AI快速發(fā)展對算力提出極高要求，大模型訓(xùn)練、復(fù)雜算法運行導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸與處理量激增。傳統(tǒng)電子芯片受限于物理特性，傳輸速率、功耗漸顯不足，摩爾定律趨近極限。硅光子技術(shù)作為AI硬件革新的關(guān)鍵驅(qū)動力，正從實驗室走向商用。

其核心是利用CMOS工藝，在硅基或硅襯底上集成光子、電子及光電子器件，兼具CMOS大規(guī)模制造與光子高速低功耗優(yōu)勢，推動光互聯(lián)替代電互聯(lián)。當(dāng)前已在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域規(guī)?；瘧?yīng)用，支撐400G/800G及以上高速率光模塊需求，因低成本、低功耗、高性能特性，成為葉脊架構(gòu)轉(zhuǎn)型的優(yōu)選方案。

在AI硬件中應(yīng)用廣泛：激光雷達領(lǐng)域，支持光源、掃描、探測模塊單片集成，如Mobileye的硅光子激光雷達SoC（FMCW技術(shù)），集成多路發(fā)射/接收與信號處理單元，縮小體積、降低成本，推動全固態(tài)化；光計算領(lǐng)域，依托成熟半導(dǎo)體工藝實現(xiàn)光波導(dǎo)、調(diào)制器納米級集成，為光量子計算芯片提供高密度可編程硬件，已有128模態(tài)高斯玻色采樣芯片，集成度較分立器件提升50倍；消費電子領(lǐng)域，適配設(shè)備小型化趨勢，如Meta合作的硅光光學(xué)模組，降低圖像傳輸功耗40%，支持8K輸出。

技術(shù)涉及多種金屬材料：金、銀用于電極與導(dǎo)線，保障信號穩(wěn)定傳輸；銅用于低成本場景；銦、鎵與硅形成化合物半導(dǎo)體（如InP、GaAs），彌補硅發(fā)光不足，拓展功能。

市場前景廣闊，英偉達、英特爾、IBM等科技巨頭加速布局，如英偉達將硅光集成至交換機（Spectrum-X/Quantum-X），支撐百萬GPU規(guī)模的AI工廠，能源效率提升3.5倍，信號完整性63倍，可靠性10倍，部署速度1.3倍，推動技術(shù)從高端向消費級滲透。

挑戰(zhàn)仍存：技術(shù)端需突破集成度提升與熱效應(yīng)控制，光量子計算領(lǐng)域需解決可擴展性瓶頸。但隨著全球研發(fā)投入增加、產(chǎn)學(xué)研合作深化，技術(shù)將持續(xù)進步。

（注：本文為原創(chuàng)分析，核心觀點基于公開信息及市場推導(dǎo)，以上觀點僅供參考，不做為入市依據(jù) ）長江有色金屬網(wǎng)