今天市场整体走的比较强，特别是前期强势AI方向再次走强，直接带动市场成交量放量超1000亿。

同时在近期热点散乱，量能不足的情况下，高辨识度的科技权重竖起大旗激活人气，或许容易带着市场走出趋势行情。

从光模块板块来看，新易盛年内短短8个多月时间，完成十倍行情。

拉长时间看，中际旭创3年翻了26倍，新易盛3年翻了32倍。（不做推荐，只做板块研究，历史表现不代表未来）

从消息面上来看，近期谷歌在国内展开了一场密集而关键的供应链审厂。

根据公开的报道，谷歌计划在2026年将TPU芯片出货量提升至600万颗，较此前目标上调50%。

今年以来谷歌在AI产业链不断加速投入，而本次审厂或许不仅关乎谷歌自身下一代AI算力基础设施的构建，更可能将深度影响整个产业链的未来格局。

这方面或许值得我们持续跟踪。

一、液冷或许不再是“备选项”

传统数据中心依赖风扇散热，但当单机柜功率密度突破50kW（TPU v7集群轻松超100kW），风冷效率断崖式下降，PUE（能源使用效率）急剧恶化。

液冷可将PUE压至1.1以下，比风冷节能30%以上，

在AI训练电费动辄上亿美元的背景下，这直接决定运营成本生死线。

据第三方测算，仅谷歌2026年用于TPU集群的二次侧液冷市场规模就将超过11亿美元。

而中国液冷整体市场有望从2025年的约200亿元，上增至2026年的可能超600亿元，3倍扩容。

更关键的是，液冷不是单一产品，而是一个包含CDU（冷却分配单元）、冷板、快插接头、循环泵、换热器在内的完整子系统。

这部分，每个环节或许都存在国产化的结构性机会。

从谷歌的近期密集审厂动作表明，若客户验证顺利，2026年存在开始放量的可能，但仍需观察实际下单节奏。

二、光通信速率升级

算力集群的本质，可能是成千上万颗芯片的协同作战。

而它们之间的“对话速度”，决定了整体智能上限。

一颗谷歌TPU v7每秒需交换数十TB数据，800G或许可能不够了，1.6T互联可能成为主要突破方向。

当前，800G光模块正进入大规模部署期，但真正的爆发点在于1.6T的切换窗口。

据LightCounting预测，2026年全球1.6T光模块市场规模将突破50亿美元，2024–2026年复合增速超200%。

更深远的是技术路线变革：LPO（线性驱动可插拔）和CPO（共封装光学）正逐步替代传统DSP方案，单位带宽成本下降40%以上，同时功耗降低30%。

这意味着，光通信板块不再只是“卖模块”，而可能也是参与定义下一代AI硬件架构。

往后看，高速光互联技术可能成为卡位未来算力网络的核心节点之一。

三、高端PCB+电源

一台AI服务器主板，可能用到40层以上、厚度控制在±0.05mm的高频高速PCB，材料需支持56Gbps甚至112Gbps信号传输。

这类产品良率低、认证周期长达12–18个月，一旦进入供应链，客户可能几乎不会轻易更换。

随着谷歌TPU v7/GPU Blackwell等平台全面采用Chiplet（芯粒）架构，主板复杂度指数级上升，对PCB的布线密度、热膨胀系数、介电损耗提出极致要求。

行业数据显示，AI服务器PCB价值量是普通服务器的3–5倍，且高端产能集中在少数几家厂商手中。

在算力军备竞赛下，高端PCB已从配套角色升级。

另外，980W的TPU芯片，意味着整机功耗轻松突破15kW/台。

传统12V供电架构效率低下、线损严重，48V高压直流（HVDC）甚至更高电压平台正成为新标准。

这不仅要求电源模块功率密度提升50%以上，还需引入固态断路器（SST）、智能配电单元等新器件，以应对毫秒级短路风险。

据IDC测算，2026年AI数据中心电源系统市场规模将达80亿美元，年复合增速超35%。

而其中，高功率密度、高能效、模块化设计的产品溢价能力显著。

写在最后

综合来看，谷歌审厂或许不是孤立事件，而可能是全球AI厂商进入“硬件交付”加速期。

在这场由功耗、带宽、密度、能效四大物理极限驱动的产业重构中，未来数个季度可能是订单可见、技术可验、产能跟踪的方向之一。

这方面或许值得我们持续跟踪研究。

特别声明：以上内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

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