AI算力竞争与光芯片机遇 - AI算力竞争正从单卡性能转向集群协同能力，光芯片迎来历史性机遇，其中VCSEL技术路线有望扮演关键角色 [1] - 中国工程院外籍院士常瑞华认为，未来会出现光芯片领域的英伟达 [1] - 当前全球AI基础设施爆发式增长，“万卡集群”“十万卡集群”成为行业热词，但算力更关键的是GPU能否高效协同计算 [3] - 英伟达NVL72机架级系统中，72颗Blackwell GPU通过NVLink和NVSwitch构成统一计算域，交换系统紧贴GPU部署 [3] - 当单通道速率从几十Gbps向100Gbps、200Gbps演进，铜互联有效传输距离急剧缩短，“几十厘米就可能带来明显的电信号损耗” [3] - 华为推出昇腾384超节点，2025年7月公开展示Atlas 950 SuperPoD的1024卡集群，该数字还会继续增加 [3] - AI算力的下一场竞争很大程度上是互联能力的竞争 [3] 光互联技术路线与VCSEL优势 - 全球AI短距光互联主要有三条技术路线：硅光EML（快而窄）、Micro LED（慢而宽）、VCSEL（介于两者之间） [4] - VCSEL既能保持较高单通道速率，又天然适合形成二维阵列，打破“高速难集成、集成难高速”的两难困境 [4] - 博升光电采用倒装背发射设计，将传统顶发射VCSEL电极倒装到载板上，光从芯片背面出光，优化散热路径并为高密度二维阵列扫除布线障碍 [4] - 配合超表面光学集成技术，可直接在芯片背面实现光束准直和整形，省去大量后装微透镜的装配和对准 [4] - 博升光电累计出货高速VCSEL已超600万颗 [4] 光芯片产业趋势与融合 - 光芯片不会简单复制电子芯片的摩尔定律，但会形成自己的扩展规律 [5] - 传统可插拔光模块不会消失，但“光引擎”新产品形态将快速崛起，成为更小、更简化、更靠近GPU或交换芯片的“光模块” [6] - 光计算领域“光电融合”才是正解，光在高速传输、波分复用、并行矩阵运算方面有天然优势，电在逻辑、存储、控制方面技术积累成熟 [6] - 异质集成和先进封装正在加速光电融合 [6] 行业周期与创新路径 - 所有行业都有周期，但长期趋势明确：随着带宽需求上升，光互联向更短距离渗透是非常明确的趋势 [7] - 中国光芯片企业应“自己开路”而非追赶 [7] - 常瑞华2021年扎根深圳，2023年加入香港中文大学（深圳），选择深圳的原因是“有一种努力奋斗、敢于创新的精神，产业环境对新技术、新企业非常包容” [7]