摘要：由于传统的基于处理器的架构面临物理限制，这项技术在满足数据中心需求（尤其是人工智能和机器学习）方面发挥着至关重要的作用。硅光子学实现的高速通信对于支持更快的计算至关重要。不断增长的带宽需求不仅推动了硅光子学的发展，也推动了薄膜铌酸锂的发展，从而提升了网络的数据

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由于传统的基于处理器的架构面临物理限制，这项技术在满足数据中心需求（尤其是人工智能和机器学习）方面发挥着至关重要的作用。硅光子学实现的高速通信对于支持更快的计算至关重要。不断增长的带宽需求不仅推动了硅光子学的发展，也推动了薄膜铌酸锂的发展，从而提升了网络的数据容量。

光子集成电路，尤其是绝缘体上硅 (SOI) 和绝缘体上铌酸锂 (LNOI)，为具有高容量可扩展性的应用提供了多功能平台，尤其适用于数据中心，而中国企业正在成为该领域的新领导者。由于硅片性能稳定，电信是另一个高容量应用领域。除此之外，光学激光雷达、3D 集成、量子计算、光学陀螺仪，甚至医疗光子学都拥有巨大的潜力，尽管一些应用面临技术和监管挑战。硅光子学向可见光谱的扩展有望在未来开启更多创新用途。

硅光子产业格局正在围绕多元化参与者形成：积极参与硅光子产业的主要垂直整合参与者（例如 Innolight、思科、Marvell、Broadcom、Coherent、Lumentum、Eoptolink）；初创公司 / 设计公司（Xphor、DustPhotonics、NewPhotonics、OpenLight、POET Technologies、Centera、AyarLabs、Lightmatter、Lightelligence、Nubis Communications）；研究机构（例如 UCSB、哥伦比亚大学、斯坦福工程学院、麻省理工学院）；晶圆代工厂（例如 Tower Semiconductor、GlobalFoundries、Intel、AMF (Advanced Micro Foundry)、imec、TSMC、CompoundTek）；以及设备供应商（例如 Applied Materials、ASML、AIxtron、ficonTEC、Mycronic Vanguard Automation、Shincron）。所有这些参与者都为显著的增长和多样化做出了贡献。

中国在硅光子学领域取得了显著进步，旨在确立全球领导地位。在政府的支持下，中国正在缩小与西方公司的差距，专注于国内创新并提高高速光通信的生产。这一进步使中国成为该领域的主要参与者。

更高的单通道速率可实现3.2 Tbps（及以上）的单端口以太网速度，同时还能进一步节省功耗并减少激光器数量。更少的激光器可以降低资本支出，简化供应链，并缩减冷却和电力输送的运营成本。在这一方向上，我们看到了更多平台的全新机遇。由于其固有的材料特性，LNOI 和 InP 是未来高速链路更直接的解决方案。数据中心和网络对可扩展、节能且经济高效的光学解决方案的需求，为 SOI（TFLN、BTO 和聚合物）、LNOI 和 InP 平台之间的激烈竞争奠定了基础。每种平台都拥有独特的优势和挑战，塑造着 IM-DD 或相干光可插拔模块的未来，并影响着更广泛的光通信格局。

CPO高速发展

人工智能（尤其是大型语言模型和生成式人工智能）的爆炸式增长推动了共封装光模块 (CPO) 的采用。人工智能工作负载需要高带宽、低延迟和高能效，才能连接超大规模数据中心或“人工智能工厂”中的数百万个 GPU。关键驱动因素包括数据传输需求、能效、可扩展性和行业投资。

在横向扩展网络中，CPO 能够实现长距离、高带宽连接（例如机架间连接），并降低延迟和功耗，是人工智能驱动的云架构和以太网/InfiniBand 网络的理想选择。在 CPO 成熟之前，可插拔设备仍将保留在计算节点上。在纵向扩展的人工智能网络中，CPO 取代铜缆，为 GPU 到 GPU 或节点到交换机架构提供更好的连接性、更长的覆盖范围和更低的功耗，这对于人工智能训练和高性能计算 (HPC) 至关重要。初始 CPO 部署将针对纵向扩展网络，然后再扩展到横向扩展。

