“永远不要投资一家你无法理解的企业”
谷歌TPU大规模集群的核心秘密就在于OCS（光电路交换） 加上 3D Torus（三维环面） 拓扑结构。这套组合拳彻底颠覆了传统的英伟达 英伟达 InfiniBand + 胖树 (Fat Tree) 架构
英伟达 InfiniBand + 胖树 (Fat Tree) 架构像一个超级枢纽机场，想象一个巨大的国际机场。每一个登机口就是一台 GPU 服务器。胖树架构 (Fat Tree)： 这是一种层级分明的网络结构。为什么叫“胖”树？因为越往树根（核心层）走，线路越粗（带宽越大），保证任何两个登机口之间都有足够宽的路，不会堵车。InfiniBand (IB)： 这是机场的“超级跑道”。它是一种极低延迟的通信协议，支持 RDMA（直接内存访问），让 GPU 可以不经过 CPU，直接读写另一台 GPU 的内存。这种模式工作方式是（光-电-光）：数据从 GPU 出来（电） -> 变成光（光模块） -> 传到交换机。交换机必须把光变回电，看一眼数据包要去哪，转发，然后再变成光发出去。
优点： 全连接（Non-blocking）。 理论上，网络里任何两台 GPU 都可以随时满速通话。
缺点： 费钱、费电。交换机里全是昂贵的芯片（Retimer/Switch ASIC），光电转换次数多，功耗巨大。
谷歌 OCS + 3D Torus 架构像魔方大厦想象一个巨大的魔方，魔方里每一个小方块就是一个 TPU。3D Torus (三维环面)： 每个 TPU 不连中央交换机，而是直接用线连着它 上、下、左、右、前、后 的 6 个邻居。“环面”的意思是：最左边的芯片直接连最右边，形成闭环。数据像接力棒一样，一个传一个。
OCS (光电路交换)： 这是谷歌的必杀技。在传统的 Torus 结构上，谷歌加了一层 OCS 交换机。工作方式： OCS 内部没有电芯片，全是 MEMS 微镜子。它不看数据包，只负责反射光。
动态变形： 就像给魔方装了传送门。如果训练一个模型发现“左边”和“右边”交互特别多，OCS 就可以转动镜子，瞬间搭一条光路，让它们直接连通。
优点： 省电、极快。 中间不需要“光-电-光”转换，就是光在飞。
缺点： 编程极其复杂，对编译器要求极高（需要预知数据流向）。
在通往 AGI 的道路上，能源效率是物理学的铁律。当集群规模达到 10万张卡 甚至 100万张卡 时，英伟达架构中“光模块和电交换机”消耗的电力将超过 GPU 本身。这在物理上是不可持续的。谷歌的 OCS 模式是“绿色”的。 光在传输过程中不耗电，只有镜子转动那一下耗电。同时3D Torus + OCS 的光速直连，在超大规模并行训练中，能把通信延迟压到物理极限。
以上是能耗和通讯延迟的区别，我最看好谷歌TPU道路最核心的观点就是：当你把谷歌 TPU v4/v5 大规模集群与人类大脑放在一起审视时，你会发现两者在设计哲学上有着惊人的“趋同进化”。
谷歌的工程师其实是在用硅基芯片、光纤和微振镜，试图重现碳基大脑的某些“高效能机制”。
以下是两者在运行机制上的四大相似之处：
1. 微观核心：“脉动”与“突触” (Systolic Array vs. Synapse)这是计算的最底层。
大脑的方式（生物学）： 神经元之间通过突触连接。信号不是静止的，而是像波浪一样在神经网络中传递。当电信号流过突触时，会被突触的强弱（权重）瞬间放大或缩小，完成了一次“计算”。TPU 的方式（脉动阵列）： TPU 的核心设计叫 Systolic Array（脉动阵列）。传统的 CPU/GPU 是把数据搬来搬去（读内存-计算-写内存）。TPU 则是让数据像心脏泵血（Systolic）一样，单向流动穿过成千上万个计算单元。数据流过的一瞬间，就和单元里的数字（权重）相乘。
2. 宏观连接：“白质”与“OCS光交换” (White Matter vs. OCS)，这是两者最神似的地方，解决了“远距离通信”的问题。
大脑的方式： 大脑皮层有两套连接系统：灰质（局部）： 神经元和隔壁邻居紧密连接，处理局部信息。
白质（长程）： 是一束束神经纤维（轴突），像高速公路一样，把大脑左边的信号瞬间传到右边，或者把视觉区的信号传给语言区。
TPU 集群的方式：3D Torus（局部直连）： 每个 TPU 芯片直接连着上下左右前后的 6 个邻居。这就像大脑的灰质，处理局部的高频通信。
OCS 光电路交换（长程动态）： 那些 MEMS 反射镜就是 TPU 集群的白质。它能瞬间建立一条“光速通道”，让集群一端的芯片直接和另一端的芯片对话，而不需要经过中间无数个节点的转发。
3. 可塑性：“神经可塑性”与“动态拓扑” (Plasticity vs. Dynamic Topology)
大脑是活的，TPU 集群在某种意义上也是“活”的。
