有三家。除了Coherent和Lumentum，还有提供压电陶瓷方案的Polatis。市场上华为也具备OCS的生产能力，但无法进入北美市场。其他厂商如旭创、新易盛等目前主要处于样品研发阶段。压电陶瓷或波导等其他技术方案也大多停留在样品阶 段，特别是波导方案，其插损问题仍需很长时间才能解决。

国内OCS的上量情况如何？预计何时能大规模应用？

目前国内市场仅有华为在使用OCS，且其内部称之为OXC，基本原理与OCS相同，主要应用于其昇腾等计算节点。预计月出货量约为小几百台。其他厂商尚未采用，预计国内市场大规模应用至少要到2028年以后。谷歌在早期开发时也曾使用OXC这一名称，后来 才改为OCS。

OCS的软件壁垒体现在哪些方面？供应商在交付时是否需要负责软件调试？

OCS的软件壁垒主要体现在调度层面，其复杂程度与硬件相当。供应商交付的是一个完整的系统，需要向客户开放接口协议，以便客户进行调度。这并非供应商单方面定义，而是需要与客户共同完成。例如，Coherent和Lumentum都派遣了约二三十名工程 师到谷歌现场，进行光、机、电一体化的联合调试，确保设备能嵌入客户的系统中。这种联合调试是交付过程的一部分，属于应有的服务，不会因此向客户额外收费。虽然在一些大型设备的销售中，后续的搬迁或额外调试可能会产生差旅费用，但在OCS这类系统级产品的 交付中，目前较少出现这种情况。

谷歌拥有强大的自研软件能力，这是否意味着供应商无需过多参与其OCS软件的适配工作？

谷歌确实拥有强大的软件部门，能够自行调试其采购的设备，包括基于MEMS方案的整机。然而，尽管其软件能力很强，但每家供应商的设备都有其独立的软件逻辑。因此，谷歌的软件团队仍需与供应商紧密合作，以解决如何将供应商的设备软件适配并集成到其自有系统 中的问题。在所有CSP中，谷歌在这一领域的软件能力目前是最强的，相对而言，英伟达在这方面的能力可能稍弱。

OCS产品的定价是否会因客户不同或调试投入的人力不同而产生差异？

产品的定价主要取决于端口数，而非客户身份或调试投入。例如，提供给谷歌的设备单价可能为10万美元，而提供给英伟达的设备可能为4至5万美元，这种差异是由端口数量决定的。在其他变量不变的情况下，为确保设备在客户系统中正常运行而投入的调试人力，被视 为销售过程中应有的服务，不会作为额外费用向客户收取。

近期有消息称谷歌计划在新架构中取消GPU集群的OCS，转而使用传统交换机，这一可能性有多大？

这种可能性相对较低。谷歌自2012-2013年起便开始投入OCS的研发与应用，至今已有十余年经验，并已成功构建了使用1,024台OCS连接14万张卡的超大规模集群，显著降低了TCO。目前，所有其他CSP也都在积极部署OCS，表明其在大规模集 群互联中是一个确定性的技术方向。此外，谷歌当前仍在市场上增加OCS的采购量并持续部署。因此，尽管不能完全排除其有其他战略考量，但从现有情况判断，取消OCS的可能性不大。

是否有可能通过算法优化来缩短液晶方案OCS的切换延迟？

无法通过算法从根本上解决。无论是液晶、MEMS还是压电方案，其切换延迟是由其物理性质决定的。这些技术依赖机械或反射原理进行切换，本身就存在固有的时间延迟。相比之下，基于波导技术的方案在硅光芯片内部传输，速度最快，但其插损较大。对于训练场景而 言，当前的切换延迟基本不构成影响，因为在实际训练任务中，网络拓扑的切换频率很低，可能一周甚至更长时间才会进行一次切换。

在推理场景中，谷歌是如何通过OCS优化其网络架构的？

谷歌在推理场景中采用OCS来改造其网络架构，用Butterfly架构替代了3D Torus，目的是为了减少网络跳数。例如，在未来的TPU v6 Trillium Ultra集群中，每个机柜配置288个光引擎，并计划连接72个OCS端口。这种配置使得在单个机柜内即可完成所有节点的互联，从而显著减少网络跳数。通过这种方式，可以直接实现跨机柜连接，例如从第一个机柜的第一个TPU直接连接到第八个机柜的某个TPU，避免了传统电交换机架构下需要通过上层交换机绕行的复杂路径。

