文章核心观点 - 人工智能计算能力提升面临处理器间数据传输速度的瓶颈，互连技术创新成为关键驱动力 [1] - Lightmatter公司开发的新型三维共封装光互连技术，旨在通过将光模块集成到芯片内部，大幅提升I/O性能，以解决GPU/XPU因数据传输慢而闲置的问题 [1][4][6] - 光子互连技术目前成本高且对温度敏感，但为满足AI模型训练对扩展性的迫切需求，该前沿技术正受到行业巨头关注并有望在未来几年实现商业化 [7][8] 互连技术的重要性与行业现状 - 处理器间数据传输速度越快，可完成的工作越多，这是互连技术创新的核心驱动力 [1] - 计算加速器对AI工作负载至关重要，英伟达凭借Blackwell GPU领先，但AMD、博通、英特尔及谷歌、AWS、微软等云巨头均在寻求创新以争夺市场 [1] - 仅增加GPU或XPU数量无法解决AI训练扩展问题，因为GPU/XPU常因系统内数据传输速度不够快而闲置 [3] - 行业正通过新型互连技术创新，例如英伟达的NVLink在GB200 NVL72系统中提供高达1PB/s的网络带宽，以及Ultra Accelerator Link和Ethernet for Scale-Up Networking等替代传统PCIe的方案 [3] Lightmatter的光互连技术方案 - Lightmatter致力于用新型光纤互连颠覆传统铜互连，其Passage M1000光子超级芯片是一款主动式3D中介层，位于GPU或AI加速器下方 [4] - Passage M1000拥有8个单元，覆盖4000平方毫米面积，支持总共1024个串行数据通道，每个通道吞吐量56 Gbps，外部连接提供256个通道，每个通道8个波长，总带宽达114 Tbps [4] - 该技术将光模块完全集成到芯片内部，而非通过芯片外围的SerDes和外部电路板连接，从而最大化利用芯片空间以更快输出数据 [4][6] - 通过共封装光学器件技术，允许将SerDes垂直堆叠在芯片中央，不再受限于将高速I/O集中在芯片外侧，信号可引入芯片内部进行电光转换 [6] - 该3D堆叠方法可使芯片制造商通过互连实现32太比特到64太比特的光子带宽，允许在芯片内集成数百个SerDes器件 [7] - Lightmatter正与未透露名称的GPU/XPU制造商合作，将CPO技术直接集成到其芯片上，相关产品可能在2027年底发布，2028年实现商业化 [7] 行业其他玩家的布局 - 英伟达也在利用CPO技术最大化GPU集群数据传输速度，例如用于InfiniBand集群的水冷式Quantum-X800芯片和采用CPO技术的Spectrum-X以太网交换机 [6] - 博通也在开发基于CPO技术的快速横向扩展交换机 [7] - 英伟达目前的横向扩展NVLink技术完全基于铜缆，尚未宣布在其横向扩展架构中加入光子技术 [7] 技术挑战与前景 - 光子技术目前仍处前沿，尚未广泛应用，与铜相比成本仍高且对温度非常敏感 [7] - 随着AI模型训练需求急剧增长，客户将竭尽所能确保GPU和XPU的持续扩展性 [7] - 随着功率增加，液冷已成为控制热量的必备手段 [8] - Lightmatter已获得总计8.5亿美元融资，估值达44亿美元，表明其是一家值得关注的公司 [8]