随着AI技术的发展，尤其是大模型和超大规模数据中心的需求爆发，光芯片作为解决数据传输瓶颈、提供高带宽、低延迟通信的核心技术，慢慢的变成了全球资本市场的“宠儿”。
去年以来，全球科学技术企业和政府在光芯片领域的密集布局。英伟达、英特尔等巨头企业纷纷在光子技术上加码；光子加速计算初创公司Lightmatter在D轮融资中融到了4亿美元，估值达到44亿美元。在国内，去年9月，广东省出台了政策方案，提出到2030年形成10个具有国际竞争力的领军企业和千亿级产业集群的目标；在欧洲，根据荷兰政府官方信息，欧盟宣布将投资1.33亿欧元，在荷兰建设光芯片中试线。
与过去光通信技术的应用大多分布在在电信和网络基础设施不同，现在光芯片的应用场景大幅拓展，包括云计算、AI计算、边缘计算等多个领域。
光芯片是实现光电信号转换的基础元件，是光模块的核心组件，负责实现光信号的处理和传输，其性能直接决定了光通信系统的传输效率。
光模块是光芯片的实际应用载体，是光通信的核心组件，实现光电信号的相互转化。光模块通常由光发射组件（包含激光器）、光接收组件（包含光探测器）、驱动电路和光电接口等组成。在发送端，电信号经驱动芯片处理后驱动激光器发射出调制光信号；在接收端，光信号由光探测器转换为电信号。
随着AI算力集群的逐步扩大，单个数据中心已难以满足，一直增长的大规模分布式集群规模与数据量对光通信解决方案提出更高的需求。分布式集群意味着不同地理区域的数据中心一定要通过高速光纤链路连接，以实现100公里甚至更长距离的互连。
光芯片是光通信网络的核心，未来AI下游应用能否真正落地，追根溯源还是要信息传输的效率。
光子器件具有高度并行性和矩阵运算能力，使得光芯片能够高效地处理复杂的数据。此外，光芯片还能轻松实现模拟计算，进一步提升信号解决能力。这些特点使得光芯片在图像识别、语音识别等AI领域具有广泛的应用前景。
同时，光芯片的高速传输特性能够更好的降低数据传输的延迟，使AI系统能够更快速地响应和处理实时数据，这对自动驾驶、智能监控方面的应用起到重要作用。
人工智能计算热潮正在引发对电力使用的担忧。众所周知，数据中心消耗大量能源，而耗电的 AI 算法将导致数据中心功耗进一步增加。全球主要数据中心提供商已经在为这一增长做准备。
10月上旬，在美国首都华盛顿特区的“AI Summit DC”人工智能峰会上，一个关于blackwell能耗方面的消息就让英伟达的股价瞬时增长4%。英伟达表示，Blackwell可以将训练大规模人工智能模型等工作负载的成本降低25倍，推理能耗可降低至之前的 1/45000。据悉，在 Blackwell 架构中，大量高性能的光芯片被集成在光模块中。
在能耗控制方面，光信号传输过程中的能量损耗远低于电子信号。这意味着，光芯片在实现高速计算的同时，还能有效降低能耗。据统计，光芯片的能耗仅为传统电子芯片的十分之一左右。这对于AI系统的高效能耗管理具有重要意义。
如今，光芯片在人工智能中的应用实践仍在持续不断的发展中，随技术的成熟和成本的降低，预计光芯片将在更多的AI应用中得到普遍应用。
据悉，光芯片的成本在光模块中占比较高，特别是在高速率的光模块中，光芯片的成本占比更高。根据业内预测，全球数通光模块市场23年-28年的CARG为18%，其中，AI用数通光模块市场CAGR为47%。其增长驱动力大多数来源于800G、1.6T、3.2T光模块需求。到2027年，整个数通市场800G及以上速率的光模块市场规模占比将超过50%。这也就从另一方面代表着预计在未来数年内，全球光芯片市场将保持稳健的增长态势，为整个光通信行业带来新的活力和动力。
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