光晶片，不只是引人注目

光通訊晶片組市場預計將在2025至2030年間以17%的年復合成長率（CAGR）增長，總銷售額將從2024年的約35億美元增至2030年的超110億美元。

當前，光晶片正引起越來越多科研機構和大廠的興趣。

01. 市場和研究的重點

推動市場成長的無疑是乙太網路和DWDM兩大巨頭，佔據了絕對主導地位。而PAM4 DSP晶片則悄悄崛起，成為第三大細分市場。這種晶片主要用作交換機ASIC與可插拔連接埠之間的板載重定時器，聽起來可能有點複雜，但簡單來說，它就是讓資料傳輸更快、更穩的關鍵角色。根據LightCounting的資料，超大規模雲端服務商對AI基礎設施的投資正在推動400G/800G以太網光模組的需求激增，進而拉動了PAM4晶片組的銷量。

超大規模雲服務商對AI基礎設施的巨額投資推動400G/800G以太網光模組出貨量激增。

中國雲廠商開始跟進投資AI基礎設施。

無線前傳作為PAM4光元件新興市場，預計在2025年復甦，並在2026年繼續成長。

自2024年以來，輝達、英特爾等巨頭企業紛紛在光子技術上加碼，輝達計劃在2027年推出Rubin Ultra GPU計算引擎，整合共封裝光學（CPO）技術，解決數據傳輸帶寬瓶頸，併計劃在2025年與台積電、博通合作推動相關矽光子產品量產；英特爾則在光纖通訊大會（OFC）大會上展示了其光學計算互連（OCI）晶片通航與CPU共融公司計算了85859696960008 ，這筆資金將用於加速該公司光晶片的生產和部署，以滿足AI叢集對低能耗、高效能運算的需求。

除此之外，國內外頂尖科學研究機構在光晶片領域有著先進的科學研究成果。

上海交通大學鄒衛文教授團隊研製了實現高速張量摺積運算的新型光子張量處理晶片。該研究創新提出基於光子整合手段建構張量運算過程的學科交叉研究思路，該思路無需進行張量到矩陣的轉換，可實現輸入張量到輸出張量的流式計算。基於這個創新思路，該團隊設計並研製一款光子張量處理晶片，在多通道圖像上驗證了時鐘頻率為20 GHz的高速張量摺積運算，晶片算力密度為588 GOPS/mm2，後續通過提升光子器件整合規模有望達到1 TOPS/mm2以上。研究團隊利用該晶片構建了用於視頻動作識別的摺積神經網絡，網絡中的摺積層在光子張量處理晶片上完成，最終在KTH視頻數據集上實現了97.9%的識別精度，接近理想識別精度98.9%。

上海交大電院消息指出，本研究成果顯示光子整合晶片可在超高時鐘頻率下實現張量流式處理，解決額外記憶體佔用與訪存問題，為建構高效能運算、寬帶訊號處理等先進資訊系統提供了新技術途徑。

清華大學的研究團隊開發了名為「太極」的光子晶片，其能量效率高於目前的智慧晶片數個數量級。短短4個月，清華大學的光晶片就已經迅速進化到第二代，世界上第一款全光學AI晶片太極-Ⅱ了，能源效率已經超過輝達著名的H100。這不僅僅是技術上的突破，更可能是一種新的計算範式的開始，甚至可能徹底改變電腦的設計和建構方式，這項研究已發表在8月7日的《自然》雜誌上。 《自然》審稿人認為，它有望成為訓練光學神經網絡和其他光學計算系統廣泛採用的工具。

太極-Ⅱ全光學AI晶片是在新開發的全前向模式（FFM）上構建的，允許在光學系統中直接進行計算密集型AI訓練，而不需要復雜的反向傳播過程，是世界上第一個能夠進行「大規模光訓練」的晶片，可以更快、更省電地訓練人工智慧模型。

香港城市大學副教授王騁團隊與香港中文大學研究人員合作開發出處理速度更快、能耗更低的微波光子晶片。可運用光學進行超快模擬電子訊號處理及運算。據介紹，這種晶片比傳統電子處理器的速度快1000倍，耗能更低，應用範圍廣泛，涵蓋5/6G無線通訊系統、高解析度雷達系統、人工智慧、電腦視覺以及影像和視訊處理。

