“集成光路將是半導體領域60年一遇的‘換道超車’?！苯?，我國首份光子產(chǎn)業(yè)白皮書《光子時代：光子產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》（以下簡稱《白皮書》）在2023全球硬科技創(chuàng)新大會上發(fā)布。前言的最后一段，寫下了這樣一句話。

2023年，乘風大模型浪潮，作為原動力的算力成為全球焦點。但當英偉達以“賣鏟人”身份賺得盆滿缽滿的時候，危險的信號也已時時預警：一面是新一輪人工智能掀起全球算力貼身“肉搏”的緊迫現(xiàn)實，一面是電子芯片摩爾定律接近失效、高耗能、低性能情況越發(fā)突出的力不從心。

“你相信光嗎？”幾年前的語境下“光”是光伏，現(xiàn)在成了光芯片。重壓之下，傳統(tǒng)芯片捉襟見肘，但這束光能否照進現(xiàn)實實現(xiàn)曲線救國，仍需要技術和時間的驗證。

光的世紀

“科技革命沿著‘機-電-光-算’的邏輯推演，21世紀將是光的世紀。”在綜述部分，《白皮書》就做了這樣一個預判。

2023全球硬科技創(chuàng)新大會平行論壇——2023光子產(chǎn)業(yè)發(fā)展暨硬科技成果轉(zhuǎn)化論壇上，《白皮書》由中科創(chuàng)星創(chuàng)始合伙人、陜西光電子先導院執(zhí)行院長米磊博士發(fā)布。而在2016年，米磊就曾提出過一個“米70定律”，他認為，光學技術會是未來一項非常關鍵的基礎技術，其成本會占到未來所有科技產(chǎn)品成本的70％。

相比電子，光子的優(yōu)勢顯而易見：傳輸信息時具有極快的響應時間，信息容量比電子高3-4個量級，具有極強的存儲、計算能力，極強的并行、互聯(lián)能力，以及超低的能耗表現(xiàn)。

這些優(yōu)勢讓光子在信息產(chǎn)業(yè)迸發(fā)出了巨大的應用價值，聚光燈之下，光子芯片的時代同樣到來了。

近年來，隨著人工智能時代的到來，對算力的要求也水漲船高，但電子芯片已經(jīng)逼近物理和經(jīng)濟成本的極限，以至于摩爾定律失效的討論越來越多。進入2023年，大模型浪潮更在硬件供應和算力需求暴漲的錯配下引發(fā)了“算力荒”，傳統(tǒng)電芯片越來越捉襟見肘。

而光子芯片不僅能夠?qū)ΜF(xiàn)有電子芯片性能進行大幅度提升，解決電子芯片解決不了的功耗、訪存能力和計算機整體性能等難題，還可以在信息的獲取、傳輸、處理等領域催生眾多新的應用場景。

米磊直言，人工智能時代是由算力支撐起來的，光子芯片就是下一代算力中競爭力顯著的技術，且已經(jīng)得到大廠驗證，趨勢非常明顯。

“從這個角度判斷，下一個時代將是光芯片和電芯片的融合”，米磊稱，硅光技術能夠有效提升GPU的整體性能、大幅降低其功耗，有效解決目前的算力瓶頸，“也就是說，下一代算力很可能會是光子計算甚至量子計算”。

有望突破算力天花板

9月中旬，芯片圈傳來了個大消息。臺積電將與博通、英偉達等客戶共同開發(fā)硅光子技術，計劃于明年下半年開始接受訂單，預計在2025年實現(xiàn)量產(chǎn)。外界的評價是：有望突破算力天花板，成為下一代AI算力的“革命性技術”。

對于傳言的真實性未收到回復。不過有業(yè)內(nèi)人士告訴記者，事情本身是確定的，只是其中細節(jié)非常多，外界信息并沒有那么準確。

光電芯片從業(yè)者李樺（化名）分析稱，臺積電宣傳的硅光技術，就是利用硅材料的優(yōu)勢，將硅基光電芯片和集成電路做系統(tǒng)集成，提升速度。

光子與電子的結(jié)合，被視為破解算力困境的“法寶”。特別是在國內(nèi)市場電子芯片復雜、被動的處境之下，一個更迫切的問題擺在了面前：當下一輪全球科技競爭很可能聚焦在底層算力上，光子芯片能否在關鍵時刻頂上來？

事實上，理解光子芯片對于算力的跨越式支撐，其中還存在著一個概念上的“混淆”。

洛微科技CTO孫笑晨指出，在提升AI計算方面，光電芯片可以在兩個關鍵點發(fā)揮作用，其一是在神經(jīng)網(wǎng)絡計算本身起到加速器的作用，其二是通過芯片間更加密集的互聯(lián)，增加數(shù)據(jù)傳輸帶寬，從而在系統(tǒng)層面提高AI計算的整體性能。

“AI的大規(guī)模應用，對數(shù)據(jù)中心的算力提升有了很大的需求”，李樺稱，這里的算力指的是單位能耗下的算力，一味增加CPU數(shù)量可以提升整體算力，但是會帶來巨大的能耗。硅光技術的發(fā)展，可以提升數(shù)據(jù)中心的信息傳輸速度，并大幅度降低能耗，進而提升單位能耗下的算力。

