光通信芯片组市场展开，介绍了其市场增长预期，分析了推动市场增长的细分市场及相关需求，阐述了科研机构和企业在光芯片领域的科研成果，探讨了光通信的发展趋势，最后提及了光芯片中磷化铟的市场情况和制造工艺难点。
在当今科技飞速发展的时代，光通信行业正迎来前所未有的机遇。光通信行业市场研究机构LightCounting在其最新报告中给出了令人振奋的预测：光通信芯片组市场预计将在2025至2030年间以17%的年复合增长率（CAGR）蓬勃增长，总销售额将从2024年的约35亿美元大幅增至2030年的超110亿美元。这一数据充分彰显了光通信芯片组市场的巨大潜力和无限前景。
当前，光芯片正如同璀璨的明星，吸引着越来越多科研机构和大厂的目光。它们纷纷投入大量的资源和精力，试图在光芯片领域抢占先机，为未来的科技竞争奠定坚实的基础。
市场和研究的重点
在光通信芯片组市场中，以太网和DWDM无疑是推动市场增长的两大巨头，它们占据着绝对的主导地位，引领着市场的发展方向。与此同时，PAM4 DSP芯片正悄然崛起，成为第三大细分市场的主力军。这种芯片主要用作交换机ASIC与可插拔端口之间的板载重定时器，对于外行人来说，这个概念可能有些晦涩难懂。简单来讲，它就像是数据传输的“加速引擎”和“稳定器”，能够让数据传输变得更快、更稳。根据LightCounting的数据显示，超大规模云服务商对AI基础设施的大力投资，正推动着400G/800G以太网光模块的需求呈现出激增的态势，进而拉动了PAM4芯片组的销量持续攀升。
超大规模云服务商在AI基础设施上的巨额投资，使得400G/800G以太网光模块的出货量如火箭般激增。与此同时，中国云厂商也敏锐地察觉到了这一趋势，开始积极跟进投资AI基础设施，为光通信市场注入了新的活力。
值得一提的是，无线前传作为PAM4光器件的新兴市场，预计将在2025年迎来复苏，并在2026年继续保持增长的态势，成为光通信市场的又一增长点。
自2024年以来，英伟达、英特尔等科技巨头企业纷纷在光子技术领域加大投入，展开了一场激烈的科技竞赛。英伟达计划在2027年推出Rubin Ultra GPU计算引擎，该引擎将整合共封装光学（CPO）技术，旨在解决数据传输带宽瓶颈这一关键问题。同时，英伟达还计划在2025年与台积电、博通紧密合作，推动相关硅光子产品实现量产，为光通信技术的发展注入强大的动力。英特尔则在光纤通信大会（OFC）大会上，向世界展示了其光学计算互连（OCI）芯片的独特魅力。该芯片实现了与CPU共封装，为满足未来AI计算的高带宽需求提供了创新性的解决方案。仅仅一个月后，光子加速计算初创公司Lightmatter在D轮融资中成功融到了4亿美元，估值达到44亿美元。这笔资金将被用于加速该公司光芯片的生产和部署，以满足AI集群对低能耗、高性能计算的迫切需求。
除了企业的积极参与，国内外顶尖科研机构在光芯片领域也取得了一系列令人瞩目的先进科研成果。
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。该研究创新地提出了基于光子集成手段构建张量运算过程的学科交叉研究思路，这一思路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计算，大大提高了计算效率。基于这一创新思路，该团队精心设计并成功研制出一款光子张量处理芯片。在多通道图像上的实验验证中，该芯片实现了时钟频率为20 GHz的高速张量卷积运算，芯片算力密度达到了588 GOPS/mm²。后续通过不断提升光子器件集成规模，有望使算力密度达到1 TOPS/mm²以上。研究团队还利用该芯片构建了用于视频动作识别的卷积神经网络，网络中的卷积层在光子张量处理芯片上完成，最终在KTH视频数据集上实现了97.9%的识别准确率，接近理想识别准确率98.9%。这一成果充分展示了光子集成芯片在高性能计算领域的巨大潜力。
上海交大电院消息指出，本研究成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，有效解决了额外内存占用与访存问题，为构建高性能计算、宽带信号处理等先进信息系统提供了全新的技术途径。
清华大学的研究团队开发了名为“太极”的光子芯片，其能量效率高于当前的智能芯片数个数量级。短短4个月的时间，清华大学的光芯片就已经迅速进化到第二代——世界上第一款全光学AI芯片太极 – Ⅱ，其能效已经超过了英伟达著名的H100。这不仅仅是一项技术上的重大突破，更有可能开启一种新的计算范式，甚至可能彻底改变计算机的设计和构建方式。这项具有里程碑意义的研究已发表在8月7日的《自然》杂志上。《自然》审稿人认为，它有望成为训练光学神经网络和其他光学计算系统广泛采用的工具。
太极 – Ⅱ全光学AI芯片是在新开发的全前向模式（FFM）上构建的，它允许在光学系统中直接进行计算密集型AI训练，而不需要复杂的反向传播过程，是世界上第一个能够进行“大规模光训练”的芯片，可以更快、更省电地训练人工智能模型，为人工智能的发展带来了新的曙光。
香港城市大学副教授王骋团队与香港中文大学研究人员合作开发出处理速度更快、能耗更低的微波光子芯片。该芯片可运用光学进行超快模拟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度快1000倍，耗能更低，具有广泛的应用范围，涵盖了5/6G无线通讯系统、高解析度雷达系统、人工智能、计算机视觉以及图像和视频处理等多个领域。
