【導語】人工智慧投資熱潮穩定了蔡司集團的業務。作為全球晶片生產的關鍵光學元件供應商，蔡司總裁安德烈亞斯·佩歇爾對試圖複製其EUV光刻技術的努力表示鎮定，強調高精度技術難以輕易複製。源自《法蘭克福匯報》作者: Benjamin Wagener無論是食譜、禮物創意、電子郵件還是學術論文，全球越來越多的人正在使用基於人工智慧的程序。人工智慧機器人ChatGPT的每周使用者數量最近已增至8億。正是這種旺盛的需求，在經濟動盪時期穩定了蔡司集團（Zeiss）的業務。因為這家施瓦本科技集團生產的元件，對於全球微晶片生產以及隨之而來的資料中心擴展至關重要。“如果我們縱觀市場，我們增長的驅動力就是對人工智慧的投資，”蔡司總裁安德烈亞斯·佩歇爾（Andreas Pecher）周二在位於符騰堡州奧伯科亨的年度財報新聞發佈會上解釋道。這位物理學家於今年春天才接管集團管理層，他提到此言是為了說明公司迄今為止最重要的業務部門的營收情況：半導體和極紫外（EUV）技術業務部門在截至九月結束的2024/25財年，收入增長了23%，達到51億歐元。“台積電、三星和英特爾等微晶片製造商正在擴大產能，同時也在加大對創新的投入，”佩歇爾進一步解釋道。與通快和阿斯麥的合作這項技術的基礎是所謂的EUV光刻技術，這是蔡司聯合雷射專家通快以及荷蘭裝置製造商阿斯麥共同開發的。在這一過程中，蔡司為通快的雷射器製造光學器件，阿斯麥的機器則利用這些雷射對晶圓進行曝光。晶圓是圓形、薄薄的矽片，在曝光後會被分割成獨立的電腦晶片。“世界上生產的微晶片中，超過80%是使用阿斯麥的光刻機製造的，因此也使用了蔡司的光學器件，”佩歇爾說。蔡司作為一個全球營運的企業，帶著擔憂看待地緣政治緊張局勢和貿易壁壘。“對我們來說，自由進入市場非常重要，關稅和保護主義對此並沒有幫助，”蔡司總裁說——這也表明他關注著其重要產品的銷售市場。由於美國的制裁，阿斯麥不得向中國供應EUV技術，只能供應性能較低的上一代深紫外（DUV）技術。。“封鎖會催生自主創新，並從長遠來看加劇競爭。”中國的模仿者根據路透社的調查，東大科學家們在一個實驗室中成功組裝出了一台EUV機器的原型機，旨在實現技術自給自足。據稱該裝置功能正常，已經可以產生光刻技術所需的極紫外光，但迄今為止尚未生產出功能正常的晶片。在奧伯科亨，蔡司顯得泰然自若。蔡司總裁併沒有因為模仿者而感到緊張。“複製EUV技術並非易事，其中蘊含著大量的自主智慧財產權。到目前為止，我們還沒有看到任何來自"任何地方"的東西能夠取代我們的產品，” 安德烈亞斯·佩歇爾自信地解釋道——主要原因在於，要複製蔡司集團的高精度光學系統，給模仿者帶來了巨大的難題。阿斯麥總裁克里斯托夫·富凱（Christophe Fouquet）也毫不擔心，他在幾個月前曾表示，東大需要“許多許多年”才能趕上來。創造更精細的結構儘管如此，蔡司也不能鬆懈。“我們必須繼續改進我們的系統，它們還遠未達到開發的終點，”蔡司總裁說。因此，蔡司正與通快和阿斯麥共同致力於研發下一代High-NA-EUV光刻技術。在該技術中，公司修改了光學器件的角度範圍，以便能在晶圓上刻寫出更精細的結構——晶片的結構越精細，使用這些晶片的裝置性能就越強大、速度越快。此外，在各地都在建設新的資料中心的時代，佩歇爾解釋說：“更精細的結構消耗更少的能源。”他估計，與EUV技術相比，High-NA-EUV光刻技術的能耗可降低高達30%。總體而言，蔡司董事會對於未來幾個月持審慎的悲觀態度。“整體環境是困難的，而且不會很快改善，”佩歇爾表示。儘管2024/25財年的營收增長了9%，總額達到119億歐元，但訂單量與去年持平。公司擁有46622名員工，其中22857人在德國，實現了16億歐元的經營利潤（Ebit），同比增長7%，經營利潤率為13%。不確定性在總部清晰可見在顯微鏡和測量技術部門，營收下降了1%至23億歐元，而醫療技術部門的收入增長了4%至27億歐元。在眼鏡片和雙筒望遠鏡業務部門，蔡司的營收小幅增長2%至16億歐元。各個部門受市場動盪的影響程度不一。如果情況變得更加困難，蔡司首先會採取減少工作時間帳戶等措施來應對。“如果競爭中的問題是長期性的，那麼甚至可能裁撤職位，”佩歇爾說。在奧伯科亨總部周圍，不確定性清晰可見：擴大生產和研發的計畫已被推遲，相關地塊暫時閒置。(德國派)

