1、四季度光模块行业景气度持续提升，光器件拉货和交付持续加速，相关公司四季度收入有望持续攀升；

2、产业趋势持续演进。技术趋势上1.6T光模块有望加速批量化，将催化硅光、CPO等新技术加速渗透；谷歌发布Gemini模型可实现多模态，性能大幅提升，将带来算力需求的持续升级；谷歌提出通过光电路交换机（OCS）实现TPU之间的互联，其产业趋势有望增加交换机中光学器件和光开关的价值量。

事件：12月6日，谷歌正式推出新的大语言模型Gemini 1.0，并针对不同场景发布Ultra、Pro和Nano三个不同版本。Gemini 1.0的Ultra版本在多项能力上超越GPT-4，并且成为第一个在MMLU（大规模多任务语言理解）上超越人类专家的模型。

从发布日起，Gemini可开始应用于Bard和Pixel 8 Pro智能手机；同时，谷歌还推出了全新的面向云端AI加速的TPU v5p ，这也是谷歌迄今为止功能最强大且最具成本效益的TPU（云张量处理单元），与TPU v4 相比，TPU v5p的FLOPS提高了2倍以上，高带宽内存 (HBM) 提高了 3 倍以上。

关于OCS方案下的光模块比例关系-以TPU v4为例。

谷歌在TPU v4阶段就将光互联作为重要的技术手段，通过OCS光交换的手段，实现TPU之间互联，可以根据模型训练的数据流重配置的性能。以TPU v4为例，4*4*4个TPU芯片组成的cube单元，进一步以4*4*4形式组成一个4096个芯片的超级计算机。

同一个cube中的TPU物理距离较近，可采用电缆互联；cube之间的互联则采用光缆形式，在cube组成的4*4*4阵列中，立体空间中相对的2个cube都连接到同一个OCS交换机，对应3*16共计48个OCS交换机，考虑OCS交换机128个端口（还有8个测试/维修端口），对应光模块数量为6144个。对应TPU:光模块数量关系为1:1.5。

产业影响1：应用超预期发展将缓解需求远虑，关注谷歌供应链。

谷歌Gemini模型可以同时识别和理解文字、图象、音频、视频、代码等不同类型信息，并可回答涉及复杂主题的问题，对算力的需求进一步提升。

谷歌引领AI应用端快速演进，叠加性价比更优的算力解决方案，将催化AI商业正循环的加速探索落地，此前市场对远期AI算力和光模块需求存有担忧，Gemini发布将有力改善远虑。

产业影响2：OCS光交换机方案提升光学部件产业价值。

谷歌自研光路开关芯片Palomar，使用二维MEMS反射镜阵列的技术实现光路的切换，从而OCS交换机采用全光方案，无需光电转换，降低了光路系统成本。全光方案使用MEMS、光环形器等光器件，顺应技术迭代趋势。

总体来看，Gemini和TPU v5p的产业影响深远，一方面应用端的超预期演进，牵引配套产业链硬件需求的可持续发展，另一方面算力和网络方案的更新迭代频现，不仅带来光模块向1.6T的加速升级，更会让头部供应商在变革环境下和下游大客户深度结合，联合开发新方案下的定制化产品，头部模块厂商的优势有望加固。