生成式AI、大模型成為新一輪科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的智能底座，由此引發(fā)的龐大算力需求極大帶動(dòng)了硅光芯片等相關(guān)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。據(jù)報(bào)道，此前臺(tái)積電組建了一支大約200人的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，積極推進(jìn)硅光子技術(shù)，并與博通和英偉達(dá)等大客戶談判，共同開發(fā)相關(guān)技術(shù)應(yīng)用；另一芯片巨頭英特爾也致力于發(fā)展硅光芯片技術(shù)。SEMI預(yù)測(cè)，2030年全球硅光子學(xué)半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)78.6億美元。受生成式AI等市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)，硅光芯片正展現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景。

高帶寬傳輸價(jià)值凸顯

硅光芯片是一種基于硅晶圓開發(fā)出的光子集成芯片，它利用硅光材料和器件通過(guò)特殊工藝制造集成光路，具有集成度高、成本低、傳輸帶寬高等特點(diǎn)。早在1969年，硅光技術(shù)便由貝爾實(shí)驗(yàn)室提出。谷歌在2015年宣布成功研發(fā)出硅光芯片，并展示了其高速數(shù)據(jù)傳輸和處理的能力?？稍陔S后的幾年里，谷歌并未公開宣布任何關(guān)于硅光芯片技術(shù)的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。

但隨著近年AI技術(shù)快速發(fā)展，帶來(lái)數(shù)據(jù)處理和傳輸需求急速增長(zhǎng)，硅光芯片技術(shù)體現(xiàn)出其在實(shí)現(xiàn)高效、快速、低成本處理和傳輸大量數(shù)據(jù)方面的價(jià)值。臺(tái)積電系統(tǒng)集成電路副總裁余振華表示：“如果我們能夠提供良好的硅光子整合系統(tǒng)……我們就可以解決AI的功耗和計(jì)算能力的關(guān)鍵問題。這將是一個(gè)新的范式轉(zhuǎn)變。我們可能正處于一個(gè)新時(shí)代的開端?！庇嗾袢A指出，一個(gè)更好、更集成的硅光子系統(tǒng)是運(yùn)行大型語(yǔ)言模型（支撐ChatGPT和Bard等聊天機(jī)器人的技術(shù)）和其他人工智能計(jì)算應(yīng)用程序所需的強(qiáng)大計(jì)算能力的驅(qū)動(dòng)力。

消息稱，臺(tái)積電將在2025年大規(guī)模量產(chǎn)硅光芯片，重點(diǎn)布局?jǐn)?shù)據(jù)中心應(yīng)用。臺(tái)積電此前已推出COUPE（緊湊型通用光子引擎）封裝技術(shù)，可以降低芯片功耗、提升帶寬，其也在合作開發(fā)下一代硅光子芯片，相關(guān)制程技術(shù)涵蓋45nm至7nm，預(yù)計(jì)最快將于2024年下半年迎來(lái)大單。

英特爾也在致力于發(fā)展硅光芯片技術(shù)。例如，英特爾提出的光電共封裝解決方案使用了DWDM（密集波分復(fù)用）技術(shù)，能夠在增加光子芯片帶寬的同時(shí)縮小尺寸。英特爾還提出可插拔式光電共封裝方案，該方案是利用光互連技術(shù)，讓芯片間的帶寬達(dá)到更高水平。同時(shí)，英特爾還在研發(fā)八波長(zhǎng)分布式反饋激光器陣列，以提升大型CMOS晶圓廠激光器制造能力，實(shí)現(xiàn)光互連芯粒技術(shù)。

光傳輸、光傳感應(yīng)用前景廣闊

硅光技術(shù)之所以開始受到業(yè)界廣泛重視，與其在數(shù)據(jù)中心、高性能計(jì)算（HPC）、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、激光雷達(dá)等領(lǐng)域所展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力息息相關(guān)。其中，數(shù)據(jù)中心光通信又是當(dāng)前硅光最大的應(yīng)用市場(chǎng)。根據(jù)北京大學(xué)電子學(xué)院研究員、博士生導(dǎo)師常林的介紹，在過(guò)去大約10年間，受互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)中心光模塊的傳輸帶寬基本保持了每?jī)赡攴环母滤俣?，特別是今年以來(lái)AI大模型熱潮爆發(fā)，對(duì)數(shù)據(jù)中心的傳輸帶寬速度提出更高的要求。這使數(shù)據(jù)中心光模塊成為硅光技術(shù)最主要的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。

據(jù)了解，在目前的數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景下，云提供商如Facebook、騰訊等正轉(zhuǎn)向大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，通信速率正由100G、200G向400G、800G、1.6T、3.2T迭代，而且迭代周期持續(xù)縮短。微軟內(nèi)部數(shù)據(jù)中心互連有超過(guò)40%是基于硅光芯片實(shí)現(xiàn)。

