谷歌TPU v7开放部署，催生OCS产业链红利

谷歌TPU v7大规模外供：搅动AI算力格局 光模块产业链迎“风口”

在AI技术步入快车道的背景下，算力逐渐成为企业科技竞赛的关键制高点。谷歌近年来动作频频，不仅在大模型和AI算法层面引领创新，其自研的张量处理单元（TPU）正加速走向市场化，成为AI产业链上的重要变量。

TPU硬实力全面进化，开放部署直面英伟达

今年11月，谷歌正式宣布第七代TPU v7（代号Ironwood）将于近期大规模上市，并首次向企业客户开放自有数据中心部署权。这一策略被业内视为谷歌意图打破英伟达GPU主导格局的关键一步，消息一出即提振谷歌股价，年内累计涨幅大幅跑赢英伟达。

回顾TPU的发展，自2015年发布第一代起，谷歌便坚持专用化思路，核心在于为AI主流工作负载深度优化。与通用GPU恶补可编程性不同，TPU极力压榨矩阵运算效率，将芯片资源聚焦于卷积、矩阵乘法等核心环节。在迭代升级之下，第七代TPU不仅单芯片FP8算力突破4614 TFLOPS，核心容量、高带宽等参数也全面拉升。单个大集群可容纳9216颗芯片，相比TPUv4扩容一倍，显存升级至192GB HBM3e，芯片间带宽高达9.6 Tb/s。

性能提升之外，谷歌TPU v7看点还在于能效——其每瓦性能相较上一代提升2倍，为超大规模推理场景带来显著成本优势。这一“高能低耗”路线直接对标当前AI硬件一哥英伟达Blackwell B200。后者单芯片算力约4500 TFLOPS（FP8）、内存192GB HBM3e，但在成本与灵活性上TPU已具优势。

面对挑战，英伟达也罕见发声，既祝贺谷歌，又重申自身平台的通用性和生态护城河：GPU兼容所有主流AI模型，灵活适配多种计算场景，而ASIC（TPU）则更加专用、门槛更高。可以预见，未来一段时间，GPU与TPU的主通用、专用路线之争仍将持续深化。

市场加速转向ASIC，性价比优势驱动规模化替换

事实上，越来越多AI头部企业也在自研、部署专用AI芯片——马斯克旗下xAI团队已推进ASIC落地。谷歌TPU标志性事件则是Anthropic一次性签下100万个定制TPU订单，订单金额高达数百亿美元，TPU正式踏入商业级大模型训练服务市场。机构预测，2026年谷歌TPU出货量有望突破400万颗，带动自上而下的产业链增量。

推进市场化的底气，既来源于TPU的算力、能效，更体现在成本杀手锏。据公开数据，相较同等算力水平的英伟达H100/A100，TPU成本可降至不足五分之一——在超大规模集群部署中，成本优势极具吸引力。浙商证券预计，2028年AI ASIC市场份额将提升至整体AI芯片市场的19%。

“电算＋光连”驱动AI基建革新，光模块产业链乘风而起

TPU v7性能进一步释放背后，是谷歌系统级创新带来的突破，尤其是在芯片互联方面。Ironwood大集群通过48台光电路交换机（OCS）串联，采用领先3D Torus拓扑，单集群9216颗芯片互联带宽可高达9.6 Tb/s。OCS光交换网络不仅降低延迟、扩展零宕机运维，更在大规模集群间实现低能耗、高稳定通信。自TPU v4起，谷歌便逐步导入OCS，现已成为AI集群基建新范式。

据SemiAnalysis测算，定制OCS可整体提升网络吞吐30%，功耗降低40%，宕机时间下降50倍，资产效率与长期支出优势明显。光通信架构成熟带来的产业机会同样显著。Lightcounting数据预测，2024-2029年OCS市场年复合增速将达28%。其中，中际旭创已成为谷歌光模块主供商，其海外平台TeraHop正深度布局硅光OCS。腾景科技、光库科技也通过不同链路切入谷歌OCS供应体系。

结语

谷歌TPU商业化进程的加速，无疑为AI大算力市场注入了新变数。以TPU为代表的专用AI芯片正在加速下沉，更高效能和更优成本正改变产业链格局。而底层“电算+光连”创新，则为光模块等硬科技公司带来新的增长机遇。未来，随着AI大模型落地行业应用，各层级算力、互联、存储等核心环节都有望迎来新一轮产业红利。