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title: "【光芯解碼 - 算力根基篇】AI 時代，為什麼需要光芯片？"
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datetime: "2026-08-03T02:12:34.000Z"
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author: "[财华社](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/11651030.md)"
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# 【光芯解碼 - 算力根基篇】AI 時代，為什麼需要光芯片？

今年在資本市場成為熱議的$中際旭創(03308.HK) ，是全球最大光模塊供應商，$英偉達(NVDA.US) 、$亞馬遜(AMZN.US) 等 AI 巨頭的核心光模塊，很大部分來自它。

但其實光模塊真正的 “心臟” 和 “靈魂”，是藏在裏邊的光芯片。

中際旭創能成為全球光模塊龍頭，依靠精準的封裝工藝將各類光芯片集成為高性能光模塊；可決定速率與量產良率的核心有源光芯片，始終掌握在更上游海外企業手中。這也是中際旭創這類頭部企業近些年大舉自研光芯片的緣由：只有把光模塊的 “心臟” 自主掌握，才能真正擁有競爭主動權。

**光芯片到底是幹什麼的？**

我們日常熟知的 GPU、CPU 是電子芯片，職責是計算數據；而光芯片不負責算數，核心職責是實現光電信號的轉換以及光信號的傳輸與路由控制。

當上萬顆 GPU 搭建 AI 大算力集羣時，顯卡之間、顯卡和交換機之間需要每時每刻傳輸海量數據。傳統的銅線網線傳電信號，在速率拉高時會嚴重發熱、信號衰減且傳輸距離受限，完全承載不了 AI 的超大流量。

光纖依靠光波傳輸，速度快、耗電低且能實現中長距離傳輸，是算力互聯的核心方案。但 GPU 只識別電信號，光纖只能傳播光信號，二者無法直接對接，光芯片扮演轉譯的角色：一邊把電流轉化為激光送入光纖，另一邊把傳回的激光再轉回電信號交給處理器讀取。

除了傳統的通信互連，光芯片正在向 “光計算” 領域延伸。新一代光計算芯片可直接以光子為載體，完成 AI 核心的矩陣乘加推理運算，具備超低延遲、極低功耗的天然優勢。未來，由 GPU 承載複雜邏輯與通用運算、光芯片承接高併發矩陣計算的光電混合計算，有望成為突破傳統電子 AI 算力瓶頸的終極解決方案。

光芯片分為兩大類，技術難度與價值天差地別：

**有源光芯片（行業核心、壁壘最高）：**需要通電才能發射或接收光信號，主要包含激光器芯片和光探測器芯片。在 800G/1.6T 等高速 AI 光模塊的總成本中，有源光芯片或佔據一半以上。算力傳輸的速率、穩定性由它決定，也是海外企業卡脖子的核心環節。

**無源光芯片（門檻較低，國內基本自給）：**無需通電，只負責分光、導流光線、過濾不同波長光束，好比水管分水閥門，多用於 CPO（共封裝光學）的光路集成，國內早已實現量產，沒有供給瓶頸。

**光芯片技術難度分層：從入門到未來頂級路線**

依據工藝結構、應用場景、速率世代由低到高逐級劃分，正對應行業技術迭代與產品升級路徑：

**1）VCSEL 芯片（最低門檻：短距離內部互聯）**

像無數微型小射燈，成本低廉、功耗小，但光束髮散嚴重，傳輸距離通常在 100 米內，主要用於數據中心機櫃間、服務器與交換機之間的短距高速互通，是 AI 算力集羣內部 “毛細血管” 的主力。

**2）DFB 激光器芯片（中低端：寬帶、5G 基站通用）**

加裝聚光罩的射燈，光束聚攏規整，依靠調節電流開關光線傳輸數據，25G 及以下低速網絡全覆蓋，家用寬帶、5G 基站普遍使用，國內早已完全國產化。短板是速率拉高後，直接調製引發的激光波長劇烈抖動會導致信號錯亂，難以跑動 800G、1.6T 的 AI 超高速帶寬。

**3）EML 電吸收調製激光器（當前量產技術天花板：AI 算力標配）**

目前全球 AI 數據中心最核心光芯片，壁壘最高、海外壟斷最強。

發光和信號調製分開工作：DFB 光源持續射出穩定激光，搭配電控遮光百葉窗控制光線通斷，激光幾乎無抖動，單通道可達 100G、200G 超高速度，傳輸距離可達 2 公里至 80 公里。800G 光模塊一般需要 8 顆 100G EML，1.6T 需要 8 顆 200G EML，英偉達（NVDA.US）全系 AI 服務器均採用這套方案，其磷化銦一體化雕琢工藝長期被美日把控。

**4）下一代兩大前沿頂級技術（面向 3.2T+ 速率、CPO 架構）**

**硅光集成芯片：**借用成熟硅半導體工藝，將調製器、波導等上百個光路元件集成在單塊硅片上，體積小巧、批量生產成本更低。短板是硅無法發光，必須外掛獨立的磷化銦激光光源（CW 光源），是 CPO（共封裝光學）的主流集成方案之一，未來或可把光引擎直接貼在交換芯片上，解決功耗瓶頸。

**薄膜鈮酸鋰調製芯片（帶寬性能天花板）：**調製速率是磷化銦 EML 的 2 倍，功耗更低、信號損耗極小，適配未來 3.2T、6.4T 超高速光模塊；缺點是薄膜精密加工難度極大，現階段正處於小規模商用向大規模量產跨越的關鍵期。

**結語**

從基礎的光電轉接、算力集羣互聯，到前沿的光電混合計算，光芯片已成為 AI 算力迭代的底層剛性底座。同時，通過清晰的技術分層不難看出：國內在低速、無源等基礎光芯片領域已實現自主可控，但支撐當下 800G/1.6T 高端 AI 算力的 EML 高速有源芯片，以及面向未來的 3.2T+ 前沿光芯片技術，核心產能與話語權仍牢牢掌握在海外廠商手中。

這種技術代際的差距與上下游產業能力的錯位，並非單一工藝問題，而是整套產業鏈分工、材料工藝、晶圓製備體系的全方位壁壘。伴隨 AI 算力爆發帶來的供需極度緊缺，這恰好為國內廠商留下了難得的國產替代窗口期。但也引出核心問題：光芯片完整產業鏈究竟如何分工？我們究竟卡在哪些關鍵環節？光芯片晶圓與傳統硅晶圓的核心差距在哪？我們將在專題第二篇逐層拆解光芯片全產業鏈壁壘，釐清國產產業的真實短板與突圍困境。

作者：吳言

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