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🚀 AI 算力爆發！Google Ironwood 機櫃系統引爆 800G/1.6T 光模組浪潮

作者：小編於 2026-02-11

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因應 AI 算力需求爆發，Google 推出結合 3D Torus 拓樸與 Apollo OCS 全光網路的 Ironwood 機櫃系統，將推升 800G 以上高速光收發模組的出貨佔比於 2026 年突破 60%。此架構的核心優勢在於使用「MEMS 微型反射鏡」技術，實現數據光纖直接對接，省去光電轉換過程。相較於傳統交換機，OCS 功耗僅 100 瓦，大幅節能 95%。

供應鏈方面，領導廠商中際旭創與新易盛預計囊括八成 Google 訂單，而 Lumentum 則掌控 OCS 關鍵 MEMS 零組件。隨著 TPU 出貨量增長帶動超過 600 萬支高速光模組需求，光通訊已成為繼 GPU、記憶體外，決定算力擴充效率與成本的第三關鍵。此外，全光架構具備極佳的升級彈性，未來邁向 1.6T 僅需更換模組，大幅降低長期營運成本。

🚀 AI 算力爆發！Google Ironwood 機櫃系統引爆 800G/1.6T 光模組浪潮

在人工智慧（AI）與大語言模型（LLM）狂飆的時代，「算力」已成為國家級的軍備競爭。然而，當所有人都在關注 NVIDIA 的 GPU 或是 Google 的 TPU 晶片效能時，另一個足以決定運算成敗的隱形戰場正在升溫——那就是**「光通訊互連架構」**。

2026 年，Google 正式推出新世代 Ironwood 機櫃系統，這套系統結合了革命性的 3D Torus 網路拓樸與 Apollo OCS 全光網路交換技術。這不僅僅是硬體的升級，更是一場關於「光、電、能」的重新分配。本文將深度解析為何 800G 以上高速光收發模組將在 2026 年佔據全球 60% 的出貨比重，以及台灣與全球供應鏈如何在這一波「全光網路」浪潮中卡位獲利。

📌 快速導航：文章精華目錄

引言：當 AI 的瓶頸不再是晶片，而是「傳輸」
🏗️ Google Ironwood 核心解密：3D Torus 與全光網路的完美結合
💎 800G/1.6T 光收發模組：從「選配」變成 AI 資料中心「標準配備」
📊 性能與節能對照表：Apollo OCS vs. 傳統電交換網路
🔬 技術核心：MEMS 微型反射鏡如何實現 95% 的極致省電？
🏭 全球供應鏈佈局：中際旭創、新易盛與 Lumentum 的三足鼎立
📈 未來展望：1.6T 時代的無痛升級與成本優勢
💡 專家建議：投資人與技術決策者如何布局光通訊紅利？
🏁 結論：光通訊將成為繼 GPU、記憶體後的第三大算力關鍵

🏗️ Google Ironwood 核心解密：3D Torus 與全光網路的完美結合

Google 在 AI 基礎設施的佈局一直走在最前線。Ironwood 機櫃系統的設計哲學在於「分層治理」。

⚡ 銅纜處理「短距」，光纖處理「長距」

在 Ironwood 機櫃內部，TPU 晶片之間透過高頻高速銅纜進行極短距離的互連。這種設計能極大化降低機櫃內的延遲。然而，一旦涉及「跨機櫃」或是「跨叢集」的大規模資料交換，銅纜的衰減與功耗便成為災難。這時，Apollo OCS（Optical Circuit Switch）全光網路正式登場。

🌐 3D Torus 網路拓樸

不同於傳統樹狀網路架構，3D Torus 讓每個節點在三維空間中與鄰近節點互連，形成一個高冗餘、低延遲的網狀拓樸。搭配 Apollo OCS，Google 能靈活地在「光層」動態調整資料路徑，不需要經過複雜的電訊號處理。

💎 800G/1.6T 光收發模組：從「選配」變成 AI 資料中心「標準配備」

隨著 Ironwood 系統的普及，高速光模組的需求呈現指數型成長。預估 2026 年，800G 以上產品的出貨佔比將從 2024 年的 19.5% 飆升至 60% 以上。

📈 市場需求試算：

2026 年 Google TPU 出貨預估： 約 400 萬顆。
對應高速光模組需求： 預計將突破 600 萬支。
主要趨勢： 800G 是現階段主流，但 1.6T 已在設計藍圖中蓄勢待發。

