🔷Compute增長快於I/O擴展，銅互連正面臨Reach、Bandwidth與Escape Radix挑戰
🔷從CPO/NPO到Any-to-Any Optical Mesh，光互連重構下一代AI Scale-up架構
隨著AI叢集從幾十顆XPU不斷邁向數百甚至上千顆XPU，決定系統性能的瓶頸，正在從“算力夠不夠”轉向“資料能不能高效傳出去”。
這一次，小編想和大家聊聊Lightmatter提出的Open Silicon Photonics架構。報告指出，前沿AI訓練的Model FLOPS Utilization僅約38%～43%，通訊停頓、I/O頻寬、Switch/XPU Radix以及銅互連距離，正在限制更多算力真正發揮出來。
面對這一瓶頸，Silicon Photonics正在從傳統光通訊進一步深入XPU、Switch、Package乃至整個AI Rack。從CPO、NPO、XPO、CPX，到Any-to-Any Optical Mesh，再到面向1,024+ XPU Scale-up Domain的光互連架構，Lightmatter希望用Photonics突破銅互連的頻寬、距離和功耗限制，並通過開放介面、統一Fiber Plant與標準化生態，讓AI光互連從“Walled Garden”走向真正的Open Ecosystem。
接下來，小編就帶大家看看，當Compute增長速度已經超過I/O擴展速度，Silicon Photonics究竟將如何重構下一代AI叢集的互連底座。
一、這份材料真正想說明什麼？
隨著AI叢集從幾十顆XPU向數百乃至上千顆XPU擴展，限制系統性能的瓶頸正在從“算力不足”轉向“通訊與I/O不足”。傳統銅互連在頻寬密度、傳輸距離、功耗和Radix方面逐漸觸及瓶頸，因此需要用Silicon Photonics重構AI系統的Scale-up互連；而要真正實現大規模部署，還必須從廠商封閉方案走向開放、標準化、可互操作的光互連生態。
二、AI系統真正的瓶頸，正在從Compute轉向Communication
報告首先提出一個非常鮮明的觀點：AI系統並不是簡單“再加更多GPU/XPU”就能繼續線性提升性能。
報告給出的前沿訓練場景Model FLOPS Utilization（MFU）只有38%～43%，大量計算資源實際上處於沒有被充分利用的狀態。背後的主要問題並不是Arithmetic，而是Communication Stalls。與此同時，XPU能夠向外引出的I/O數量、交換晶片的Radix，以及銅互連能夠覆蓋的距離，都在限制AI計算域繼續擴大。
進一步把這個矛盾講得非常清楚：Compute增長速度已經快於I/O“逃離晶片”的速度。隨著SerDes速率提高，銅互連距離越來越短，同時Retimer還會給每條銅路徑增加約40～120ns延遲。換句話說，晶片內部計算能力越來越強，但資料越來越難以高效地“送出去”。
這也是整篇報告的第一個核心判斷 未來AI基礎設施的競爭，不只是FLOPS競爭，而會越來越變成I/O Bandwidth、Radix、Latency和Energy Efficiency的競爭。
三、為什麼是Silicon Photonics？核心是突破銅互連的“距離+頻寬密度”限制
傳統Copper最大的限制，是它主要依賴晶片封裝的Perimeter（周邊）向外輸出訊號。隨著頻寬繼續增加，封裝邊緣能夠容納的高速I/O數量逐漸成為瓶頸，也就是報告反覆強調的Escape Radix問題。
架構圖把Copper、CPO/NPO以及3D CPO/APO進行了對比：銅互連受制於封裝邊緣，而光互連可以進一步突破傳統Electrical Perimeter的限制，把互連能力從“封裝邊緣”向更大面積擴展。
這個思路被進一步推進到Any-to-Any Optical Mesh：系統由ASIC+HBM、高速資料Interposer以及Power/Sideband/PCIe等層組成，通過光學Mesh把網路I/O從傳統Perimeter（L）擴展到Area（L²），從而重新釋放Package Shoreline。
所以這篇報告談光子互連，並不是簡單把“銅線換成光纖”，而是在試圖改變AI晶片I/O擴展的幾何方式和系統架構。
四、目標是把Scale-up Domain從72顆XPU推向1,024+顆
報告給出了非常激進的目標。
通過光子互連，Scale-up Domain希望從目前的72顆XPU擴展至1,024+顆XPU，同時保持Full Bandwidth並增強RAS；MFU目標從38%～43%提高到55%～65%，報告對應給出的有效利用率提升目標為30%～70%。
更關鍵的是能效。報告給出的目標是光互連 <5 pJ/bit，而Electrical Network約為15～25 pJ/bit。
這說明Lightmatter真正瞄準的不是傳統意義上的資料中心“長距離光通訊”，而是把Photonics不斷向XPU、Switch ASIC、Package和Compute Tray內部推進，讓光互連參與Scale-up、Scale-out甚至Memory Disaggregation。
