（来源：智能计算芯世界）

当 ChatGPT、文心一言等大模型不断突破能力边界时，支撑其训练的 AI 算力集群正面临通信瓶颈。传统电交换机的 “光电转换” 流程，已难以满足海量 GPU/TPU 协同所需的高带宽、低时延需求。此时，OCS 光交换机凭借全光信号传输的特性，成为 AI 数据中心的 “新基建” 核心。

OCS 光交换机，即光电路交换机，通过配置光交换矩阵建立直达光学路径，无需像电交换机那样反复进行 “光、电、光” 转换。打个比方，电交换机像繁忙邮局，需拆封信件（读取数据包）再分类投递；而 OCS 如同自动化铁路调车场，直接切换轨道（光路），让数据以光速直达目的地。这一特性使其延迟、功耗显著降低，还能实现跨代设备无缝互联，延长硬件使用寿命。

在 AI 算力集群中，OCS主要适配三大场景：谷歌 TPUv4 集群用它强化单节点性能（Scale-Up），Jupiter 架构靠它实现多节点协同（Scale-Out），英伟达 DCI 则通过它完成跨数据中心互联（Scale-Across）。

以谷歌集群为例，4096 个 TPU v4 芯片仅需 48 台 136 端口 OCS，TPU 与 OCS 比例达 85:1；未来升级到 9216 个 TPU v7 芯片，因采用 320 端口高密度 OCS，仍只需 48 台，比例提升至 192:1，扩展性优势凸显。

当前OCS主流技术路线有四类：占市场 70% 份额的 MEMS 微镜方案，靠半导体工艺控制微镜偏转，兼顾性能与成本，谷歌、Lumentum 是主要推动者；数字液晶方案无运动部件但切换慢，适合静态场景；压电陶瓷方案传输损耗低，却难扩展多端口；硅光波导切换快，却面临损耗与串扰难题，暂未大规模商用。

从产业看，OCS 市场正高速增长。全球规模将从 2020 年 0.7 亿美元增至 2025 年 7.8 亿美元，年复合增长率 62%，2031 年预计达 20.2 亿美元。不过市场集中度高，2025年前四大厂商占 69% 份额，谷歌、Coherent 等领跑。国内企业也在加速追赶：英唐智控通过收购光隆集成，整合 MEMS 微振镜与 OCS 系统技术，打造全制程能力；赛微电子作为 MEMS 代工龙头，2023 年已实现 MEMS-OCS 量产，北京产线正推进小批量试产。

随着 AI 大模型向千亿参数、万亿 tokens 规模迈进，OCS 光交换机的需求将持续释放。这场 “光替代电” 的通信革命，不仅是技术迭代，更可能重塑 AI 算力基础设施格局，而提前布局的企业，或将抢占下一轮产业红利。