下一个万亿故事？光基芯片的现实与远方
一、为什么我们要谈“光基芯片”？
这几年，AI的浪潮扑面而来。从ChatGPT（对话生成模型）到Sora（视频生成模型），从大模型到多模态，AI每一次突破，背后都是算力的堆叠。可问题是：电力吃紧。
你可能没直观感受，但微软、谷歌、亚马逊的数据中心已经成了电网的“用电大户”。服务器、存储和网络设备的功耗不断飙升，其中光模块需求大涨，本质上就是因为能效成了刚性瓶颈。
那么，传统电子芯片是不是已经走到头了？还没有。但它们的能效极限越来越近，这就是为什么“光基芯片技术”开始被反复提起。
光基芯片（通常也称光芯片/信息光子芯片），在狭义上是光模块内部实现光电转换的核心元器件，相当于光模块的“心脏”；在广义上，它也指利用光子替代电子执行计算和传输的新型芯片。无论哪种路径，目标都是在能效瓶颈下，把功耗降下来，把速度提上去。
三、光子为什么比电子更强？
很多人会问：光子不就是光吗？为什么它能比电子厉害？
原因有三：
1.无电阻损耗
电子在铜线里走，必然有电阻发热；光子在波导里传输，没有电阻，理论损耗极低。
2.并行能力强
光有颜色（波长），可以同时走多条通道，这就是“波分复用”（不同波长同时传输）。一块芯片里，如果你能用红、绿、蓝等几十个波长并行处理，就像同时开几十条高速公路。
3.速度接近光速
电子传输受限于材料和电容效应，频率再高也有限；光子天然是“快车”，适合做大规模数据传输和并行计算。
这三点叠加，解释了为什么光基芯片在能效上能比传统芯片高一个数量级。
四、光基芯片的技术路径
在展开具体技术路线之前，先厘清一个容易混淆的概念：光芯片和光模块不是一回事 。
· 光芯片（OpticalChip） ：是最底层的核心器件，提供光电转换能力，相当于“引擎”，决定能耗、速率和性能上限。
· 光模块（OpticalModule） ：是把光芯片、电芯片、结构件和接口等封装到一起的最终产品，相当于“整车”，可以直接插到交换机或服务器中使用。
通俗讲，光芯片是“心脏”，光模块是“整机”。理解了这点，就能更清晰地分辨哪些创新发生在芯片层 （如InP、SiPh、LNOI），哪些属于模块层形态演进 （如可插拔、CPO、光子计算）。
光基芯片的发展并不是一条单行道，而是“材料/工艺路线”和“系统/应用演进”两条维度交织。前者决定芯片的性能、成本与能效，后者决定它最终以什么形态落地到数据中心和AI算力体系。理解这两条线，才能看清整个产业未来的方向。
1. 材料/工艺路线
1）磷化铟（InP）
特点：直接带隙材料，发光效率高，适合高速激光器、探测器和调制器，载流子迁移率高。
应用：广泛用于长距离高速光通信，是100G、400G及以上长距光模块的主流方案。常见的DFB（分布反馈激光器）和EML（电吸收调制激光器）芯片都基于InP。
2）砷化镓（GaAs）
特点：技术成熟、成本较低，典型器件是VCSEL（垂直腔面发射激光器），阈值电流低、易于二维集成。
应用：主要用于短距离数据通信（机柜内互联）、3D传感（如手机FaceID，3D人脸识别）、激光雷达等场景。
3）硅光子（SiPh，硅光子集成电路）
特点：利用CMOS（互补金属氧化物工艺）在硅基片上制作光器件，可高密度集成调制器、探测器、波导等。成本潜力巨大，但硅是间接带隙，需要通过异质集成InP等光源。
应用：在数据中心短距互联中渗透率快速提升，是CPO（共封装光学）的核心基础，亦是1.6T/3.2T光模块的主要候选技术之一。
4）薄膜铌酸锂（LNOI，薄膜铌酸锂光子器件）
特点：电光效应极优，调制效率高、带宽大、损耗低。通过薄膜化和与硅衬底键合，克服了传统铌酸锂器件体积大、驱动电压高的问题。
