与谷歌合作的境内上市公司及核心技术逻辑简览
一、光模块领域核心合作企业
中际旭创 （股价已高，谨慎）
核心技术：在1.6T光模块上，率先采用LPO 技术和CPO 共封装工艺路径。其1.6T产品使用EML 光源，并已开始研发下一代的TFLN 结合硅光的混合集成方案，以进一步降低功耗和成本。其技术领先性体现在量产良率和功耗控制上，比竞争对手提前近一年达到规模量产标准。
新易盛 （股价已高，谨慎）
核心技术：其通过谷歌验证的800G SR8光模块，核心优势在于采用了VCSEL 方案，在短距离多模光纤传输中具有成本和功耗优势。同时，公司是LPO 技术的积极倡导者和实践者，其LPO光模块能省去传统的DSP芯片，将端到端延迟从纳秒级降低至皮秒级，并降低约50%的功耗，完美适配谷歌TPU集群内部高速互联的需求。
核心技术：其通过谷歌验证的硅光模块，采用了自主设计的硅光芯片，通过异质集成技术将III-V族激光器与硅光波导耦合，解决了硅本身不发光的问题。其宣称的“传输时延降低30%，能耗降低40%”正是源于硅光技术的高度集成性和低传输损耗。在LPO 方面，其自研的线性驱动TIA和Driver芯片是关键。
核心技术：其3.2T CPO光引擎是前瞻性技术，将光引擎与交换芯片共同封装在同一个插槽中，彻底取代传统可插拔光模块。其“能效低至5pJ/bit”的指标在全球范围内领先，这依赖于其在高密度光纤阵列、微光学透镜以及高效热管理 方面的深厚积累。
核心技术：其差异化技术路线在于薄膜铌酸锂。TFLN调制器相比传统的硅光或磷化铟方案，具有高带宽、低损耗、低 Chirp 等优点，能支持更长的传输距离和更高的单波速率（如其实现的单波长200G）。这使得其800G光模块在保持低功耗（11.2W）的同时，性能指标优异。
二、OCS技术合作企业
核心技术：其MEMS-OCS 的核心是微机电系统 微镜阵列。通过静电驱动数万个微米级的镜片，实现任意输入输出光纤端口的光路连接。技术壁垒在于微镜的定位精度、稳定性和可靠性。其192x192端口的超高集成度，要求微镜的偏转角度和重复精度达到极高水平，且能承受数百万次的切换而无性能衰减。
核心技术：其提供的光纤准直器 是OCS中实现低损耗光路对接的关键，技术在于将光纤发出的发散光转换为准直光，核心参数是准直距离和插损。波分复用环形器 则允许光信号在单根光纤中双向传输，依赖的是薄膜滤光片 和法拉第旋转器 等精密光学元件的设计与组装技术。
核心技术：作为MEMS芯片的代工厂，其技术体现在8英寸MEMS晶圆 的制造工艺上。包括深硅刻蚀 以形成微镜结构、原子层沉积 以精确控制薄膜应力、晶圆级键合 以形成密封真空腔（防止空气阻尼影响微镜运动速度与寿命）等。高毛利率正反映了其制造工艺的技术壁垒。
核心技术：其替代MEMS的光波导方案，很可能基于PLC 或硅光技术。通过在芯片上刻蚀波导通路，并使用热光或电光效应来改变折射率，从而实现光路的切换。这种方案没有机械运动部件，因此切换速度（微秒级甚至纳秒级）和可靠性远超MEMS方案，但技术挑战在于集成度、插损和串扰的控制。
三、PCB配套企业
核心技术：服务于谷歌TPU的44层超高多层板，技术难点在于层间对位精度、阻抗一致性 和高频信号完整性。需要使用超低损耗/超低粗糙度的铜箔 和改性环氧树脂/PTFE 等高端材料，并采用背钻 技术以消除stub对高速信号的影响。封装基板 技术则要求更精细的线宽线距和更高的布线密度。
胜宏科技 （股价已高，谨慎）
核心技术：其30层HDI+正交背板方案，是AI服务器架构的核心。任意层HDI 技术通过多次激光钻孔和电镀填孔，实现高密度互连。正交背板 允许计算板和交换板垂直插拔，其技术难点在于确保长距离、高速差分信号在复杂PCB中的传输质量，对背钻深度控制和电源完整性 要求极高。
核心技术：在FPC 领域，其技术在于在柔性基材上制作精密的线路，用于光模块内部和服务器铰接处。在高速连接器 领域，其优势体现在精准的冲压/电镀技术 和高频仿真设计能力，确保连接器在毫米波频率下的良好性能。
