光通讯行业市场研究机构LightCounting在最新报告中指出，光通讯芯片组市场预计将在2025至2030年间以17%的年复合增长率（CAGR）增长，总贩卖额将从2024年的约35亿美元增至2030年的超110亿美元。

当前，光芯片正引起越来越多科研机构和大厂的爱好。

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市场和研究的重点

推动市场增长的无疑是以太网和DWDM两大巨头，占据了绝对主导职位。而PAM4 DSP芯片则静静崛起，成为第三大细分市场。这种芯片紧张用作互换机ASIC与可插拔端口之间的板载重定时器，听起来大概有点复杂，但简单来说，它就是让数据传输更快、更稳的关键脚色。根据LightCounting的数据，超大规模云服务商对AI基础办法的投资正在推动400G/800G以太网光模块的需求激增，进而拉动了PAM4芯片组的销量。

超大规模云服务商对AI基础办法的巨额投资推动400G/800G以太网光模块出货量激增。

中国云厂商开始跟进投资AI基础办法。

无线前传作为PAM4光器件新兴市场，预计将在2025年复苏，并在2026年继续增长。

自2024年年以来，英伟达、英特尔等巨头企业纷纷在光子技能上加码，英伟达筹划在2027年推出Rubin Ultra GPU盘算引擎，整合共封装光学（CPO）技能，解决数据传输带宽瓶颈，并筹划在2025年与台积电、博通合作推动相干硅光子产物量产；英特尔则在光纤通讯大会（OFC）大会上展示了其光学盘算互连（OCI）芯片，实现与CPU共封装，为满足未来AI盘算的高带宽需求提供了解决方案；一个月后光子加快盘算初创公司Lightmatter在D轮融资中融到了4亿美元，估值到达44亿美元，这笔资金将用于加快该公司光芯片的生产和摆设，以满足AI集群对低能耗、高性能盘算的需求。

除此之外，国表里顶尖科研机构在光芯片领域有着先辈的科研结果。

上海交通大学邹卫文教授团队研制了实现高速张量卷积运算的新型光子张量处理芯片。该研究创新提出基于光子集成本领构建张量运算过程的学科交织研究思绪，该思绪无需进行张量到矩阵的转换，可实现输入张量到输出张量的流式盘算。基于这一创新思绪，该团队筹划并研制一款光子张量处理芯片，在多通道图像上验证了时钟频率为20 GHz的高速张量卷积运算，芯片算力密度为588 GOPS/mm2，后续通过提升光子器件集成规模有望到达1 TOPS/mm2以上。研究团队使用该芯片构建了用于视频动作辨认的卷积神经网络，网络中的卷积层在光子张量处理芯片上完成，终极在KTH视频数据集上实现了97.9%的辨认精确率，接近抱负辨认精确率98.9%。

上海交大电院消息指出，本研究结果表明光子集成芯片可在超高时钟频率下实现张量流式处理，解决额外内存占用与访存题目，为构建高性能盘算、宽带信号处理等先辈信息体系提供了新技能途径。

清华大学的研究团队开辟了名为“太极”的光子芯片，其能量服从高于当前的智能芯片数个数量级。短短4个月，清华大学的光芯片就已经迅速进化到第二代，天下上第一款全光学AI芯片太极-Ⅱ了，能效已经凌驾英伟达著名的H100。这不但仅是技能上的突破，更大概是一种新的盘算范式的开始，甚至大概彻底改变盘算机的筹划和构建方式，这项研究已发表在8月7日的《自然》杂志上。《自然》审稿人以为，它有望成为练习光学神经网络和其他光学盘算体系广泛采取的工具。

太极-Ⅱ全光学AI芯片是在新开辟的全前向模式（FFM）上构建的，允许在光学体系中直接进行盘算麋集型AI练习，而不须要复杂的反向传播过程，是天下上第一个可以大概进行“大规模光练习”的芯片，可以更快、更省电地练习人工智能模子。

香港都会大学副教授王骋团队与香港中文大学研究职员合作开辟出处理速率更快、能耗更低的微波光子芯片。可运用光学进行超快模仿电子信号处理及运算。据介绍，这种芯片比传统电子处理器的速率快1000倍，耗能更低，应用范围广泛，涵盖5/6G无线通讯体系、高分析度雷达体系、人工智能、盘算机视觉以及图像和视频处理。

