文章核心观点 - 文章核心观点：实现通用人工智能（AGI）面临巨大的算力需求与硬件瓶颈，而光互连技术是突破当前算力在带宽和能耗方面限制、通往AGI的必由之路，并可能助力中国半导体产业实现弯道超车 [3][4][5][8][9] AI发展历程与算力驱动 - AI在过去十年取得突飞猛进的核心驱动力是算力增长，过去十年间算力增长超过10亿倍（10^9），年对年算力增长近10倍 [4] - AI模型演进伴随算力需求激增：2012年AlexNet仅用2张GPU，2016年AlphaGo用1920个CPU+280个GPU，GPT-3用1万张GPU，GPT-5已用到约20-30万张H100 GPU [4] - 根据预测，达到AGI需要约10^41 FLOPs的等效算力，而当前算力水平在10^25 FLOPs左右，存在10^16的差距；假设软件算法能跨越10^8的差距，剩余10^8（即1亿倍）的差距需通过硬件芯片算力提升来实现 [4] 当前算力行业面临的挑战 - 算力行业面临两大核心挑战：互连带宽瓶颈和能耗问题 [5] - 互连带宽增速严重滞后于算力增速：过去20年，单芯片算力提升6万倍，存储带宽仅提升100倍，互连带宽仅提升30倍；互连带宽的提升仅为算力提升的两千分之一，计算集群性能主要受带宽限制而非算力限制 [5] - 以Grok3训练集群为例，互连带宽层层受限：芯片内显存带宽为4TB/秒，GPU间NVLink带宽为0.9TB/秒（下降约5倍），服务器间IB网络带宽为0.05TB/秒（较NVLink再下降约20倍）；带宽限制导致算力集群利用率仅20%-30%，无法达到80%-90% [6] - 能耗挑战巨大：规划中的超级算力中心耗电量惊人，例如Open AI与微软的Stargate规划容量5GW，接近大亚湾核电站（6GW）；马斯克xAI的算力中心规模达6.6GW，超过大亚湾，约是三峡水电站（22.5GW）的三分之一；若实现AGI需算力提升1亿倍，全球电力将不足以支撑 [7] - 电互连（铜缆）已达物理极限：以英伟达NVL72节点为例，背面铜缆总长超过两英里，受趋肤效应影响，高传输速率下仅表面导电；算力中心90%的能耗用于数据搬运而非计算，是巨大浪费 [7] 光互连作为解决方案 - 光互连是突破算力带宽与能耗瓶颈的最优解，其本质是光通信在数据通信领域的延伸与下沉 [8] - 光通信技术发展已解决长距离连接：1998年海底光缆解决千公里至万公里连接，过去一二十年数据中心光模块解决一公里至数百公里连接 [8] - 短距光互连成为关键：通过芯片出光技术，可解决几百米至几厘米范围内的光连接问题，实现“用电计算，用光互连” [8] - 光联芯科定位为下一代AI计算集群光互连解决方案提供商，提供芯片直接出光技术，旨在提供大带宽、低功耗、低延时的光互连方案，目标是将带宽能效积提升4个数量级（1万倍）以上 [8] - 未来数据中心愿景：由绿色能源和光纤互连，通过一排排复制实现低能耗、大带宽的全光互连新时代，最终通过地面激光通信、光纤骨干网、光模块/光交换等构建全光互连网络 [8][9] 产业机遇与国产化路径 - 光联芯科展示其技术产品：采用国产晶圆厂制造的硅光晶圆，并发布了第一代高速光引擎（OIO）评估板，可实现通过光纤进行GPU间的光互连 [9] - 公司提出中国半导体产业突围的类比与路径：在燃油车时代难以直线追赶BBA，但通过电动车实现弯道超车；在半导体领域，可避开在高端设计（如英伟达、台积电）的正面竞争，通过国产算力、国产互连和国产晶圆制造，在整体算力集群的性能和功耗上实现超越，走出一条中国独有的半导体突围之路 [9]