從去年底到今年3月，與矽光子晶片相關的報導又多了起來——從阿里巴巴達摩院將矽光子晶片列入2022十大科技趨勢、曦智科技(Lightelligence)發佈高性能光子運算處理器PACE，到日前GlobalFoundries發佈其矽光子製程平台Fotonix、Marvell發佈400G DR4矽光子平台、AMD/Xilinx和Ranovus合作發佈整合Versal ACAP和Ranovus Odin光通訊模組的系統——熱鬧的新聞背後，到底蘊藏著哪些新的市場商機？

突破摩爾定律限制

根據達摩院的趨勢解讀，矽光子晶片的崛起、技術突破和快速演進，以及高速成長的商業化需求，歸因於雲端運算與人工智慧(AI)的大爆發。大型分散式運算、巨量資料分析、雲端原生應用讓資料中心內的資料通訊密度大幅提升，資料移動成為性能瓶頸。傳統光模組成本過高，難以大規模應用，矽光子晶片則能夠在低成本的前提下有效提高資料中心內集群、伺服器、乃至晶片之間的通訊效率。

以超大型資料中心為例，根據Equnix的資料，2017~2021年全球網際網路頻寬容量的年複合成長率達到了48%，2020年開始正式進入400G時代，並可望於2022年進入800G時代。屆時，將有數百萬個400GbE+的矽光子收發器與數十萬台伺服器互連，並將透過新型低延遲的DCI架構擴展AI的邊緣，提升高效能運算(HPC)的運算力。

據Yole Développement估計，矽光子光模組市場將從2018年的約4.55億美元成長到2024年的約40億美元，年複合成長率達44.5%。而LightCounting的資料則顯示，到2024年，矽光子光模組市場市值將達65億美元，佔比高達60%，而在2020年，這一數字僅為3.3%。

2017~2023年全球光模組市場規模及結構預測。

(來源：Lightcounting)

另一方面，據Open AI統計，自2012年，每3~4個月AI的運算力需求就翻倍，當前電子晶片的發展逼近摩爾定律極限，難以滿足高效能運算不斷成長的資料吞吐需求，而矽光子晶片具備的更高運算密度與更低能耗特性，正是極致運算力應用下所需的解決方案。

曦智科技創始人兼CEO沈亦晨之前在接受本刊採訪時，將運算力、資料傳輸和儲存視為當前電子晶片在發展過程中遇到的三個主要瓶頸。以最具代表性的影像/語音辨識類AI應用為例，資料顯示，與2012年相比，當前最大的神經網路模型大約是當時的15~30萬倍，且仍在持續成長。但與之形成鮮明對比的，是底層運算力的成長遠未達到這一幅度，制約了AI進一步發展。

運算力為什麼難以跟上AI模型的演進速度？半導體製程微縮逐漸接近物理極限導致的摩爾定律放緩和電晶體功耗散熱問題是兩大主因。

「2015年以後，隨著電晶體體積越來越小，隧穿現象日趨明顯。這意味著，即使把單個電晶體做得再小，其在運算時的功耗也沒辦法進一步降低。但如果為了增強運算力增加晶片面積，或是採用晶片級聯的方式，功耗又會顯著成長。」沈亦晨說，這就是為什麼兼具高通量、高能效比、超低延遲特性的矽光子技術能成為新興技術方向之一的原因。

光運算成為新看點

自1970年代末以來，光纖基礎設施一直被用於長距離的通訊訊號傳輸，因為相比銅基電纜，光纖的頻寬容量更大、資料速率更高，且延遲更低。從那時起，高能效光互連就不斷滲入重要的電信網路，直至進入資料中心環境中的機架到機架資料連結。但隨後越來越多的研究顯示，矽光子晶片不僅可以用於光通訊，以神經網路運算和量子運算為代表的運算領域，也正成為其釋放魅力的舞台。

矽光子用於神經網路

與矽光子用於通訊傳輸領域極為相似的是，全光運算(all-optical computing)還可以用來實現更快的運算，而其功率預算僅為傳統數位電子運算架構的一小部分。

眾所周知，現在的數位電腦是基於電晶體，它透過打開和關閉電子訊號構成基本的邏輯閘電路。但透過光來傳輸資料與運算資料則完全不同，因為光元件線性度極高，透過級聯不同等級的線性整合光子元件，就能夠組成光神經網路(Optical Neural Network，ONN)的相應層。利用這種方式，僅僅依賴從ONN一端流向另一端的光，即可完成順序矩陣的乘法或轉置。

