光學規模化發展，終于要到來了？

未來幾年內，整個行業將朝著大規模光學器件量產系統的方向發展。

目前，大多數數據中心都同時使用電子通信和光通信協議，用于不同的任務。橫向擴展網絡連接數據中心內數千臺人工智能計算機，因此光通信是長距離傳輸的理想選擇。縱向擴展網絡連接單個超級計算機或機架內的多個GPU，延遲至關重要，而高密度銅互連（例如英偉達的NVLink）長期以來一直是工程解決方案的首選。

這種界限正變得模糊不清，英偉達可能正在悄然試探光學領域的擴張潛力。該公司于2025年推出了NVLink Fusion計劃，該計劃允許超大規模數據中心和云服務提供商圍繞英偉達的擴展架構構建定制化的人工智能系統。今年夏天，該公司的合作伙伴名單進一步擴大，新增了多家光子學領域的企業，例如Ayar Labs、Marvell Technologies和Lightmatter。

隨著人工智能需求的增長，GPU的數量及其間連接的帶寬也在不斷增加。電力鏈路正朝著每秒太比特（Tbps）的信號傳輸速度邁進。然而，更高的頻率會增加衰減、功耗和發熱量。為了應對這些變化，銅纜必須變得更短更粗，這使得在擁擠的服務器機架中布線變得更加困難。與此同時，像英偉達這樣的公司計劃在機架中添加更多的處理器，到2027年，GPU的數量將從目前的72個增加到多達576個。

“隨著銅線傳輸信號頻率的增加，銅的物理特性也會發生變化，”英偉達首席產品營銷經理杰西·克萊頓說道。“你可以通過限制電纜長度來緩解這個問題，目前我們所有的銅纜都位于同一個NVL72機架內，所以距離并不算長，但我們已經接近極限了。”

工程師們稱之為“銅墻”。現在許多人認為，為了跟上人工智能的發展步伐，最終需要將光互連線移得更靠近處理器本身。

將光學引入GPU

為了以光的形式傳輸數據，工程師必須想辦法將電信號轉換為光信號，然后將激光器、光子器件和電子芯片集成到一個封裝中，同時又不增加成本、功耗或制造復雜性。

這些障礙已不再是不可逾越的。“我認為，與我記憶中的任何其他時期相比，現在人們更加確信，共封裝光學器件將會出現，”哥倫比亞大學電氣工程教授凱倫·伯格曼說道。

參與NVLink Fusion 生態系統的光子學公司之一 Ayar Labs 開發了一種光學芯片，旨在與 GPU 和其他處理器并排使用，在距離計算芯片僅幾毫米的地方將電信號轉換為光信號。Ayar 的產品管理總監Vishal Chandrasekar表示：“實現這一目標的最佳方法是將光子芯片與電子芯片混合鍵合在一起。”

他認為，光學器件規模化之所以成為現實，是因為圍繞共封裝光學器件的半導體制造生態系統已經成熟。混合鍵合技術的進步使得電子芯片和光子芯片能夠分別制造，然后集成到單個光學引擎中，與GPU或交換機并排使用。

Chandrasekar表示：“過去幾年里，晶圓廠出品的工藝成熟度確實有了顯著提升。”他認為，未來幾年內，整個行業將朝著大規模光學器件量產系統的方向發展。

Lightmatter公司提出了不同的解決方案。該公司并沒有將光芯片放置在處理器旁邊，而是構建了一種光子中介層，該中介層本身就可作為封裝基板。其理念是，未來的處理器可以直接堆疊在硅光子引擎之上。產品副總裁Roy Kim將這些中介層和光芯片描述為“光子技術發展路線圖中的互補步驟”。

Kim表示，封裝已不再是主要障礙。他指出，借助標準的代工廠和封裝合作伙伴，光互連的制造、測試和集成方式如今已與傳統的芯片生產方式非常相似。

剩下的挑戰在于激光器的集成。如今的可插拔激光器模塊占用寶貴的機架空間，而且難以擴展。Lightmatter公司則另辟蹊徑，將大量激光器直接集成到硅片上。Kim認為，這種方法很快就能支持密度更高的光學擴展結構。

光學規模化發展的未來

英偉達方面則采取了循序漸進的方式來采用這些技術。克萊頓表示，公司預計光通信技術最終會應用于大規模網絡，但前提是這項技術足夠成熟，足以證明這種轉變的合理性。

“我認為我們采取的策略是，在最適合我們平臺的情況下才遷移到光傳輸，”他說道。“如果一次性遷移整個平臺，新設計將面臨巨大的風險。因此，從橫向擴展開始，然后在未來逐步過渡到縱向擴展，從我們的角度來看，這是一種明智且穩妥的方法。”

這種穩扎穩打的態度正是部分研究人員認為NVLink Fusion 不僅僅是一個互操作性解決方案的原因之一。“Fusion 就像一把保護傘，你可以把銅箔放進去，也可以把光子技術放進去。它對光子技術非常友好，”Bergman說道。她表示，Fusion 并沒有讓英偉達局限于某種特定的互連技術，而是創建了一個生態系統，在這個生態系統中，電氣和光學方法可以并行發展。

并非所有人都認為光子學將成為唯一的解決方案。研究人員正通過信號傳輸、封裝和收發器設計方面的進步來不斷改進電氣互連技術。同時，其他一些團隊也在探索其他替代技術。

所有這些進步背后都隱藏著一個更大的問題：光學擴展能否成為整個行業都能做到的事情，而不是英偉達生態系統的專有功能？

“絕對如此，” Chandrasekar說。“到2028年，將會有多個大規模的實施項目。”如果這種情況發生，未來的 AI 系統可以跨越多個機架，同時作為一個單一的計算域運行，并通過電氣、光學以及其他新興技術的混合連接起來。

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