光互連鬼故事再現？傳 Anthropic 要求 Google 下世代 TPU「棄光轉電」
根據業界傳聞，Anthropic 正向 Google 施壓，要求針對其專屬版本的下一代 AI 加速器 TPUv9i 晶片（代號 Triggerfish）放棄沿用多代的光學電路交換（OCS）技術，改採以 Astera Labs Scorpio-X 為核心的全電氣交換（Full Electrical Switching）架構，恐衝擊 Google 光學互連生態體系，並對整體光通訊供應鏈投下變數。
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Anthropic 點名換將：Google 引以為傲的光互連技術告終？
SemiAnalysis 研究指出，Google 現行 TPU 叢集採用 6D-Torus 拓樸作為晶片間互連（ICI），並搭配 OCS 動態光路交換技術，使 TPU Pod 得以進行幾乎全對全（All-to-All）的動態光路重組，理論上克服了傳統電氣交換在頻寬與傳輸距離上的天花板。
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OCS 架構長期被視為 Google TPU 相對於 NVIDIA GPU 與 AWS Trainium 的關鍵差異化優勢，事實上，目前業界主流 AI 加速器中，也只有 Google TPU 採用 OCS。
然而，業界傳聞指出，Anthropic 正要求 Google 針對其專屬 Triggerfish SKU，同時捨棄 Boardfly 與 OCS，改以全電氣交換的 ICI 取而代之，直接動搖 Google 在互連技術上多代積累的護城河。
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替代方案浮現：Astera Labs Scorpio-X 320-radix 升級版
傳聞指向的替代方案是 Astera Labs（ALAB）旗下 PCIe 交換晶片 Scorpio-X 的升級版本，並有多項關鍵規格強化。
據悉，此升級版 Scorpio-X 將埠數（Radix）擴張至 320-radix，SerDes 速率亦從現行的 128G 大幅躍升至 336G，傳輸速率提升幅度達約 2.6 倍。另外，SemiAnalysis 同時提到該版本可能開放多家廠商製造，這代表 Astera Labs 有望以設計 IP 定義規格，同時藉多元製造來源強化供應鏈韌性。
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Anthropic 的如意算盤：省面積、統一架構、提升議價籌碼
與此同時，Anthropic 此舉背後的商業與技術邏輯也隨之浮現。
首先是晶片面積（Die Area）效益，現行 TPU 晶片內部需配置路由核心（Routing Cores）來處理網路封包轉送；若路由功能全數卸載至外部電氣交換晶片，這部分矽面積即可轉作矩陣乘法單元（MXU）或 HBM 記憶體堆疊使用，直接提升每瓦算力密度或記憶體頻寬。這對 LLM 工作負載而言，這是相當有感的效能提升。
其次是架構統一的戰略意義，Anthropic 的訓練與推論工作負載同時分布在 Google TPU、AWS Trainium 與 NVIDIA GPU 三個加速器供應商上，目前三者中唯有 Google TPU 採用 OCS，導致 Anthropic 必須維護各自不同的網路管理與排程體系。若 TPU 轉向電氣交換架構，三套加速器即可共用統一的互連 Fabric，維運複雜度大幅降低，供應鏈議價彈性也隨之提升。
光通訊敘事面臨壓力測試，誰首當其衝？
若該轉向傳聞最終成真，對光學互連相關供應鏈無疑將造成衝擊。
最直接承壓的是以片上光學 I/O 為核心業務的新創公司，如美國矽光子獨角獸 Ayar Labs，其 TeraPHY 技術的市場論述建立在「AI 訓練叢集終將全面光學化」的敘事之上。此外，OCS 架構需要大量高速光模組配套，若叢集架構轉向電氣交換，這類需求的成長曲線將被迫重新評估。
相對地，Astera Labs 若順利拿下這次設計導入（Design Win），將確立其在超大規模 AI 叢集互連領域的地位，並為後續客戶拓展提供強力背書。不過，目前上述消息僅屬傳聞，真實性與具體影響還仍待更多數字與資訊揭露。
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