五、CPO只是其中一種形態，未來需要多種光互連架構共存
這份報告還有一個很重要的特點：它沒有把未來簡單押注在單一CPO架構上。
報告明確提到FPO、XPO、NPO、CPO/OBO、3D CPO、CPC、CPX等多種整合方案，同時指出224G SerDes本身就需要大量Signal Integrity設計，而Photonics又引入新的技術能力要求。
因此，報告提出建立一個Technology-Agnostic（技術中立）的開放體系，可以相容XPO、IEEE 802.3 DR、OCI等技術，協議層可以支援NV/UALink、UEC、CXL等，同時在封裝層相容BoW、UCIe、CPO、CPX、NPO等方案。
也就是說，Lightmatter想推動的並不是“所有人採用同一種CPO。”而是“無論底層採用那種Photonics和Packaging方案，都應該通過統一的介面契約、機械結構、光纖基礎設施和管理體系實現互操作。”
六、從“光模組”進一步走向XPU和Switch共享的光互連架構
報告開始從器件層進入系統架構層。
對於Compute XPU，未來可以採用High-Density Multi-Die XPU + Heterogeneous Optical Engines，同時承載Scale-up、Scale-out以及Memory Disaggregation Traffic。
對於Switch，通過Photonics減少Switch ASIC上的長距離Copper Trace，可以降低SerDes功耗，並為512-Port乃至1,024-Port Switch打開空間，而且目標面向400G+ per Port。
更進一步，報告提出讓Compute和Switch共享一套Architecture，通過Technology-Agnostic Interface Contracts + Passive Optical Infrastructure，把CPO、NPO、XPO、CPX等不同實現統一到共同基礎設施之上。
這其實是一個非常重要的轉變 Photonics不再只是Switch前面板上的一個“光模組”，而開始成為AI伺服器、Compute Tray、Switch Tray乃至整個Rack架構的一部分。
七、真正值得關注的是“一套Fiber Plant跨越多代晶片”
這篇報告有一個非常有意思的系統設計思想——The Passive Layer Outlives the Silicon。
也就是說，ASIC、GPU/XPU和矽光晶片更新速度很快，但Faceplate、ODF、Raceway、ELS Shelf和Structured Cabling等被動光基礎設施應該擁有更長生命周期。
因此，無論未來採用整合雷射、外接雷射、VCSEL、MicroLED還是Coherent技術，都希望能夠運行在同一套Fiber Plant上。
進一步提出，未來72～144 XPU和1,024～1,152+ XPU的超高密度機架，可以採用相同External Interfaces，使資料中心能夠混合部署不同代際Rack，同時繼續使用同一套光纖基礎設施。
所以報告真正想解決的是AI資料中心光互連基礎設施的代際相容問題，而不只是某一代光晶片性能。
八、最大的產業問題：光互連目前仍然是“Walled Gardens”
技術並不是唯一障礙。
報告明確指出，當前Photonics Integration仍然高度Proprietary，產業協作不足，也缺少能夠擴展Supply Chain的大型開放生態。不同廠商往往需要重新解決Faceplate、Fiber、Laser和Service等問題。
因此Lightmatter把後半部分大量篇幅放到了Open Ecosystem。
需要開放協作的內容包括Link Architecture、COM Budget、Interoperability、External Laser Source、RAS、機械整合、Faceplate、ODF、Raceway、Thermal以及Packaging等。
換句話說，未來矽光進入AI叢集的真正門檻可能不僅是“光晶片能不能做出來？”更重要的是“不同公司的光晶片、雷射器、連接器、封裝、交換機、伺服器和機架能不能真正組合在一起？”
🏁 小編總結
AI算力正在快速增長，但真正限制大規模AI叢集繼續擴展的瓶頸正在從Compute轉向Communication。傳統銅互連受制於傳輸距離、SerDes功耗、封裝邊緣I/O以及Switch/XPU Radix，越來越難以支撐數百乃至上千顆XPU組成的Scale-up Domain。Lightmatter因此提出以Silicon Photonics重新建構AI系統互連，通過CPO、NPO、XPO、CPX以及更高密度光學架構，將網路I/O從傳統封裝周邊擴展到更大面積，並進一步把Photonics深入Compute、Switch和Rack級架構；與此同時，通過開放介面、統一Fiber Plant、標準化機械/熱/封裝規範以及開放供應鏈生態，讓光互連從單一廠商的“Walled Garden”走向可互操作的Open Ecosystem。 (芯聯匯)