光子學在資料中心人工智慧的加速中發揮著越來越重要的作用。全球光學元件市場規模龐大，去年營收達170億美元。歷史上，電信行業（例如海底電纜和光纖到戶）一直是光學元件需求的主導。然而，資料通訊領域，尤其是人工智慧驅動的資料中心，如今佔據了超過60%的市場份額。這種轉變正在加速光學技術的發展。為了跟上AI計算叢集（XPU，包括GPU和定製加速器）不斷提升的性能，光傳輸速率正在快速提升。圖1：光學元件市場歷史及預測據摩根大通稱，最大的光學元件供應商是相干公司和旭創科技（各佔20%的市場份額），其次是博通，佔10%。眾多規模較小的供應商也在為不斷擴大的生態系統做出貢獻。大模型 (LLM) 推動 AI 資料中心增長大型語言模型 (LLM) 正在推動 AI 工作負載呈指數級增長。隨著 AI 能力的提升和成本的下降，需求也隨之激增。LLM 規模的不斷擴大需要龐大的 XPU 叢集。互連需求的增長速度超過了 XPU 數量本身的增長速度，這迫切需要高頻寬、低延遲的網路解決方案。博通首席執行官 Hock Tan 指出，資料中心的網路成本正在攀升，從目前資本支出的 5% 到 10% 上升到 2030 年預計的 15% 到 20%。圖 2：AI 叢集規模呈爆炸式增長例如，Oracle 雲基礎設施 (OCI) 正在部署通過 NVLink72 互連的 131,000 個 Nvidia Blackwell GPU 的叢集。圖 3：Oracle 雲基礎設施超級叢集產品，助力生成式 AI橫向擴展與縱向擴展網路在人工智慧資料中心中，互連主要有兩種類型：橫向擴展：光纖鏈路連接跨機架和跨行的交換機擴大規模：電氣鏈路連接少量機架內和機架之間的 GPU圖 4：資料中心的光學系統雖然橫向擴展網路已經是光學的，但縱向擴展網路向光子學的轉變正在進行中，但尚未完成。橫向擴展網路中的光學進步光子技術是橫向擴展架構的核心。如今，可插拔光纖收發器能夠實現數十米範圍內部網路卡和交換機之間的資料傳輸。隨著資料速率的提升，這些解決方案面臨著越來越大的功耗和性能限制。Oracle 的 131K-GPU 架構在其橫向擴展網路的三個層級上均使用了光纖鏈路。然而，傳統的可插拔光纖鏈路功耗巨大。圖 5：Oracle 光纖叢集網路結構圖6：功耗和TCO仍然是主要考慮因素為了滿足LLM的增長和吞吐量需求，橫向擴展網路中的資料速率不斷提升，網路功率已超過加速器機架功率。據Nvidia稱，從可插拔光模組轉換為CPO（共封裝光模組）可以大幅降低1.6Tbps鏈路的光模組功率，從30W降至9W。在 GTC25 上，Nvidia 推出了首款搭載 CPO 的橫向擴展交換機。其節能特性可實現更高的 GPU 密度——在相同的資料中心功率範圍內，GPU 數量最多可增加 3 倍。圖 7：Spectrum-X 光子技術可節省 3.5 倍功耗可靠性是從銅纜到光纖再到CPO的關鍵考慮因素。人工智慧資料中心的資料量巨大，而且增長速度飛快，就像iPhone一樣。從統計資料來看，良率和可靠性必須非常高。Google平台光學總監表示，每天0.004%的鏈路故障率聽起來不錯，但對於100萬條鏈路來說，這意味著每天有40條鏈路故障。光學解決方案需要設計成極低的故障率，並在非常苛刻的條件下進行測試，並使用非常大的樣本量，以確保量產成功。擴大網路中 CPO 之路目前，縱向擴展互連仍以銅線為主。Nvidia 的 Blackwell 架構採用全銅解決方案 NVLink72，其廣泛的布線貫穿了主機板、交換機和機架背板。如今訊號頻率極高，銅線束可以直接連接到 GPU，從而繞過傳統的 PCB 走線。圖 8：Nvidia 的路線圖已延伸至 NVLink576，該線路仍使用銅纜，但不斷提升的資料速率和訊號完整性問題最終將需要採用光纖解決方案然而，銅纜的侷限性正日益凸顯。Nvidia 的路線圖已延伸至 NVLink576，該線路仍然使用銅纜，但不斷增長的資料速率和訊號完整性問題最終將需要光纖解決方案。微軟提出了對未來AI加速器的CPO要求，希望用一個具有可組態介面的單一物理層來取代現有的介面。圖9：新的互連場景需要統一介面，並具有更嚴格的延遲和可靠性要求新的統一介面需要“兼顧兩者”——合併後的規範比它們所取代的傳統介面更好。這給CPO帶來了更大的挑戰，但同時也擴大了市場。圖10：新的統一介面需要比它所取代的傳統介面更好Nvidia 還提出了對 CPO 與 AI 加速器整合的要求：圖 11：Nvidia 的 CPO 要求這些要求雖然具有挑戰性，但切實可行。Needham & Company 建議，在 Scale-Up 網路中，CPO 的初步遷移將發生在單個 GPU 域內的機架之間，而機架內連接暫時仍採用銅纜連接。100% 的資料中心 AI 晶片均由台積電製造。他們深度參與所有主要 AI 廠商的技術路線圖：他們只開發主要客戶所需的產品。台積電在 4 月底的年度技術大會上展示了其 AI 晶片路線圖，其中包括共封裝光學器件：他們預見到了這一趨勢，並正在為此做好準備。市場前景和行業參與者預計未來幾年內，規模化網路將開始向 CPO 過渡，並在 2030 年代大規模替換可插拔式光模組。到 2030 年，CPO 市場規模將從目前的零增長到 50 億美元。博通、Marvell、Ayar Labs、Celestial AI 和 Lightmatter 等早期進入者以及 Coherent 等雷射器供應商都將從中受益。圖12：光學元件快速發展，CPO將在2027-2030年出現光子學不再僅僅賦能人工智慧，它正成為人工智慧規模化發展中不可或缺的一部分。到2030年代中期，所有互連都將是光學的，並且都將採用CPO。 (半導體行業觀察)