人工智能热潮通常以芯片来衡量：模型性能越强大，所需的加速器、更大的数据中心和电力消耗就越多。.
然而，随着集群规模的增加，纯粹的计算能力只是问题的一部分。芯片之间的数据量本身成为了限制因素，而硅光子学正是针对这一问题的解决方案。.
光而非铜
硅光子芯片通过光而不是通过铜线上的电信号来传输数据。优势在于：在更短和更长的数据中心距离内，带宽更高，能耗更低。.
行业分析师认为这是一项关键技术，可以使人工智能集群中数千个GPU之间的连接更加高效，因为传统铜连接在当今的数据速率下正在达到物理极限。.
亚洲供应商和代工厂目前正在投资建设光子芯片的大规模生产能力。这场竞赛不仅涉及芯片设计师本身，还涉及整个供应链，从专业代工厂到光学组件制造商（如光纤阵列和波导）。.
从实验室到工厂
硅光子学的技术挑战不在于多年来一直在研究的原理，而在于扩大到工业生产规模。精确对准光纤与光子芯片的微米级别，如标题图像中所示的自动化制造设备那样，未来必须能够大批量且质量稳定地实现。恰恰这种组装和测试过程的自动化被认为是硅光子学从利基应用转向数据中心广泛应用的先决条件。.
来自美国和亚洲的大型云和人工智能基础设施提供商在过去几年中已经宣布或在试点项目中测试了自己的光互连解决方案。对加速器之间更快、更节能的数据传输的需求随着全球人工智能数据中心的扩展而增长，根据国际能源署的数据，其电力消耗到2030年应该会大幅增加。.
一个拥有众多参与者的市场
沿供应链的众多企业，从芯片设计公司到亚洲代工厂，目前都在为预期的需求激增做准备。谁能以低成本和高精度掌握光学组件的大规模制造，谁就能在人工智能基础设施扩展的下一阶段中获得优势。分析师指出了与整个半导体行业的相似之处，在那里规模经济和制造精度决定了市场份额。.
光子制造能力的扩展迄今为止主要集中在亚洲，那里现有的半导体供应链和光学制造专业人员已经存在。同时，欧洲和美国的研究机构和公司也在开发自己的光互连方法。.
对欧洲而言，这一发展出于多个原因是相关的：
欧洲半导体设备制造商，如荷兰公司ASML或德国设备制造商Trumpf，提供光子制造工艺所需的组件。.
奥地利电子工业供应商，例如精密光学和测量技术领域的供应商，通过供应链与半导体行业间接相关。此外，欧洲数据中心运营商，包括在奥地利设有办事处的提供商，对更节能的连接技术有着浓厚兴趣，考虑到不断上升的电力价格和欧盟关于数据中心能效的监管要求。.
来源：TechNode | 原文