AI快速發(fā)展對(duì)算力提出極高要求,大模型訓(xùn)練、復(fù)雜算法運(yùn)行導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸與處理量激增。傳統(tǒng)電子芯片受限于物理特性,傳輸速率、功耗漸顯不足,摩爾定律趨近極限。硅光子技術(shù)作為AI硬件革新的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力,正從實(shí)驗(yàn)室走向商用。
其核心是利用CMOS工藝,在硅基或硅襯底上集成光子、電子及光電子器件,兼具CMOS大規(guī)模制造與光子高速低功耗優(yōu)勢(shì),推動(dòng)光互聯(lián)替代電互聯(lián)。當(dāng)前已在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域規(guī)?;瘧?yīng)用,支撐400G/800G及以上高速率光模塊需求,因低成本、低功耗、高性能特性,成為葉脊架構(gòu)轉(zhuǎn)型的優(yōu)選方案。
在AI硬件中應(yīng)用廣泛:激光雷達(dá)領(lǐng)域,支持光源、掃描、探測(cè)模塊單片集成,如Mobileye的硅光子激光雷達(dá)SoC(FMCW技術(shù)),集成多路發(fā)射/接收與信號(hào)處理單元,縮小體積、降低成本,推動(dòng)全固態(tài)化;光計(jì)算領(lǐng)域,依托成熟半導(dǎo)體工藝實(shí)現(xiàn)光波導(dǎo)、調(diào)制器納米級(jí)集成,為光量子計(jì)算芯片提供高密度可編程硬件,已有128模態(tài)高斯玻色采樣芯片,集成度較分立器件提升50倍;消費(fèi)電子領(lǐng)域,適配設(shè)備小型化趨勢(shì),如meta合作的硅光光學(xué)模組,降低圖像傳輸功耗40%,支持8K輸出。
技術(shù)涉及多種金屬材料:金、銀用于電極與導(dǎo)線,保障信號(hào)穩(wěn)定傳輸;銅用于低成本場(chǎng)景;銦、鎵與硅形成化合物半導(dǎo)體(如InP、GaAs),彌補(bǔ)硅發(fā)光不足,拓展功能。
市場(chǎng)前景廣闊,英偉達(dá)、英特爾、IBM等科技巨頭加速布局,如英偉達(dá)將硅光集成至交換機(jī)(Spectrum-X/Quantum-X),支撐百萬(wàn)GPU規(guī)模的AI工廠,能源效率提升3.5倍,信號(hào)完整性63倍,可靠性10倍,部署速度1.3倍,推動(dòng)技術(shù)從高端向消費(fèi)級(jí)滲透。
挑戰(zhàn)仍存:技術(shù)端需突破集成度提升與熱效應(yīng)控制,光量子計(jì)算領(lǐng)域需解決可擴(kuò)展性瓶頸。但隨著全球研發(fā)投入增加、產(chǎn)學(xué)研合作深化,技術(shù)將持續(xù)進(jìn)步。
(注:
備注:數(shù)據(jù)僅供參考,不作為投資依據(jù)。
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