另外，IBM光子晶片取得新突破，實現下一代高速光互聯技術，可以顯著改善資料中心訓練和運行生成式AI 模型的方式，AI速度提升80倍。與目前最先進的CPO技術相比，IBM的創新使晶片製造商能夠在矽光子學晶片的邊緣加入六倍的光纖，即「海濱密度」。這些光纖的直徑大約是人類頭髮的三倍，長度從幾釐米到幾百公尺不等，每秒鐘可以傳輸太字的資料。 IBM團隊使用標準的組裝封裝工藝，在50微米間距的光學通道上組裝了一個高密度PWG，與矽光子波導絕熱耦合。論文還指出，這些具有50微米間距PWG的CPO模組已通過了製造所需的所有壓力測試，包括高濕環境、-40°C至125°C的溫度以及機械耐久性測試，確保了光互連在彎曲時不會損壞或遺失資料。此外，研究人員已將PWG技術展示到18微米的間距，堆疊四個PWG可實現多達128個通道的連接。

這項突破延續了IBM在半導體創新領域的領先地位，包括首個2nm節點晶片技術、7nm和5nm工藝技術的實現、奈米片晶體管、垂直晶體管（VTFET）、單細胞DRAM和化學放大光刻劑等。 CPO技術為滿足AI日益增長的效能需求提供了新的解決方案，並有望取代模組外的電氣通訊方式。

02. 光通訊的發展趨勢:1.6T、矽光、LPO、CPO

光通訊領域正加速朝向高速率、整合、低功耗方向突破，1.6T、矽光、LPO和CPO四大技術趨勢相互交織，共同驅動產業變革。

1.6T高速光模組‌成為新一代資料中心的核心需求，透過3nm製程DSP晶片與矽光技術融合，實現單波1.6Tbps傳輸速率，功耗較前代降低40%，支撐AI算力群集的長距離高密度互聯，但其訊號完整性設計與散熱問題仍需攻克。 ‌矽光技術‌作為底層創新，借助矽基材料和CMOS工藝，將雷射器、調製器等裝置整合於單一晶片，顯著降低成本和功耗，成為CPO等先進封裝的關鍵支柱，但矽基雷射器效率不足和封裝相容性問題仍制約其大規模應用。

LPO（線性驅動可插拔模組）‌以「去DSP化」為核心，透過線性直驅技術降低50%功耗和30%延遲，保留可插拔特性，在中短距離場景（如數據中心架頂交換機互聯）實現效能與成本的平衡，但受限於傳輸距離和專用配對晶片能力。

CPO（光電共封裝）‌則更激進，透過光引擎與交換晶片共封裝，將能效壓至≤5pJ/bit（降耗70%），支援未來3.2T/6.4T超高速率，結合液冷散熱可提升單機架算力密度40%，但高整合帶來的散熱難題和外接光源依賴成為商業化瓶頸。

從協同效應來看，矽光與CPO深度繫結推動高密度整合，LPO作為過渡方案填補中短距市場，1.6T則牽引長距帶寬升級，形成多層次技術覆蓋。產業層面，頭部企業透過「矽光+CPO」組合搶佔AI算力高地，而LPO廠商聚焦低成本場景，推動資料中心PUE從1.25優化至1.12，加速綠色算力落地。這些趨勢共同指向一個核心目標：在AI與算力爆發時代，以更低能耗承載指數級增長的資料洪流。

03. 磷化銦：光晶片的香鶴餑？

最後我們來談談光晶片的風險。根據Yole統計顯示，到2026 年全球光模組元件磷化銦襯底（折合兩吋）預計銷量將超過100萬片， 2019 年-2026 年復合成長率達13.94%， 2026 年全球光模組元件磷化銦底預計市場規模將達到1.57 億美元。

而磷化銦（InP）光晶片製造工藝的核心難點集中在材料特性、製程精度與熱管理三方面。

磷化銦多晶合成需精確控制銦磷原子比（1:1±0.0001）及溫度（±0.5℃內），以規避非化學計量缺陷；單晶生長過程易受熱場擾動影響，導致位錯密度超過1000/cm²，直接影響元件光電轉換效率‌。

另外，奈米級外延與光柵製造‌。量子阱外延層厚度需控制在±1nm以內，V/III族氣體流量比波動須<0.1%以確保介面陡峭度；分佈式反饋（DFB）雷射器的二階光柵刻蝕深度公差需≤5nm，否則導致波長偏移超過±0.5nm，難以滿足密集波分復用（DWDM）需求。

以及，高精度封裝與良率提升‌。光纖耦合對準精度要求<0.15μm，但銲接應力易使VCSEL陣列光斑偏移超0.2μm，導致400G光模組封裝良率不足75%；而EML雷射器的端面反射率需穩定在30%-40%，鍍膜厚度誤差超過±1nm將引髮模式跳變‌。

總的來說，磷化銦的製備工藝相對複雜，成本較高，限制了其大規模應用。為了降低成本並提高生產效率，研究人員正在不斷優化製備工藝，並探索新的製備方法。 （半導體產業縱橫）