目前为NVIDIA定制的72端口OCS主要采用哪种技术方案？供应商有哪些？以及在产品形态上，1U和2U厚度的OCS分别受限于哪些技术路径？

目前为NVIDIA定制的72端口OCS所采用的技术方案主要是压电和液晶，尚未听说采用波导方案。当前的四家主要供应商是Calient、旭创、新易盛和Lumentum。在产品形态方面，由于NVIDIA要求将144端口升级为160端口，并期望实现 1U的厚度，但MEMS和液晶技术目前都无法满足1U厚度的要求，只能做到2U。当前只有波导方案理论上可以实现1U厚度，但其插损大的问题尚未解决，这会在系统运行时引发问题。

如何评价德科立在OCS产业链中的定位和竞争力？

德科立在产业链中主要定位为SOA器件供应商，而非OCS整机制造商。其未来有可能为Ayar Labs等公司代工OCS整机。然而，SOA器件的市场竞争激烈，光迅、昂纳等多家公司均具备生产能力，主要应用于城域网或DCI互联场景。相比之下，波导方案的核心光芯片是在西班牙流片。因此，从整机制造的核心竞争力来看，旭创、新易盛等整机厂商的优势更为明显。德科立作为器件供应商，其业务依赖于整机厂商的选择，如果其产品没有足够优势，Ayar Labs等客户也可以选择其他供应商。

目前NVIDIA向其四家OCS供应商下达了多少订单量？

截至2026年第三季度，NVIDIA向四家供应商的订单量非常少，每家仅有几台样品订单，例如两三台或三四台，主要用于测试目的。这些测试订单在2026年三四月份OFC大会之后就已经确定。

MEMS和液晶这两种OCS技术方案在工作原理上有何区别？

MEMS方案与液晶方案在工作原理上存在显著差异。MEMS方案通过监测光的位置来控制镜片的偏转角度。具体而言，谷歌的方案利用一个摄像头和追踪光来精确定位光束的位置；而Lumentum等其他厂商则通过监测功率来实现追踪。其工作原理是利用一束85 0nm、可被CCD识别的追踪光，伴随1,310nm的不可见红外光，从而确定光束打在哪个镜片上。液晶方案则是通过施加电压来改变液晶的双折射率，从而控制光路。该方案需要先利用钒酸钇等双折射晶体将入射光变为具有双折射效应的光，以匹配液晶的工作原理 。

MEMS和液晶方案在驱动电压和核心芯片方面有何不同？

两种方案的驱动电压差异巨大。液晶方案的工作电压较低，大约在10至11伏。而MEMS方案需要高压驱动，电压范围在100伏、110伏，最高可达220伏。因此，MEMS方案需要配备一个高压驱动芯片，该芯片技术壁垒高且价格昂贵，全球范围内似乎只有一 家英国公司能够生产。

MEMS和液晶OCS方案的交换动作是由什么控制的？供应商是否会向客户提供相应的软件包？

MEMS和液晶OCS方案的交换动作由各供应商自有的软件系统控制。例如，Coherent和Lumentum都有各自的配套软件系统。这套系统能够根据指令，将任意一个输入端口的光信号切换至任意一个输出端口，只要能确保光信号的输入和输出即可。供应商 在完成整机调试后，会将端口进行编码，并可以将包含调用程序的软件包提供给谷歌等客户，使其能够自行调用和控制。

波导OCS方案是通过什么原理实现光路控制的，其高插损的主要原因是什么？

波导方案主要通过马赫-曾德尔干涉仪结构进行控制。具体而言，在每个马赫-曾德尔干涉环的特定位置施加电压，通过改变其折射率来引导光信号的传输路径。这种结构类似于一个矩阵，通过对不同路径施加不同的电压组合，可以实现光信号从任一输入到任一输出的切换 ，这也被称为光计算。其高插损的主要原因在于，马赫-曾德尔结构本质上是级联的一分二分光过程，每一次分光都会导致信号衰减。随着端口数的增加，分光次数呈2的n次方级别增长，信号损失严重。为解决此问题，通常需要在前端集成半导体光放大器对信号进行放大 ，以防信号丢失。目前市场上许多SOA采用外挂形式，通过焊接方式集成在产品上。

