我们在近期的路演中反复强调谷歌的27年需求，#我们认为谷歌27年实际需求在26年高基数基础上再提升150%甚至更多，26年我们认为实际需求在1000w的1.6T，800G近期亦有少量加单。市场首先大幅低估了26年的需求，再次无视了27年的需求增长。该需求将在未来一段时间内持续增加置信度及能见度。

光模块是一个微型的“发动机”，数据高速传输时会产生大量热量。尤其是应用于谷歌TPUv7集群的1.6T光模块，其功耗远高于前几代使用的800G光模块，发热量更大。如果热量不能及时散去，会导致模块工作温度过高，引发数据传输出错、性能下降甚至损坏710。因此，高效的散热是确保大规模AI算力集群稳定运行的必要条件

富信科技：芯片级微观散热(TEC)这是在光模块内部，为核心的光芯片进行精准控温的技术。半导体制冷片(TEC)体积小、精度高，能快速将芯片产生的热量传导出去，确保芯片在恒定的最佳温度下工作，富信科技正是这一领域的核心企业。