2024Google OCS技术应用场景、解决方案及产业链投资机会分析报告

目录 一、Google位居AI行业第一梯队，有望进一步加强AI领域投资.................................6 （一）Google为大模型领域奠基者，最新发布的Gemini彰显深厚底蕴.................61、超前提出AI First战略，长期深耕大模型和算力设施.......................................62、自研的AI芯片TPU，支撑Google AI技术及业务发展的重要利器................8（二）Google Cloud支撑公司业绩向好，AI领域投资有望进一步加强.................11 二、自研基于OCS的光连接新方案，进一步提升TPU集群性能.................................14 （一）OCS的应用场景1：Jupiter数据中心..............................................................14（二）OCS的应用场景2：TPUv4计算中心.............................................................17 三、深度剖析Google OCS解决方案：器件高度定制化..................................................20 （一）基于MEMS器件的OCS成为新的光交换方案..............................................20（二）适配OCS需求，定制化设计光模块................................................................22（三）光模块内创新性引入环形器，传输效率进一步提升.....................................24（四）更高链路预算需求带来的光芯片与电芯片配套升级.....................................26（五）两层连接释放大量铜缆与光纤需求.................................................................28 四、AI浪潮加速算力基础设施的演进，重点关注产业演变趋势带来的机遇................29 （一）趋势1：自研低成本算力部署方案或成为新选择，有助于算力基础设施的快速建设...............................................................................................................................29（二）趋势2：AI巨头的算力需求景气度高，进一步推动高度定制化成为新商业模式.......................................................................................................................................30（三）趋势3：网络架构升级将催生如OCS等新型设备的落地应用，带来产业格局变化...................................................................................................................................31 图表目录 图表1 2017年以来，Google在AI大模型方向的重要里程碑.........................................6图表2 Gemini Ultra与GPT-4的性能对比...........................................................................7图表3 Gemini专为多模态用例而设计................................................................................7图表4 SGE应用AI提升用户搜索体验..............................................................................8图表5 Google Engine提供可挂载GPU的虚拟机服务......................................................8图表6 TPUv4芯片的逻辑架构.............................................................................................8图表7 CPU、GPU、TPU工作原理对比.............................................................................9图表8 TPU采用脉动阵列以提升计算吞吐量.....................................................................9图表9 TPU性能逐步提升...................................................................................................10图表10 Google的TPU训练负载分配情况.......................................................................11图表11 Google分季度营业收入及利润率.........................................................................11图表12 Google分季度各业务收入占比............................................................................12图表13 Google Cloud业务季度收入持续增长..................................................................12图表14海外主要云厂商近年各季度资本开支情况.........................................................13图表15 Google历代数据中心网络的演进........................................................................14图表16 Google第五代网络架构Jupiter的内部结构........................................................15图表17传统CLOS架构与引入OCS网络架构的对比...................................................16图表18在OCS基础上引入WDM、环形器等技术的Jupiter网络 ................................16图表19 TPUv4单芯片封装（左）和Tray（右）............................................................17图表20单个TPUv4 Rack由16个TPUv4Tray组成.......................................................17图表21 8×8 Rack构成整个TPUv4计算机系统...............................................................18图表22一个cube（rack）由64个TPU节点组成..........................................................19图表23每个cube都需要和三个方向的OCS连接，组成3D Torus拓扑.....................19图表24 64个TPUv4 rack与48个OCS之间需要6144条光纤连接.............................19图表25 OCS的内部构造及实际布局................................................................................20图表26 MEMS反射镜结构和核心组成............................................................................21图表27 OCS的整体架构....................................................................................................21图表28 MEMS在电信领域的市场增长较快.....................................................................22图表29 2012-2021年度全球MEMS代工厂排名.............................................................22图表30数据中心网络中WDM光模块的演进.................................................................22图表31 CWDM4（上）和CWDM8（下）的光模块.......................................................22图表32中国企业已占据全球光模块Top10榜单最多数量.............................................23图表33部分光模块企业在800G/1.6T产品布局..............................................................23 图表34环形器可实现单光纤的双工通信.........................................................................25图表35环形器基于光偏振的实现原理.............................................................................25图表36腾景科技可提供光模块中的环形器.....................................................................26图表37 OCS配套光模块需改动的光芯片与电芯片设计.................................................27图表38 Credo面向800G的单向PAM4 DSP.....................................................