這種轉變的主要動力在於 AI 模型參數量的爆炸，單一晶片的運算能力再強，若沒有足夠寬的「水管（帶寬）」將資料送出，晶片將長期處於「飢餓等待」狀態。

📊 性能與節能對照表：Apollo OCS vs. 傳統電交換網路

為什麼全光網路是唯一的未來？我們透過下表看見驚人的功耗差異：

比較維度	傳統電交換機 (Packet Switch)	Apollo OCS 全光交換機	產業影響與變革
單台功耗	約 3,000 瓦 (3kW)	僅約 100 瓦	減少約 95% 耗電量
訊號轉換	光→電→光 (反覆轉換)	全光路徑 (直通)	消除電訊號轉換產生的熱能與延遲
頻寬升級	需更換整台交換機設備	僅需更換末端光收發模組	大幅降低未來升級至 1.6T 的成本
物理結構	複雜電路板與散熱系統	MEMS 微型反射鏡矩陣	設備體積更小，可靠度更高
適用場景	傳統雲端資料處理	大規模 AI 訓練叢集	專為高效能算力堆疊而生

🔬 技術核心：MEMS 微型反射鏡如何實現 95% 的極致省電？

Apollo OCS 技術的神奇之處在於它使用了 MEMS（微型機電系統）微型反射鏡。

🚫 告別「光電轉換」的噩夢

在傳統網路中，光訊號進入交換機後，必須先轉換成「電訊號」進行解碼與路由，然後再轉回「光訊號」送出。這過程就像是在高速公路上每過一個收費站都要換一次車，既耗時又耗油。

🪞 直接對接的光學鏡像

Apollo OCS 內含數百片極小的反射鏡。當資料需要從機櫃 A 傳送到機櫃 B 時，系統會透過電壓控制這些微鏡片的角度，讓載有數據的雷射光束「彈射」到目標光纖。

低功耗： 因為不處理位元資料，交換機只負責「反射」，功耗極低。
零延遲： 光束在玻璃纖維與空氣中直行，幾乎沒有任何電處理延遲。

🏭 全球供應鏈佈局：中際旭創、新易盛與 Lumentum 的三足鼎立

高速光模組與全光網路的技術門檻極高，供應鏈呈現高度集中的態勢。

🥇 第一梯隊：InnoLight (中際旭創)

作為 Google 長期的合作夥伴，中際旭創在矽光子技術與 1.6T 平台的開發上具有先發優勢。預計其在 Google 800G 以上光模組的訂單占比將維持領先地位。

🥈 第二梯隊：Eoptolink (新易盛)

新易盛憑藉著優異的生產良率與成本控制，緊隨其後。中際旭創與新易盛兩者合計預計將囊括 Google 近 80% 的訂單量。

🛠️ 關鍵零組件：Lumentum

Lumentum 是 OCS 系統中 MEMS 鏡像模組的核心供應商。由於 MEMS 的生產製程複雜且產能有限，Lumentum 的產能規劃將直接決定全球 Apollo OCS 系統的導入節奏。此外，Lumentum 在高功率雷射（EML/CW Laser）的供給能力，也是 1.6T 時代的關鍵。

📈 未來展望：1.6T 時代的無痛升級與成本優勢

Google 這套全光架構最強大的地方在於「向下相容性」。

當未來算力需求再次翻倍，企業必須將頻寬從 800G 提升至 1.6T 時：

不需更換： 交換機（OCS）不需更換，光纖佈線不需重拉。
只需更換： 僅需更換機櫃末端的高速光收發模組。

這種「無痛升級」的特性，讓 Google 算力叢集的 TCO（總擁有成本） 遠低於競爭對手，也讓 1.6T 模組的普及速度可能比市場預期的更快。

💡 專家建議：投資人與技術決策者如何布局光通訊紅利？

針對 2026 年光通訊產業的爆發，我們給出以下三大建議：

🔒 關注「矽光子」技術成熟度： 隨著 1.6T 時代到來，傳統封裝已達極限。具備矽光子整合能力的廠商（如台積電合作夥伴、中際旭創）將擁有長期話語權。
🔌 追蹤電力供應鏈： 雖然 OCS 交換機省電，但 TPU 算力堆疊依然耗電巨大。能同時提供「高效能光互連」與「液冷散熱方案」的廠商將更具吸引力。
📊 重視「光模組與晶片出貨比」： 過去光模組與晶片的配比約 1:2，但在 3D Torus 架構下，配比可能拉升至 1:1.5 甚至更高，這意味著光模組市場的成長斜率將陡峭於晶片市場。

🏁 結論：光通訊將成為繼 GPU、記憶體後的第三大算力關鍵

「算力的擴充，不再只是堆疊晶片，而是堆疊光連接。」

Google Ironwood 與 Apollo OCS 的成功，證明了**「省電」與「省錢」**才是 AI 商業模式能否落地的終極指標。當 800G 以上高速光收發模組在 2026 年成為標準配備，光通訊將正式擺脫傳統網通零件的定位，躍升為 AI 算力核心的「數位大腦血管」。

技術演進已無回頭路，從 800G 到 1.6T 的跨越，將是未來兩年半導體與通訊產業最亮眼的增長曲線。

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