在 GTC 2025 上，NVIDIA 发布了 Spectrum-X 和 Quantum-X 硅光子交换机，这是 CPO 在人工智能基础设施领域迈出的里程碑。这些交换机使用 CPO 连接具有 1.6Tbps 端口的 GPU。NVIDIA 在其 Rubin 架构中采用 CPO 克服了 NVLink 的限制，实现了更快、可扩展且低功耗的互连。CPO市场规模在 2024 年为 4600 万美元，预计到 2030 年将达到 81 亿美元，复合年增长率为 137%，这得益于从可插拔设备到 CPO 以及从铜缆到光纤的转变，从而解决了功率、密度、可扩展性、带宽和距离限制等问题。

共封装光器件 (CPO) 将光收发器与交换机 ASIC 或处理器集成，用于横向扩展（云架构）和纵向扩展（AI/GPU 集群）网络中的高带宽、低功耗互连。CPO 供应链涵盖半导体代工厂、光子学制造商、封装供应商和光纤专家。在 AI 工作负载的推动下，Nvidia、台积电、博通、相干公司等关键参与者和超大规模厂商推动着需求。

该供应链涵盖原材料、组件、集成和部署。硅晶圆（信越）、SOI（Soitec）、磷化铟（AXT）和玻璃（肖特）支持 ASIC 和光子电路共封装。横向扩展网络使用经济高效的基板；纵向扩展网络则需要高性能材料。 Lumentum、Coherent 和 Intel 的光子集成电路 (PIC) 提供激光器和收发器，横向扩展使用标准 PIC，纵向扩展则需要为 NVLink 使用定制 PIC。Broadcom 和 Nvidia 的交换机 ASIC 瞄准高端口密度或低延迟。光纤（康宁）和连接器（富士康）可实现长距离（横向扩展）或高密度（纵向扩展）链路。台积电的 CoWoS 和 ASE 引领封装，横向扩展优先考虑成本，纵向扩展需要密度。富士康和是德科技的组装和测试确保了可靠性。思科等系统集成商为可互操作的云（横向扩展）或定制 AI（纵向扩展）系统部署 CPO 交换机。CPO不断发展以满足 AI 需求，横向扩展侧重于成本和数量，纵向扩展侧重于性能和定制，从而改变数据中心的连接。

人工智能驱动的共封装光学器件 (CPO) 正在变革数据中心，在英伟达、博通和台积电的引领下。CPO 使用集成激光器、调制器和波导的光子集成电路 (PIC) 实现高效的信号转换。横向扩展网络使用标准 PIC 来实现经济高效的以太网交换机，而纵向扩展网络则需要定制 PIC 来实现 NVLink 等高容量人工智能互连，从而通过 PAM-4 或 NRZ 调制实现太比特级吞吐量。台积电 5nm/3nm 工艺的交换机 ASIC 可实现高效路由。CPO可在横向扩展（更多光学引擎、更快通道）和纵向扩展（更快通道、更多波长）网络中扩展带宽。光子封装采用 2.5D（基板并排）或 3D（通孔或 EMIB 堆叠）方法。2.5D 提供高密度互连和简易性，但也面临可扩展性和散热问题。 3D技术减少了占用空间和功耗，但增加了复杂性。ASIC/光子芯片边缘的带宽密度（Tbps/mm）是关键，光子中介层可为堆叠芯片提供二维光学I/O，从而提高密度、降低延迟并简化HPC和数据中心的集成。

如有硅光流片需求，

https://www.yolegroup.com/product/report/silicon-photonics-2025---focus-on-soi-sin-and-lnoi-platforms/?utm_source=PR&utm_medium=email&utm_campaign=PR_Silicon-Photonics_Sep2025

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来源：半导体行业观察一点号