另外，IBM光子芯片取得新突破，实现下一代高速光互联技术，可以显著改善数据中心训练和运行生成式AI模型的方式，AI速度提升80倍。与目前最先进的CPO技术相比，IBM的创新使芯片制造商能够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团队使用标准的组装封装工艺，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所有压力测试，包括高湿环境、 – 40°C至125°C的温度以及机械耐久性测试，确保了光互连在弯曲时不会损坏或丢失数据。此外，研究人员已将PWG技术演示到18微米的间距，堆叠四个PWG可实现多达128个通道的连接。
这一突破进一步巩固了IBM在半导体创新领域的领先地位，其在半导体领域的创新成果不胜枚举，包括首个2nm节点芯片技术、7nm和5nm工艺技术的实现、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技术为满足AI日益增长的性能需求提供了新的解决方案，并有望取代模块外的电气通信方式，成为未来光通信的主流技术。
光通信的发展趋势:1.6T、硅光、LPO、CPO
光通信领域正以惊人的速度向高速率、集成化、低功耗方向突破，1.6T、硅光、LPO和CPO四大技术趋势相互交织、相互影响，共同驱动着行业的深刻变革。
1.6T高速光模块成为下一代数据中心的核心需求，它通过3nm制程DSP芯片与硅光技术的深度融合，实现了单波1.6Tbps的传输速率，功耗较前代降低了40%，能够有效支撑AI算力集群的长距离高密度互联。然而，其信号完整性设计和散热问题仍需科研人员不断攻克，以确保其性能的稳定性和可靠性。硅光技术作为底层创新技术，借助硅基材料和CMOS工艺的优势，将激光器、调制器等器件集成于单一芯片，显著降低了成本和功耗，成为CPO等先进封装的关键支柱。但硅基激光器效率不足和封装兼容性问题仍制约着其大规模应用，需要进一步的技术创新和突破。
LPO（线性驱动可插拔模块）以“去DSP化”为核心，通过线性直驱技术降低了50%的功耗和30%的延迟，同时保留了可插拔特性，在中短距离场景（如数据中心架顶交换机互联）实现了性能与成本的完美平衡。然而，它受限于传输距离和专用芯片配套能力，需要在技术和产业生态方面不断完善。
CPO（光电共封装）则采取了更为激进的技术路线，通过光引擎与交换芯片共封装，将能效压至≤5pJ/bit（降耗70%），支持未来3.2T/6.4T超高速率，结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难题和外置光源依赖成为其商业化的瓶颈，需要在散热技术和光源解决方案上取得新的突破。
从协同效应来看，硅光与CPO深度绑定，共同推动高密度集成；LPO作为过渡方案，填补了中短距市场的空白；1.6T则牵引着长距带宽的升级，形成了多层次的技术覆盖。在产业层面，头部企业通过“硅光 + CPO”的组合抢占AI算力高地，而LPO厂商则聚焦于低成本场景，推动数据中心PUE从1.25优化至1.12，加速了绿色算力的落地。这些趋势共同指向一个核心目标：在AI与算力爆发的时代，以更低的能耗承载指数级增长的数据洪流。
磷化铟：光芯片的香饽饽？
最后，我们来探讨一下光芯片的风险因素。根据Yole统计显示，到2026年全球光模块器件磷化铟衬底（折合两英寸）预计销量将超过100万片，2019年 – 2026年复合增长率达13.94%，2026年全球光模块器件磷化铟衬底预计市场规模将达到1.57亿美元。这表明磷化铟在光芯片领域具有广阔的市场前景。
然而，磷化铟（InP）光芯片制造工艺的核心难点集中在材料特性、制程精度与热管理三方面。
磷化铟多晶合成需要精确控制铟磷原子比（1:1±0.0001）及温度（±0.5℃内），以规避非化学计量缺陷，确保材料的纯度和性能。单晶生长过程易受热场扰动影响，导致位错密度超过1000/cm²，直接影响器件的光电转换效率，需要采用先进的热场控制技术和生长工艺来解决这一问题。
另外，纳米级外延与光栅制造也是关键环节。量子阱外延层厚度需控制在±1nm以内，V/III族气体流量比波动须<0.1%以保证界面陡峭度；分布式反馈（DFB）激光器的二阶光栅刻蚀深度公差需≤5nm，否则会导致波长偏移超过±0.5nm，难以满足密集波分复用（DWDM）需求。这对制造设备的精度和工艺控制能力提出了极高的要求。
以及，高精度封装与良率提升同样不容忽视。光纤耦合对准精度要求<0.15μm，但焊接应力易使VCSEL阵列光斑偏移超0.2μm，导致400G光模块封装良率不足75%；而EML激光器的端面反射率需稳定在30% – 40%，镀膜厚度误差超过±1nm将引发模式跳变。需要开发先进的封装技术和工艺，提高封装的精度和可靠性。
总的来说，磷化铟的制备工艺相对复杂，成本较高，这在一定程度上限制了其大规模应用。为了降低成本并提高生产效率，研究人员正在不断优化制备工艺，并探索新的制备方法，以推动磷化铟在光芯片领域的更广泛应用。
本文详细介绍了光通信芯片组市场的增长预期，剖析了推动市场增长的细分市场和相关需求。同时，展示了科研机构和企业在光芯片领域的众多科研成果，以及光通信的四大发展趋势。最后探讨了光芯片中磷化铟的市场情况和制造工艺难点。尽管光通信芯片组市场前景广阔，但在技术研发和成本控制等方面仍面临诸多挑战，需要科研人员和企业共同努力，推动光通信行业不断向前发展。
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