在AI计算、大数据中心内部，芯片之间、服务器之间的数据搬运速度和功耗已成为瓶颈，俗称“功耗墙”。

而电信号传输速率有限、发热量大。随着传输距离的增加，信号延迟也会增加，从而影响整体计算效率。这种“功耗墙”，在大型AI训练集群中体现得淋漓尽致。例如，训练GPT等大模型需要成千上万的GPU协同工作，这些GPU之间需要频繁交换数据，例如模型参数和梯度。

在万卡级别的AI集群中，问题不仅仅是单个GPU算得不够快，更是GPU之间通信效率太低。就比如单个GPU是一个超级大脑，计算速度极快。而集群通信网络是连接这些大脑的神经。大脑思考一纳秒，但等待从别的大脑获取信息需要几十甚至几百纳秒。GPU大部分时间在“等待”数据，而非“计算”数据。

AI算力瓶颈的“救星”，硅光技术采用光脉冲代替电信号传输数据，能满足AI大模型PB级数据传输需求。

它通过共封装光学技术，将光引擎封装在GPU芯片旁或集成到同一封装内，缩短了电信号传输距离数十倍。

硅光技术的精髓在于 “集成” 。它利用成熟的CMOS工艺（制造传统CPU的工艺），在硅晶圆上直接制造出光调制器、波导、探测器等光学元件。这种大规模集成的好处是：

• 低成本：可以利用现有庞大的半导体产业链，大幅降低生产成本。

• 高可靠性：芯片级的光学系统比传统手工组装的光模块更稳定、更小巧。

• 高带宽密度：可以在一个芯片上实现数十甚至上百个光通道，满足爆炸式增长的数据传输需求。

这样极大减少了电信号传输的路径和功耗，实现了超高带宽、超低延迟和超低功耗，相当于把“机场”建在了“城市中心”的隔壁，货物出门即可空运，正是下一代AI算力基础设施的形态。

随着AI对算力无休止的渴求，迫使计算架构从“计算为中心”转向“通信为中心”。在这个过程中，硅光不再是一个可选项，而是决定算力规模能否继续扩大的基石。

从“电互联”到“光互联”，是一次技术范式的革命。硅光技术作为信息传输的“超级高速公路”，将在未来数据中心、人工智能等领域发挥重要作用。而每一次范式革命都是后发者实现弯道超车、重塑行业格局的机会。