硅光子学和共封装光学器件已经到达了一个转折点。

共封装光学也就是CPO (co-packaged optics)，是指把硅光模块和CMOS芯片用高级封装的形式（例如2.5D或者3D封装）集成在一起，从而在成本、功耗和尺寸上都进一步提升数据中心应用中的光互联技术。

在CPO技术兴起之前，传统的技术是把硅光模块和CMOS芯片独立成两个单独模块，然后在PCB板上连到一起，设计较为模块化，硅光模块或者CMOS芯片其中一个出问题都可以单独更换。但是也存在劣势，例如需要高功耗才能支持高数据率，设计超高速信号的PCB也需要较高的成本开销，集成度更低，限制了进一步提升数据中心的服务器密度。CPO技术的出现解决了这些问题。

2025 年光纤通信大会（OFC 2025）在加利福尼亚州旧金山举行，人们兴奋地宣布光网络将成为解决人工智能计算瓶颈诸多方面的解决方案的一部分。

有一点很清楚：硅光子学和共封装光学器件已经到达了一个转折点，尤其是在几周前黄仁勋在Nvidia 的 GTC 2025主题演讲中表达了对硅光子学的热情之后。

为了进一步证明市场和投资者对硅光子学和光网络的兴趣日益浓厚，你可能会发现至少有价值 10 亿美元的风险投资资金被投入到这个领域。例如，就在几周前，笔者在加州圣克拉拉采访了 Preet Virk。作为Celestial AI的联合创始人兼首席运营官，他对自己的公司如何利用其光子结构解决云服务提供商基础设施中的互连挑战表现出了自信和热情。该公司刚刚在 C1 轮融资中又筹集了 2.5 亿美元，总融资额达到 5.15 亿美元。

在 OFC 2025 上引起轰动的其他公司包括Retym，该公司获得了7500万美元的 D 轮融资（总融资额超过 1.8 亿美元）。Lightmatter（去年 10 月在 D 轮融资中筹集了 4 亿美元）还推出了两项新的光学互连技术，这意味着大型多芯片芯片设计不再受每个芯片用于 I/O 的前沿数量限制，可以从单个封装实现高达 256 Tbps 的 I/O。

另一个值得一提的是Ayar Labs，它利用 OFC 宣布了世界上第一个能够实现 8 Tbps 带宽的UCIe光互连芯片。

Ayar Labs 首席执行官兼联合创始人 Mark Wade 在公司新闻稿中表示：“我们很早就认识到了共封装光学器件的潜力，这使我们能够推动光学解决方案在人工智能应用中的采用。”“随着我们不断突破光学技术的界限，我们还将整合客户大规模部署这些解决方案所需的供应链、制造、测试和验证流程。”

该公司将硅光子学与 CMOS 制造工艺相结合，实现了在多芯片封装内以芯片形式使用光互连。

本周参加了旧金山展会的半导体行业招聘人员 SBT 总裁贾斯汀金赛 ( Justin Kinsey)表示，投资者在光子学和光网络领域的情绪十分强劲。

“像 PhotonDelta 这样的以光子为中心的孵化器正受到渴望与其合作的初创企业的空前需求。Eelko Brinkhoff 和 Jorn Smeets 表示，他们最近的光子学创新日获得了超额认购，这证明他们从欧洲向美国的扩张来得正是时候，”Kinsey 在LinkedIn 帖子中表示。“而早期投资者，如 Photon Ventures 的 Ewit Roos 和我分享了他们如何评估 2024 年 200 个潜在的光子学投资，而现在，距离 2025 年第二季度仅三天，他们就有望将这一数字翻两三倍！”

“Coherent Corp.、Ciena、Infinera/Nokia 等大公司都有相当大的展位，他们正在努力解决真正的问题，例如扩展数据中心、连接研究实验室以及解决其他高带宽挑战。”Ayar Labs 运营负责人斯科特克拉克 (Scott Clark) 表示，需求量如此之高，他们不得不告诉潜在客户“排队”。

英国光学 AI 加速器初创公司Lumai（牛津大学光学研究的衍生公司）表示，它已筹集超过 1000 万美元，用于开发其光学计算技术并扩大美国业务。该公司表示，其加速器突破了硅 GPU 和集成光子学的限制，将 AI 推理成本降低到当今顶级解决方案的十分之一，并提供 50 倍于纯硅加速器的性能，同时仅使用数据中心 AI 所需功率的 10%。

谈到初创企业，光子芯片加速器PhotonDelta宣布与半导体行业孵化器Silicon Catalyst合作，帮助光子学初创企业成长，为其提供接触专家、顾问和投资者的机会。在过去五年中，PhotonDelta 筹集了近 15 亿美元，以加速针对光子芯片行业的早期公司的商业化。

总部位于韩国首尔的Lessengers提供无需透镜光学元件的直接光纤布线，该公司宣布推出业界首款采用多模光学元件的 1.6T OSFP 2×SR4 光纤收发器。多模是关键，因为多模光纤是数据中心内服务器、交换机和其他设备互连的主要介质，适用于 100 米以内的连接（这是超大规模/云数据中心中大多数 AI 集群的距离）。

*声明：本文系原作者创作。文章内容系其个人观点，我方转载仅为分享与讨论，不代表我方赞成或认同，如有异议，请联系后台。

想要获取半导体产业的前沿洞见、技术速递、趋势解析，关注我们！