更進(jìn)一步地，硅光技術(shù)還可以應(yīng)用于處理器內(nèi)核之間，大幅改善內(nèi)核間的數(shù)據(jù)傳輸速率，以及傳輸功耗。速率提升甚至可達(dá)100倍乃至更高。在芯片技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，芯片互連是目前的技術(shù)瓶頸之一。隨著芯片制程的逐步縮小，互連線引起的各種效應(yīng)成為影響芯片性能的重要因素。當(dāng)芯片越做越小時(shí)，互聯(lián)線也需要越來(lái)越細(xì)，互連線間距縮小，電子元件之間引起的寄生效應(yīng)也會(huì)越來(lái)越影響電路性能。常見的互連線材料諸如鋁、銅、碳納米管等，這些材質(zhì)的互聯(lián)線都會(huì)遇到物理極限，如果通過(guò)光進(jìn)行互連則沒有這方面的問題。因此，當(dāng)摩爾定律正在逐漸走向盡頭之際，硅光技術(shù)憑借高傳輸速率、高能效比、超低延遲方面的優(yōu)勢(shì)，開辟出一條新的賽道。

除去在通信方面的應(yīng)用之外，硅光技術(shù)在光傳感領(lǐng)域也有著巨大的發(fā)展?jié)摿?。常林表示，傳統(tǒng)的激光雷達(dá)最大的問題在于體積與成本。這也限制了它在汽車等行業(yè)的使用。通過(guò)硅光技術(shù)可以把激光雷達(dá)系統(tǒng)做到芯片級(jí)別，在大幅縮小體積的同時(shí)，還可以降低成本至幾千元以下。這使得面向自動(dòng)駕駛的激光雷達(dá)，成為硅光芯片技術(shù)的另一個(gè)重要增長(zhǎng)點(diǎn)。此前，北京大學(xué)電子學(xué)院王興軍教授課題組-常林研究員課題組研制出硅基片上多通道混沌光源，提出了一種基于混沌光梳的并行激光雷達(dá)架構(gòu)。該項(xiàng)技術(shù)在攻克激光雷達(dá)抗干擾和高精度并行探測(cè)這兩個(gè)世界性難題，保證高性能高安全的同時(shí)，還極大降低未來(lái)激光雷達(dá)系統(tǒng)體積、復(fù)雜度、功耗和成本，對(duì)于推動(dòng)硅光技術(shù)在光傳感領(lǐng)域的應(yīng)用有極大的促進(jìn)。

產(chǎn)學(xué)研協(xié)同推進(jìn)中國(guó)硅光發(fā)展

中國(guó)在硅光技術(shù)方面的研究起步較晚，真正開始大規(guī)模研究是在2010年左右。但隨著近年來(lái)在人才與資金上的大量投入，與國(guó)外廠商的差距正在逐步縮小。集微咨詢認(rèn)為，中國(guó)硅光產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇難得。中國(guó)擁有全球最大的光通信市場(chǎng)，但國(guó)產(chǎn)光通信器件占比較低，光模塊芯片的國(guó)產(chǎn)化備受關(guān)注。目前，中國(guó)光模塊公司正通過(guò)并購(gòu)/自研加快布局上游芯片領(lǐng)域，提高自給率。

華為、阿里等公司目前都在積極推進(jìn)硅光芯片的研究開發(fā)。據(jù)了解，在今年的“達(dá)摩院青橙獎(jiǎng)”的入圍名單中就包含了硅光芯片的研究項(xiàng)目。青橙獎(jiǎng)由阿里公益、阿里達(dá)摩院于2018年發(fā)起，主要面向不超過(guò)35歲的年輕學(xué)者。過(guò)去5年已支持50多位頂尖青年學(xué)者，每人獲得了自由支配的100萬(wàn)獎(jiǎng)金和達(dá)摩院的科研支持。

對(duì)此，常林指出，推進(jìn)硅光技術(shù)的研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，需要產(chǎn)學(xué)研應(yīng)等多方面力量的相互配合，特別是當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)開發(fā)進(jìn)入到相對(duì)成熟階段之后，更加需要與產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，需要社會(huì)資本的大力推動(dòng)，才能把技術(shù)進(jìn)一步推向更廣闊的層面，在市場(chǎng)上進(jìn)行檢驗(yàn)。目前，硅光芯片的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程正在展開。然而，與集成電路的加工依賴于高精度制程不同，光子芯片加工的核心是各種不同的功能材料的集成。開發(fā)人員如何在芯片上實(shí)現(xiàn)多材料集成，從而支撐應(yīng)用，都是需要進(jìn)一步探索的方向。這些工作都需要應(yīng)用端的牽引，只有在應(yīng)用的過(guò)程中，開發(fā)人員才能找到真正的需求點(diǎn)，了解器件性能的改進(jìn)方向。