大脑的方式： 神经可塑性 (Neuroplasticity)。当你学习新技能时，大脑会物理上断开某些连接，建立新的连接。大脑的物理结构会随着任务而改变。TPU 集群的方式： 传统的英伟达集群，线插好了就定死了。但谷歌的 OCS 允许动态改变拓扑。如果是训练 GPT 这样的大语言模型，OCS 会把光路扭成一种形状。如果是做推荐系统，OCS 会把光路扭成另一种形状。
4. 规模效应：“功能分区”与“模型并行” (Functional Areas vs. Model Parallelism)
单个神经元毫无智慧，单个 TPU 芯片也存不下大模型。智慧涌现于规模之中。
大脑的方式： 大脑通过功能分区协作。视觉皮层处理图像，海马体负责记忆，额叶负责决策。成百上千亿个神经元分工明确，同时开火。TPU 集群的方式： 在训练万亿参数模型（如 Gemini）时，谷歌使用模型并行 (Model Parallelism)。这个 Pod（数千个芯片）模拟模型的“眼睛”（视觉层）。那个 Pod 模拟模型的“语言中枢”（Attention 层）。相似性： “分布式涌现”。两者都不是靠一个超级核心（单核 CPU）统领全局，而是靠海量、相对简单的单元，通过极高带宽的通信，协同产生复杂的智能。
人类大脑是经过数亿年进化出的、能耗比最高的“生物计算机”。谷歌 TPU 集群（尤其是 OCS+3D Torus 架构）则是人类工程师为了追求极致效率，在“硅基世界”里对大脑结构的一次笨拙但宏大的模仿。大脑用生物电和化学递质，实现了 20瓦 功耗下的通用智能。TPU 集群用电子和光子，虽然功耗还是兆瓦级，但它正在通过全光互联（模拟白质）和脉动阵列（模拟突触），一步步逼近大脑的运行效率极限。
这就是为什么全光互联不仅仅是一个硬件升级，它是 AI 算力通向“类脑效率”的必经之路。
目前算力市场是 $英伟达 (NVDA.US)$ 的天下。但为了实现真正的 AGI，未来的数据中心架构一定会向谷歌的“全光互联”方向演进。英伟达自己也在搞 NVLink Switch（尝试在机柜内减少光电转换），未来英伟达也极大概率会收购或研发类似 OCS 的技术来解决功耗墙问题。
Deepseek只是虚惊一场，Deepmind才是 $英伟达 (NVDA.US)$ 的“斯普特尼克时刻”
以下是我个人认为利好的股票
龙头 $谷歌-A (GOOGL.US)$ 人工智能时代的 $苹果 (AAPL.US)$
$博通 (AVGO.US)$ASIC和全光互联绝对龙头
$迈威尔科技 (MRVL.US)$Marvell在2021年豪掷100亿美元收购了 Inphi。 Inphi是光互联技术的鼻祖级公司，拥有最强的TIA（跨阻放大器）、Driver（驱动器） 和 硅光 技术储备。这让Marvell从一个单纯的数字芯片公司，变成了拥有光电模拟混合信号能力的巨头。在处理光信号的物理层技术上，Inphi的遗产是Marvell最硬的底气。（被严重低估）
$Lumentum (LITE.US)$它是谷歌 OCS 交换机内部 MEMS 阵列的主要供应商。没有它的镜子，就没有 OCS。
$Coherent (COHR.US)$ Coherent（收购了 Finisar 和 II-VI）同样拥有顶级的 MEMS 技术和 WSS（波长选择开关）
技术。
$Ciena (CIEN.US)$数据中心互联（DCI）与长距离传输之王
$Fabrinet (FN.US)$ OCS 的“组装工厂”
$Viavi Solutions (VIAV.US)$ 做滤光片（Filter）和测试设备的。Lumentum 造镜子需要用到 Viavi 的镀膜技术和材料，属于供应链上游的一环，价值量相对较小
A股中个人感觉不错的股票
$赛微电子 (300456.SZ)$全球MEMS代工龙头，拥有制造光开关所需微振镜的核心工艺。拥有全球领先的 MEMS 晶圆代工能力（瑞典 Silex 产线）。
$腾景科技 (688195.SH)$精密光学元件（如非球面透镜、Z-block组件、滤光片）。这些微小元件是 Lumentum 制造高端光模块（Transceiver）时必不可少的零部件。
$光库科技 (300620.SZ)$光库科技不仅是供应商，还收购了 Lumentum 位于意大利的铌酸锂高速调制器生产线。
$福晶科技 (002222.SZ)$福晶科技是全球非线性光学晶体（LBO/BBO）的绝对龙头（市占率极高）。
长飞光纤光缆 (06869.HK)拥有空芯反谐振光纤技术，适合超低延迟传输。
我个人认为有压力的股票
在传输距离上， 铜线在 224G/s 的高速下，传输距离只有 1-2米。再远信号就衰减没了。所以英伟达只能把 72 个 GPU 挤在一个机柜里。光纤传 100米 几乎没有损耗。全光互联打破了物理距离限制，不再需要把服务器挤在一起，也就不需要那套复杂的铜互联系统。在全光架构下，机柜内部那几千根昂贵的高速铜缆（DAC/ACC）直接被光纤跳线取代了。
备注：本文只是分享自己一点选股思路，不构成任何投资建议，最近个股涨幅巨大，请大家注意风险！