四、光纤/连接器领域企业
核心技术：G.654.E超低损耗光纤通过优化芯层掺杂和波导结构，在1550nm窗口同时实现超低衰减和大有效面积，显著延长无中继传输距离。空芯光纤 是颠覆性技术，让光在空气中传输，其衰减、延迟和非线性效应比传统实心光纤有数量级的提升，但技术成熟度和成本是当前挑战。
核心技术：MPO连接器 的技术壁垒在于精密注塑 和研磨 工艺，需要将12根或24根光纤的端面在同一个插芯内实现超高精度（微米级）的对齐，并将端面研磨成球面或斜面 以减少回波损耗。MDC 是一种更小型化的连接器，技术类似，但对精度的要求更为苛刻。
五、封装测试与硬件制造企业
核心技术：为谷歌TPU提供的2.5D/3D封装，核心是硅中介层 或重新布线层 技术。通过TSV在硅中介层上制造数万甚至数十万个硅通孔，实现其上多个芯片的超高密度互连。这涉及到晶圆减薄、TSV深孔刻蚀与填充、微凸点制作 等尖端工艺。
核心技术：在AI服务器整机组装中，其技术体现在系统级热设计与仿真、电源分配网络设计 和高速信号完整性测试 上。需要确保成千上万个高速信号通道在整机系统中都能稳定工作。立讯在800G硅光模块的封装上，则需解决硅光芯片与光纤阵列的高精度、低成本耦合问题。
六、散热与电源设备企业
核心技术：其数据中心液冷系统，特别是用于GPU/TPU的冷板技术，核心在于流道设计（确保冷却液均匀覆盖所有高热元件）、材料兼容性（防止腐蚀和泄漏）以及系统控制（精确调节流量和温度，应对动态负载）。其技术优势在于将风冷和液冷混合使用，实现最佳能效比。
七、端侧AI SoC与Gemini模型合作企业
核心合作项目/产品：智能终端AI SoC、与谷歌Gemini Nano端侧大模型的深度适配与优化
合作深度与模式：作为谷歌长期合作伙伴（如Android TV生态），晶晨股份的下一代高性能AI SoC已完成与谷歌轻量化大模型Gemini Nano的适配与部署。双方合作旨在将强大的端侧AI能力注入至智能电视、机顶盒、车载信息娱乐系统及其他智能物联网终端，实现离线或低延迟的AI应用。
技术细节与突破：
高性能NPU与异构计算架构：
其新一代SoC集成了自主研发的、算力可达10-20 TOPS 的专用神经网络处理单元。该NPU支持INT8/INT16/FP16混合精度计算，以兼顾能效与精度。
采用“CPU + GPU + NPU” 的异构计算架构，通过高效的片上互联总线 和共享内存 设计，实现任务在不同计算单元间的动态分配与协同处理，为Gemini Nano模型提供最优化的计算资源调度。
模型压缩与推理引擎深度优化：
与谷歌合作，对Gemini Nano模型进行了定点化、剪枝 和知识蒸馏 等先进的压缩技术，在保证模型精度的前提下，显著减小了模型体积和对计算资源的需求。
提供了高度优化的AI推理SDK，该SDK能够将压缩后的Gemini Nano模型高效编译并部署到其NPU上运行，实现了极致的端侧推理速度。
多模态融合处理能力：
SoC内集成了强大的视觉处理单元 和音频DSP，能够高效处理视频、图像和音频信号。这使得搭载该芯片的设备能够充分利用Gemini Nano的多模态理解能力，实现如本地化的实时视频内容分析、多语言语音助手、情境感知等复杂AI功能。
晶晨股份通过此举，从传统的多媒体芯片供应商，成功转型为端侧AI计算平台的核心提供者，卡位下一代人机交互入口，与谷歌共同开拓广阔的边缘AI市场。
这些补充的技术细节揭示了这些公司为何能进入谷歌苛刻的供应链，它们的竞争优势往往建立在多年的材料、工艺和设计经验积累之上，形成了较高的技术壁垒。
$腾景科技(SH688195)$ $赛微电子(SZ300456)$ $德科立(SH688205)$ 高标高价股请自行去除。可深入挖掘OCS相关公司。
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