在Scale-Up场景中，实现1U厚度72端口OCS方案面临的主要技术挑战是什么？

在Scale-Up场景中，NVIDIA曾希望采用1U厚度的72或80端口方案，但MEMS和液晶技术均无法在1U高度内实现此规格。虽然波导技术可以满足尺寸要求，但其固有的高插损问题难以解决，导致该方案目前无法实施。因此，当前供应商仍在采用ME MS和液晶技术进行开发。

为什么增加OCS端口数量会导致MEMS芯片的制造难度和成本显著增加？

OCS端口数的增加，尤其是对于非标准规格的扩展，会大幅提升MEMS芯片的制造难度和成本。主要原因在于，端口数的每一次变化都要求芯片内部的所有微反射镜等组件重新进行排列组合。以MEMS芯片为例，其生产过程需要从一整片晶圆上切割出符合规格且所有 单元均合格的芯片区域。当端口数从64增加到72时，需要在晶圆上寻找一个能够容纳72x72阵列且所有单元都合格的更大区域，这比寻找64x64的区域要困难得多。这导致合格的芯片区域数量急剧减少，良率大幅降低。例如，原本一片晶圆上能切割出10个6 4端口芯片，在改为72端口后可能只能切出1个，从而导致成本显著上升。尽管业界希望通过增大晶圆尺寸来缓解这一问题，但目前仍存在较大技术难度。

西班牙公司iPronics的技术实力和客户关系如何？与其相比，nEye公司的波导方案有何不同，以及波导技术在OCS领域的应用前景是怎样的？

iPronics很早就开始涉足光计算领域。目前，由于谷歌和旭创等公司在波导技术上的投入，nEye公司受到的关注可能更多。nEye的波导方案与iPronics采用的马赫-曾德尔干涉仪方案有所不同，它采用的是悬臂梁结构。该结构通过施加电压使悬臂 梁下沉，从而允许光通过；当电压移除后，光路则会改变。目前，旭创和谷歌正在与nEye合作开发这种波导技术。从行业前景来看，波导技术被认为是OCS领域一个非常有潜力的解决方案，前提是其关键的插损问题能够得到有效解决。

波导方案的插损问题可以通过何种方式解决？这种解决方案是否会引入新的技术挑战？

解决波导插损问题的方法是外加半导体光放大器。例如，如果信号衰减了100个单位，可以通过SOA将其放大1,000个单位来补偿损耗，德科立就是SOA的供应商之一。然而，虽然增加放大器可以解决插损问题，但它同时会引入噪声和串扰等新的问题。正是由于 这些技术挑战，波导方案目前在市场上推出的产品端口数有限，2025年仅有32端口的产品，2026年推出的64端口产品能否实现量产尚不确定，且尚未出现72或128等更高端口数的版本。相比之下，MEMS、液晶和压电等技术路线已经能够推出300端口 以上的产品。

既然高端口数的波导方案存在技术瓶颈，那么小端口数的波导产品是否存在特定的应用场景和放量机会？

是的，小端口数的波导产品确实存在应用场景。例如，在数据中心网络中的Spine-Core层级，以及一些小规模的推理集群中，小端口OCS方案具备应用潜力，并可能实现一定的出货量。

在半导体光放大器领域，有哪些主要供应商？其市场应用情况如何？

国内有多家公司在SOA领域表现出色，包括光迅科技、华为、Coherent以及昂纳等。在芯片集成层面，日本的住友等公司也具备生产能力。SOA这项技术在业内已经存在多年，但至今尚未在市场上实现大规模普及。

除了谷歌，还有哪些主要的CSP正在部署或测试OCS技术？他们主要采用哪些供应商和端口数的方案？

目前，除了谷歌，Meta、Oracle、AWS和微软等主流CSP都在使用OCS。具体来看，Oracle采用的是300端口的方案，Meta采用320端口，微软为64端口，AWS也采用了约300端口的方案。这些公司主要采购的是Coherent的 样品。

国内CSP对OCS技术的采纳意愿和进展如何？

国内的CSP目前仍处于观望阶段，主要原因在于软件层面的能力尚有不足。尽管腾讯、阿里、字节跳动和华为等公司都对OCS技术表现出兴趣，但他们倾向于自主研发，而这需要较长的时间周期。华为目前希望提供包含OCS的整体解决方案，但客户的接受意愿不高， 因此双方仍在博弈过程中。