文/Todd Haugen，Enablence Technologies公司CEO

圖1：AI正在推動用于數(shù)據(jù)中心的光學(xué)市場的增長。

成熟的光學(xué)制造能力的積累、摩爾定律遭遇瓶頸、人工智能（AI）的迅猛發(fā)展以及真正的光學(xué)計算能力的發(fā)展，所有這些因素共同促成了整個光學(xué)產(chǎn)業(yè)新一輪的增長浪潮。

如今，隨著領(lǐng)先的芯片制造商推出 4nm制程技術(shù)，電子行業(yè)已經(jīng)達到了電子技術(shù)進步的操作極限。展望未來，該行業(yè)將會越來越多地轉(zhuǎn)向光學(xué)領(lǐng)域，以尋求在吞吐量方面繼續(xù)取得進展并解決延遲問題。

AI光學(xué)技術(shù)的變革性作用，為以下三個關(guān)鍵光學(xué)細分領(lǐng)域的增長帶來了巨大驅(qū)動力：

光通信領(lǐng)域。光通信通常涉及光纖（互聯(lián)網(wǎng)、電信），而且該市場正趨于成熟。但該市場仍在增長，并且在未來幾年里，AI將繼續(xù)助力其增長。

光傳感領(lǐng)域。這一細分領(lǐng)域聚焦于將光學(xué)技術(shù)應(yīng)用于傳感技術(shù)。光學(xué)最初是為通信而研發(fā)的，但在 20 世紀(jì) 80 年代和 90 年代擴展到了包括醫(yī)療設(shè)備、汽車激光雷達（LiDAR）以及制造業(yè)等傳感應(yīng)用領(lǐng)域。該市場已經(jīng)顯著增長，尤其是在過去幾年里，因為數(shù)字化轉(zhuǎn)型和AI加速了其應(yīng)用。

光計算領(lǐng)域。這是一個迅速崛起的領(lǐng)域，21 世紀(jì)初的研究揭示了光學(xué)突破摩爾定律極限的潛力。由于電子電路面臨物理極限，光計算通過實現(xiàn)更快、更高效的處理提供了一種潛在解決方案。英偉達（NVIDIA）和AMD等公司正在大力投資光計算研發(fā)，尤其是針對AI應(yīng)用領(lǐng)域。

光芯片的前景

光芯片在計算及其他功能方面的應(yīng)用前景，正逐漸成為克服傳統(tǒng)電子技術(shù)局限的一種可行技術(shù)解決方案。例如，光學(xué)器件在速度、能耗和帶寬方面表現(xiàn)優(yōu)異，且產(chǎn)生的熱量極少。光學(xué)處理器在室溫下就能高效運行，這就最大限度地減少了使用傳統(tǒng)中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）的數(shù)據(jù)中心對專用冷卻系統(tǒng)的需求。

隨著傳統(tǒng)半導(dǎo)體技術(shù)（電子芯片）達到極限，特別是隨著 4 nm晶體管的推出，憑借其在速度、能效和帶寬方面的優(yōu)勢，光學(xué)技術(shù)正日益受到關(guān)注。隨著對AI需求的激增，尤其是對大型語言模型（LLM）和其他AI應(yīng)用的需求增長，人們對光學(xué)技術(shù)的關(guān)注會繼續(xù)增強，并將推動光通信和光計算細分領(lǐng)域的重大發(fā)展。

AI在四個關(guān)鍵領(lǐng)域需要光學(xué)技術(shù)

整體網(wǎng)絡(luò)容量方面。訓(xùn)練AI模型將需要大量的數(shù)據(jù)和計算能力，這會增加對高帶寬、低延遲光網(wǎng)絡(luò)的需求。

高帶寬、低延遲連接方面。用于AI計算的數(shù)據(jù)中心（如大型GPU集群）需要高速、低延遲的互連。這推動了共封裝光學(xué)（CPO）和先進的 N×N 路由器的發(fā)展。

機箱內(nèi)AI計算方面。Enablence、Lightmatter、Lumentum等公司正在將光學(xué)技術(shù)直接集成到AI計算硬件中，以提高吞吐量，同時降低功耗和減少熱量產(chǎn)生。這一趨勢將會持續(xù)下去。

先進視覺系統(tǒng)方面。隨著AI的成熟，AI光學(xué)技術(shù)對于先進視覺系統(tǒng)（如用于自動駕駛汽車、無人機、機器人以及醫(yī)學(xué)成像的激光雷達）的重要性日益凸顯，并且將推動這些市場的發(fā)展。AI已經(jīng)在汽車激光雷達、航空航天、國防以及醫(yī)療等行業(yè)加速了這些先進視覺系統(tǒng)的應(yīng)用。光學(xué)技術(shù)正在助力提升諸如疾病診斷、實現(xiàn)自動駕駛汽車以及推動機器人和無人機發(fā)展等方面的能力。

三個關(guān)鍵光學(xué)平臺

為了把握AI領(lǐng)域的這些機遇，需要依賴三個主要的光學(xué)平臺：平面光波導(dǎo)（planar lightwave circuits，PLC）、氮化硅（SiN）以及硅光子學(xué)（SiPH）（見表1）。

平面光波導(dǎo)（PLC）：這是一種經(jīng)過驗證且具有成本效益的技術(shù)，在功率處理和能效方面有著顯著優(yōu)勢。

氮化硅（SiN）：這是一種處于發(fā)展中的技術(shù)，成本適中到較高。

硅光子學(xué)（SiPH）：這是一個新興平臺，特別適用于高速和低延遲應(yīng)用，但成本較高。

表1：三個關(guān)鍵光學(xué)平臺

混合光學(xué)平臺助力發(fā)展

沒有一種平臺策略會占據(jù)主導(dǎo)地位，因為每種平臺都根據(jù)應(yīng)用和需求有著特定的優(yōu)勢。采用混合式方法對于滿足客戶和行業(yè)需求來說非常必要。

Enablence Technologies公司將繼續(xù)專注于利用經(jīng)過市場驗證的平面光波導(dǎo)（PLC）技術(shù)制造光學(xué)元件，以提供高功率處理、低損耗的器件，這些器件能高效利用空間，尤其適用于AI數(shù)據(jù)中心內(nèi)的互連以及電信領(lǐng)域。

增長是市場和投資

為了充分利用光學(xué)技術(shù)的能力，該行業(yè)需要繼續(xù)在研發(fā)方面進行大量投資。預(yù)計在接下來的五年中，該行業(yè)將會經(jīng)歷一場大規(guī)模變革，這主要是由AI、摩爾定律的局限以及光計算技術(shù)的進步所推動的。

光學(xué)技術(shù)正處在向半導(dǎo)體領(lǐng)域大舉擴張的邊緣，這主要得益于AI的進步以及傳統(tǒng)電子技術(shù)日益凸顯的局限性。近期的情況表明，傳統(tǒng)電子技術(shù)遭遇了物理方面的極限，這制約了創(chuàng)新，尤其是在AI領(lǐng)域的創(chuàng)新。

但光學(xué)技術(shù)能夠克服這些限制 —— 它能以1%的功耗和熱量產(chǎn)生實現(xiàn)10倍的內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)吞吐量。精密傳感模塊能夠提供其他媒介無法提供的額外維度的數(shù)據(jù)。這些優(yōu)勢正在推動所有光學(xué)細分領(lǐng)域的快速增長，并且證實了光學(xué)技術(shù)正是當(dāng)今市場所需要的解決方案。