李樺總結(jié)稱，目前在光通信領域，光電芯片只是提升數(shù)據(jù)傳輸效率，數(shù)據(jù)的計算依然依靠集成電路來完成。

長春理工大學科學技術研究院常務副院長蔡紅星也提到，雖然在一些細分領域，光電芯片已經(jīng)能夠處理一些算法固定、流程簡潔的計算，不過其成熟度遠不如電子計算，尤其是在多元化的需求以及通用的人工智能計算領域，依然有賴于傳統(tǒng)的電子計算。

但比起跟計算本身較勁，光芯片在互聯(lián)方面發(fā)揮的作用很可能起到“曲線救國”的作用。

孫笑晨表示，當AI模型快速增大，對訓練方面的并行和數(shù)據(jù)帶寬需求越來越高，就需要芯片間進行更高效的互聯(lián)以便提高整體性能，這種互聯(lián)包括計算卡之間的互聯(lián)、芯片間的互聯(lián)以及芯片組內(nèi)部計算和存儲單元的互聯(lián)。由于在帶寬、功耗及速度方面的絕佳優(yōu)勢，光互連成為解決帶寬需求的關鍵所在。

“這是一個完全可以預見的市場，在光互連模組和芯片方面，中國廠商也具備足夠技術實力和市場優(yōu)勢。如果在這條路線上發(fā)力推動甚至先落地的話，國產(chǎn)AI計算很可能就會在整體上達到一個有競爭力的程度?！睂O笑晨補充稱，當下在提高AI計算能力方面，美國的主要技術思路仍然聚焦在了提高芯片本身性能上。

在光通信領域，光模塊扮演著光、電信號相互轉(zhuǎn)化的關鍵角色。根據(jù)LightCounting數(shù)據(jù)，2022年全球光模塊企業(yè)TOP 10中，中國企業(yè)已占據(jù)7席，其中中際旭創(chuàng)等企業(yè)已實現(xiàn)800G高速光模塊批量出貨。

計算“蹺蹺板”

在業(yè)內(nèi)看來，臺積電聯(lián)合客戶開發(fā)硅光技術，瞄準的就是光通信在芯片互聯(lián)方面的巨大潛力?！霸诠馔ㄐ蓬I域，光電芯片在數(shù)據(jù)中心上的應用，已經(jīng)占據(jù)了一半的市場份額。”有業(yè)內(nèi)人士說。

但從長遠角度來看，在互連上的應用很可能會是光電芯片的“小目標”，其真正的星辰大海，仍然要落在計算本身。

據(jù)了解，一個巨大的AI模型中，每一層網(wǎng)絡都需要進行矩陣運算，一個大矩陣還可能需要拆成幾個小矩陣進行計算。也就是說，在大模型中，矩陣乘加運算是一個反復、循環(huán)的計算過程，每次循環(huán)，矩陣上的元素權重都會被更新。

“與電子相比，光的矩陣乘加運算非?？?，但一涉及到權重的更新，光的速度就會變慢?！?/span>

孫笑晨稱，從實際情況來看，光計算的瓶頸其實并沒有卡在計算上，而是卡在了矩陣運算更新參數(shù)的階段，“這就像是一個蹺蹺板，解決了一部分問題，另一部分問題又翹起來了，導致無法從整體上實現(xiàn)跨越性的性能提高”。

這也解釋了為什么光在數(shù)學運算領域首先瞄準的方向是大模型的推理，而不是訓練。因為訓練需要海量數(shù)據(jù)的輸入，不斷重復計算動作時，效率上的問題就會更加突出。

目前業(yè)內(nèi)普遍認同，光互連會比光計算先一步落地。孫笑晨認為，在光互連領域，要實現(xiàn)比較有競爭力的結(jié)果，也需要產(chǎn)業(yè)界整體的認可和合作，從產(chǎn)業(yè)鏈的角度、整個系統(tǒng)的角度合力進行技術攻關和商業(yè)落地。

李樺則將關注的重點放在了光電芯片整體的規(guī)模上。他提到，與集成電路市場相比，當下光電芯片市場體量很小，這也導致了從事光電芯片的企業(yè)，尤其是以生產(chǎn)線為主的企業(yè)，單純做光電芯片的話，無法養(yǎng)活這條生產(chǎn)線，進而導致其無法投入更多精力做研發(fā)。

此外，如果單純聚焦在光通信領域，體量也仍然大不起來，再加上短期內(nèi)光計算體量很難出現(xiàn)大幅提升，除非出現(xiàn)更多應用場景，比如傳感方面有更多的應用，可能才會解決這個問題。

在新技術的發(fā)展過程中，需求的作用不可忽視。

在采訪中米磊說，任何一種技術取得突破，都需要長期的積累和投入，以及更長時間的轉(zhuǎn)化和落地?！爱斎?，這些都是一些實操的問題，只要有需求，很多技術和細節(jié)都能夠慢慢解決，我們不用過于擔心量產(chǎn)或者其他的問題，從長遠看，有需求拉動的話，這些都不是問題?！?/span>

事實上，《白皮書》的開篇就做了這樣一個結(jié)論：“對我國而言，既要在電子芯片領域盡快補短板，也要盡早在光子芯片等新賽道布局發(fā)力。雙管齊下，抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的機遇，未來才有望實現(xiàn)‘非對稱趕超’?！?/span>

來源：北京商報 作者：楊月涵