文章核心观点 硅光子技术是驱动数据中心，特别是人工智能网络发展的关键技术，其应用正从横向扩展（可插拔光模块）向纵向扩展（共封装光学）演进，并将推动市场规模在未来几年内实现数倍增长，同时重塑半导体制造产业链格局，台积电有望成为该领域未来的主导者 [1][3][25][26] 市场增长与规模预测 - 光纤器件市场规模预计将从2023年的约130亿美元增长至2030年的250亿美元，主要得益于人工智能网络发展 [3] - 另一预测（CignalAI）认为，到2029年市场规模将达到310亿美元 [3] - 可插拔光器件市场预计将从2023年的60亿美元增长到2030年的250亿美元，届时市场将以1.6T和3.2T数据速率为主 [12] - 光路交换机（OCS）的潜在市场规模（TAM）预估已从超过20亿美元上调至超过30亿美元 [15] - 硅光子集成电路市场规模预测：到2031年达320亿美元（DataM Intelligence），或到2034年达290亿美元（Precedence Research） [25] - 硅光子晶圆代工收入预计将从2026年到2032年（六年内）增长八倍 [25] 技术应用与演进路径 - 横向扩展（Scale-out）：当前主要使用可插拔光收发器，通过光纤实现高速、低功耗的数据传输 [12] - 纵向扩展（Scale-up）：链路数量远多于横向扩展（例如NVL72机架有1296个链路），未来采用光纤将驱动市场大幅增长 [3] - 可插拔光收发器：主要组件包括激光器、CMOS芯片和硅光子芯片，使用马赫-曾德尔调制器 [12] - 光路交换机（OCS）：用于数据中心顶层互连的重新配置，谷歌采用MEMS镜技术，Lumentum（MEMS）和Coherent（液晶）也提供该技术 [13][15] - 共封装光学器件（CPO）：相比可插拔器件，可实现更高密度和更低功耗（仅为可插拔式的三分之一），已开始蚕食可插拔交换机市场份额 [16][18][25] - 技术过渡：横向扩展已开始向CPO过渡，纵向扩展在不久的将来也需要CPO [25] - AI加速器互连：当前GPU/加速器使用铜缆，但性能提升接近瓶颈，未来将转向光纤连接以实现更高带宽和更低延迟 [20] 关键组件与供应链 - 光纤电缆：市场领导者康宁公司年销售额达68亿美元，与Meta达成一项价值60亿美元的供应协议 [7] - 硅光子制造：目前主要代工厂商包括GlobalFoundries（GF）、Tower Semiconductor，以及台积电、三星、联电等正在开发技术的厂商 [21][24] - GlobalFoundries (GF)：收购AMF后自称全球第一硅光子代工厂，预计2026年硅光子收入接近3亿美元，到本十年末超过10亿美元 [21][22] - Tower Semiconductor：被认为是全球第二大硅光子代工厂，提供200毫米和300毫米硅光子工艺 [23][24] - 台积电（TSMC）：目前为英伟达、AMD、谷歌、AWS等生产几乎所有AI加速芯片，并开发COUPE工艺，未来五年内很可能从零基础跃升为全球第一的硅光子晶圆代工厂 [25][26] 技术原理与设计挑战 - 硅光子学：将光子器件集成到改进的CMOS工艺中 [6] - 光纤与波长：数据中心主要使用单模光纤（SMF），通信波长位于红外光谱的O、E、S、C、L波段，其中O波段因在硅波导中损耗低而被用于硅光子学 [7][9][11] - 波分复用：使用粗波分复用（CWDM）和密集波分复用（DWDM）实现更高带宽 [11] - 设计现状：硅光子学设计类似上世纪80年代的硅设计，缺乏成熟的设计库和IP，需从底层物理原理进行建模 [27] - 关键器件与挑战： - 波导：由硅或氮化硅制成，不能急转弯，需要最小弯曲半径，两个波导可垂直交叉且相互作用极小 [34] - 光耦合：边缘耦合器效率高但对准难，光栅耦合器（一维用于偏振光，二维用于非偏振光）对准简单但各有损耗和成本权衡 [34] - 调制器：可插拔器件中使用马赫-曾德尔调制器，CPO中使用尺寸小得多的微环调制器 [35] - 信号损耗：波导中的信号损耗会随距离累积，精确控制损耗是设计关键 [33] - 制造工艺：采用200毫米和300毫米SOI晶圆，工艺精度可达65纳米，通常不包含CMOS器件 [29][37]