AI快速發展對算力提出極高要求，大模型訓練、復雜算法運行導致數據傳輸與處理量激增。傳統電子芯片受限于物理特性，傳輸速率、功耗漸顯不足，摩爾定律趨近極限。硅光子技術作為AI硬件革新的關鍵驅動力，正從實驗室走向商用。
其核心是利用CMOS工藝，在硅基或硅襯底上集成光子、電子及光電子器件，兼具CMOS大規模制造與光子高速低功耗優勢，推動光互聯替代電互聯。當前已在數據中心網絡領域規模化應用，支撐400G/800G及以上高速率光模塊需求，因低成本、低功耗、高性能特性，成為葉脊架構轉型的優選方案。
在AI硬件中應用廣泛：激光雷達領域，支持光源、掃描、探測模塊單片集成，如Mobileye的硅光子激光雷達SoC（FMCW技術），集成多路發射/接收與信號處理單元，縮小體積、降低成本，推動全固態化；光計算領域，依托成熟半導體工藝實現光波導、調制器納米級集成，為光量子計算芯片提供高密度可編程硬件，已有128模態高斯玻色采樣芯片，集成度較分立器件提升50倍；消費電子領域，適配設備小型化趨勢，如Meta合作的硅光光學模組，降低圖像傳輸功耗40%，支持8K輸出。
技術涉及多種金屬材料：金、銀用于電極與導線，保障信號穩定傳輸；銅用于低成本場景；銦、鎵與硅形成化合物半導體（如InP、GaAs），彌補硅發光不足，拓展功能。
市場前景廣闊，英偉達、英特爾、IBM等科技巨頭加速布局，如英偉達將硅光集成至交換機（Spectrum-X/Quantum-X），支撐百萬GPU規模的AI工廠，能源效率提升3.5倍，信號完整性63倍，可靠性10倍，部署速度1.3倍，推動技術從高端向消費級滲透。
挑戰仍存：技術端需突破集成度提升與熱效應控制，光量子計算領域需解決可擴展性瓶頸。但隨著全球研發投入增加、產學研合作深化，技術將持續進步。
（注：本文為原創分析，核心觀點基于公開信息及市場推導，以上觀點僅供參考，不做為入市依據 ）長江有色金屬網