矽光子用於量子資訊處理

量子技術現在已發展成為一個嶄新的應用領域，透過在量子力學系統中對資訊進行編碼，繼而處理、儲存和傳輸的可能性，將為不同的技術領域帶來巨大突破，例如運算、通訊、計量、感測，甚至製造技術。與此同時，數量眾多的量子解決方案新創公司，以及Google、IBM、英特爾(Intel)、微軟(Microsoft)和東芝(Toshiba)等產業巨頭們無不齊頭並進地大力投資量子技術。

在所有技術中，矽光子被公認為一項關鍵技術，三點特質讓它非常的與眾不同：一是矽光子可以利用成熟的CMOS製程，以低成本和高傳輸量實現複雜光電路和系統的商用；其二，它在本質上能與CMOS邏輯和數位電路共整合，能夠為光電路提供片上電子驅動器和資料處理功能；其三，矽光子還能夠整合其他光子材料，如SiN和III-V半導體。

協同封裝與晶片整合

既然將矽光子和CMOS的優勢整合，是一件「非常自然的事情」。沈亦晨也說他相信矽光子晶片「極有可能成為這個時代最重要的技術創新之一」，高能效、低延遲和高通量也是光學矩陣運算能夠超越摩爾定律，繼續提升運算力的關鍵所在，那麼，這一刻會很快到來嗎？

Maybe Yes, maybe No 

之所以會這麼說，是因為當前矽光子晶片的核心挑戰主要來自產業鏈和製程水準。例如，矽光子晶片的設計、量產、封裝等未形成標準化和規模化，進而導致其在產能、成本、良率上的優勢還未顯現；光運算領域的挑戰是精確度低於電子晶片，進而限制其應用場景，整合度也需要提高來提升運算力，使得整體的商業化過程比較漫長。

如果要儘快突破上述瓶頸，矽光子元件的未來將呈現兩大趨勢：協同封裝與晶片整合。前者是透過TSV封裝的形式，將CMOS晶片與光學晶片整合；後者則是完全形成單晶片解決方案，不再需要任何銅線連接，主要應用於光學的輸入和輸出。

作為目前對矽光子技術投入力度最高的主流晶圓代工廠，GlobalFoundries近期推出的新一代顛覆性的矽光子平台GF Fotonix為此做出了新的嘗試。從性能指標來看，Fotonix的單位光纖資料傳輸速率達到了0.5Tbps/光纖，這樣可以建構1.6~3.2Tbps的光學小晶片，從而提供更快速高效的資料傳輸，並帶來更好的訊號完整性。

另一家積極佈局矽光子技術的公司也不容小覷，那就是英特爾。英特爾研究院在2021年12月成立了針對資料中心互連的整合光電研究中心，該中心的使命是加速光互連輸入輸出(I/O)技術在性能擴展和整合方面的創新，矽光子的晶圓級光學封裝、無熱且節能的可擴展大容量矽光子收發器等前沿項目赫然在列。

當然，並非每家企業都具有「一步到位將矽光子和CMOS整合在同一塊晶片上」的實力，於是，利用協同封裝光子(co-packaged optics，CPO)技術，將矽光子模組和CMOS晶片整合在一起，成為了更多人的選擇。

業內專家指出，在CPO技術興起之前，目前的傳統技術是把矽光子模組和CMOS晶片獨立成兩個單獨模組，然後在PCB板上相連。這麼做的好處是設計較為模組化，CMOS晶片或者矽光子模組單獨出問題的話都可以單獨更換，但是在功耗、尺寸和成本上都較為不利，而CPO正好解決了上述問題。目前，Nvidia、AMD、英特爾、Ranovus、Broadcom、Marvell等公司都在大力佈局CPO技術。

結語

光通訊與光運算相輔相成，光通訊中的光電轉換技術會在光運算中得到應用，光運算中要求的低損耗、高密度光子整合也會進一步促進光通訊的發展，將來資料運算和傳輸有可能都在光域完成。光電融合是未來晶片的發展趨勢，矽光子和矽電子晶片取長補短，充分發揮二者優勢，促使運算力持續提升。預計未來3年，矽光子晶片將支撐大型資料中心的高速資訊傳輸；未來5~10年，以矽光子晶片為基礎的光運算將逐步取代電子晶片的部分運算場景。

本文原刊登於國際電子商情網站

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