应用：被视为未来1.6T、3.2T超高速光模块的潜在关键调制器方案，当前处于产业化加速与客户验证阶段。
2. 系统/应用演进
材料路线解决了“芯片怎么做”，而系统演进解决的是“芯片怎么用”。光基芯片的应用形态，大致经历三个阶段：
1）可插拔光模块
当前主流形态，无论是InP、VCSEL还是SiPh方案，都通过可插拔模块进入服务器与交换机。400G/800G已量产，1.6T正在客户验证。
2）CPO（Co-PackagedOptics，光电共封装）
定义：将光基芯片直接集成进交换ASIC（专用集成电路）封装内部，缩短电连路径、降低功耗；其本质为系统级封装形态，底层多采用硅光子（SiPh）等光器件。
现状：业内普遍预计2026年前后在交换机/网络侧率先商用；面向计算芯片封装级的更广泛导入仍取决于成本与可靠性。
3）光子计算（PhotonicComputing，利用光芯片执行计算）
定义：让光基芯片从“传输元件”升级为“计算单元”，用光直接执行卷积、矩阵乘法等核心AI任务。
现状：仍处于原型期。Lightmatter等公司已有样机；在学术实验与指定工艺假设下，有研究测得约305TOPS/W的能效潜力，距离规模化商用仍需生态与制造验证。
光基芯片技术路线与应用形态对比
※材料/工艺路线
※系统/应用演进（广义光芯片的应用形态）
光基芯片的技术路线丰富多样，从成熟的InP、GaAs到新兴的硅光、薄膜铌酸锂，各有其适用的场景和优势。选择哪条路线，并不是谁先进谁落后，而是在性能、成本、功耗、集成度之间找平衡。未来这些路线大概率会并存发展，甚至融合创新，共同推动光电子技术不断前进。
五、现实的瓶颈在哪里？
要冷静，这些方向也有硬伤。
1.光电转换损耗
数据要在光域和电域之间来回切换，每一次都会带来能耗与延迟。
2.制造良率
光器件比电子器件更娇贵，透镜、波导、激光器的工艺难度很高，良率和成本是产业化的关键。
3.规模验证不足
硅光已经进入商用阶段，但在良率与成本上仍需突破；CPO还处于工程化爬坡期；光子计算则停留在实验室原型。
4.生态链未成熟
软件框架、编译器、开发者工具链，全是电子芯片的天下。光子计算能不能融入CUDA（通用GPU并行计算框架）或PyTorch（深度学习框架）这样的主流生态，是未来的核心挑战。
六、为什么这对中国投资者很重要？
站在投资角度，光基芯片不是一个“马上兑现”的主题，但它有几个长线价值：
1.算力能效红利
AI模型越来越大，电力成本占比越来越高。谁能降低功耗，谁就能获得市场。光子方案天然切中要害。
2.国产替代窗口
硅光模块、CPO的制造链条，中国厂商正在追赶。未来几年，谁能在1.6T、3.2T节奏里卡位，谁就可能成为下一个“中际旭创”。
3.政策加持
从工信部到信通院，已经把“信息光子技术”写进产业发展路线图。未来5–10年，光子相关项目会不断得到资金和政策支持。
4.资本故事空间大
相比GPU、HBM已经高度拥挤，光基芯片还是一个早期赛道。一旦出现突破口，容易被资金快速放大。
七、未来已来，但别急着上车
光基芯片技术，像极了十年前的GPU加速。那时，很多人觉得GPU只能打游戏，没想到成了AI的发动机。
今天，光子计算、硅光、CPO，可能正走在类似的轨道上。它们解决的是算力的“能效困局”，是电力与性能的硬矛盾。
但投资要有清醒认知：
· 硅光模块是能兑现利润的环节，CPO是产业升级的重要选项；
· 长期，光子计算如果跑出来，将是改变游戏规则的“终极武器”，但其落地仍存在高度不确定性。
谁能笑到最后？答案只能交给时间。但可以肯定的是：在AI的下半场，光子这条路必然有人要走下去。
光基芯片，不是今天的赛点，但一定是明天的赛道。