文/Todd Haugen，Enablence Technologies公司CEO

圖1：AI正在推動用于數(shù)據(jù)中心的光學市場的增長。

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

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

AI光學技術的變革性作用，為以下三個關鍵光學細分領域的增長帶來了巨大驅(qū)動力：

光通信領域。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。

光傳感領域。這一細分領域聚焦于將光學技術應用于傳感技術。光學最初是為通信而研發(fā)的，但在 20 世紀 80 年代和 90 年代擴展到了包括醫(yī)療設備、汽車激光雷達（LiDAR）以及制造業(yè)等傳感應用領域。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加速了其應用。

光計算領域。這是一個迅速崛起的領域，21 世紀初的研究揭示了光學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應用領域。

光芯片的前景

光芯片在計算及其他功能方面的應用前景，正逐漸成為克服傳統(tǒng)電子技術局限的一種可行技術解決方案。例如，光學器件在速度、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)半導體技術（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，光學技術正日益受到關注。隨著對AI需求的激增，尤其是對大型語言模型（LLM）和其他AI應用的需求增長，人們對光學技術的關注會繼續(xù)增強，并將推動光通信和光計算細分領域的重大發(fā)展。

AI在四個關鍵領域需要光學技術

整體網(wǎng)絡容量方面。訓練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（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等公司正在將光學技術直接集成到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光學技術對于先進視覺系統(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)的應用。光學技術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。

三個關鍵光學平臺

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

平面光波導（PLC）：這是一種經(jīng)過驗證且具有成本效益的技術，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，成本適中到較高。

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

表1：三個關鍵光學平臺

混合光學平臺助力發(fā)展

沒有一種平臺策略會占據(jù)主導地位，因為每種平臺都根據(jù)應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（PLC）技術制造光學元件，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)的互連以及電信領域。

增長是市場和投資

為了充分利用光學技術的能力，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的進步所推動的。

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

但光學技術能夠克服這些限制 —— 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細分領域的快速增長，并且證實了光學技術正是當今市場所需要的解決方案。