别的，IBM光子芯片取得新突破，实现下一代高速光互联技能，可以显着改善数据中心练习和运行天生式 AI 模子的方式，AI速率提升80倍。与现在开始进的CPO技能相比，IBM的创新使芯片制造商可以大概在硅光子学芯片的边缘添加六倍的光纤，即“海滨密度”。这些光纤的直径大约是人类头发的三倍，长度从几厘米到几百米不等，每秒能传输太比特的数据。IBM团队使用尺度的组装封装工艺，在50微米间距的光学通道上组装了一个高密度PWG，与硅光子波导绝热耦合。论文还指出，这些具有50微米间距PWG的CPO模块已通过了制造所需的全部压力测试，包罗高湿情况、-40°C至125°C的温度以及机器历久性测试，确保了光互连在弯曲时不会破坏或丢失数据。别的，研究职员已将PWG技能演示到18微米的间距，堆叠四个PWG可实现多达128个通道的毗连。

这一突破一连了IBM在半导体创新领域的领先职位，包罗首个2nm节点芯片技能、7nm和5nm工艺技能的实现、纳米片晶体管、垂直晶体管（VTFET）、单细胞DRAM和化学放大光刻剂等。CPO技能为满足AI日益增长的性能需求提供了新的解决方案，并有望代替模块外的电气通讯方式。

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光通讯的发展趋势:1.6T、硅光、LPO、CPO

光通讯领域正加快向高速率、集成化、低功耗方向突破，1.6T、硅光、LPO和CPO四大技能趋势相互交织，共同驱动行业厘革。

1.6T高速光模块成为下一代数据中心的焦点需求，通过3nm制程DSP芯片与硅光技能融合，实现单波1.6Tbps传输速率，功耗较前代低沉40%，支持AI算力集群的长隔断高密度互联，但其信号完备性筹划和散热题目仍需攻克。硅光技能作为底层创新，借助硅基质料和CMOS工艺，将激光器、调制器等器件集成于单一芯片，显着低沉本钱和功耗，成为CPO等先辈封装的关键支柱，但硅基激光器服从不敷和封装兼容性题目仍制约其大规模应用。

LPO（线性驱动可插拔模块）以“去DSP化”为焦点，通过线性直驱技能低沉50%功耗和30%延迟，保存可插拔特性，在中短隔断场景（如数据中心架顶互换机互联）实现性能与本钱的平衡，但受限于传输隔断和专用芯片配套能力。

CPO（光电共封装）则更激进，通过光引擎与互换芯片共封装，将能效压至≤5pJ/bit（降耗70%），支持未来3.2T/6.4T超高速率，联合液冷散热可提升单机架算力密度40%，但高集成带来的散热困难和外置光源依靠成为贸易化瓶颈。

从协同效应看，硅光与CPO深度绑定推动高密度集成，LPO作为过渡方案弥补中短距市场，1.6T则牵引长距带宽升级，形成多条理技能覆盖。财产层面，头部企业通过“硅光+CPO”组合抢占AI算力高地，而LPO厂商聚焦低本钱场景，推动数据中心PUE从1.25优化至1.12，加快绿色算力落地。这些趋势共同指向一个焦点目标：在AI与算力发作期间，以更低能耗承载指数级增长的数据洪流。

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磷化铟：光芯片的香饽饽？

最后我们来谈谈光芯片的风险。根据 Yole统计表现，到 2026 年环球光模块器件磷化铟衬底（折合两英寸）预计销量将凌驾 100万片， 2019 年-2026 年复合增长率达13.94%， 2026 年环球光模块器件磷化铟衬底预计市场规模将到达 1.57 亿美元。

而磷化铟（InP）光芯片制造工艺的焦点难点会合在质料特性、制程精度与热管理三方面。

磷化铟多晶合成需准确控制铟磷原子比（1:1±0.0001）及温度（±0.5℃内），以规避非化学计量缺陷；单晶生长过程易受热场扰动影响，导致位错密度凌驾1000/cm，直接影响器件光电转换服从。

别的，纳米级外延与光栅制造。量子阱外延层厚度需控制在±1nm以内，V/III族气体流量比颠簸须<0.1%以包管界面陡峭度；分布式反馈（DFB）激光器的二阶光栅刻蚀深度公差需≤5nm，否则导致波长偏移凌驾±0.5nm，难以满足麋集波分复用（DWDM）需求。

以及，高精度封装与良率提升。光纤耦合对准精度要求<0.15μm，但焊策应力易使VCSEL阵列光斑偏移超0.2μm，导致400G光模块封装良率不敷75%；而EML激光器的端面反射率需稳固在30%-40%，镀膜厚度偏差凌驾±1nm将引发模式跳变。

总的来说，磷化铟的制备工艺相对复杂，本钱较高，限制了其大规模应用。为了低沉本钱并进步生产服从，研究职员正在不绝优化制备工艺，并探索新的制备方法。