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随着 AI 数据中心对带宽和功耗的需求不断提升，网络架构正从电气互联向光电互联大规模演进。但在共封装光学（CPO）方案中，一直缺少一个关键组件 —— 集成化的激光器。如今，这一空白被填补：Tower Semiconductor 与 Scintil Photonics 联合宣布，已量产全球首款面向 AI 基础设施的单芯片密集波分复用（DWDM）光引擎。该技术通过单根光纤传输多路光信号，大幅降低功耗与延迟，实现数十个 GPU 之间的高效互联。

光学复用：并非新技术，却适配 AI 新需求

Scintil Photonics 首席执行官马特・克劳利（Matt Crowley）表示，光学复用技术并非新鲜事物，其发展与互联网几乎同步。上世纪 90 年代，电信运营商在全球铺设了大量光纤，最初仅计划单根光纤传输单路波长信号；而当行业发现可通过复用技术在单根光纤上传输数十路波长时，彻底革新了通信行业。

但 DWDM 技术迟迟未能落地 AI 数据中心，核心原因是成本与规模化应用的矛盾。克劳利指出：“AI 数据中心的数据传输规模堪比超级计算机的扩容，尤其是scale-up 网络（机架 / 集群内加速器直连），需要实现数十个 GPU 与内存的无缝协同，对带宽和超低延迟的要求极高。”

此前，网络工程师已在scale-out 网络（数据中心内集群间互联）中用光电互联替代了铜缆，而当前的技术焦点正转向 scale-up 网络，推动光学组件与处理器同封装（共封装光学，CPO）。克劳利表示：“头部芯片企业都在尝试将光学芯片与 GPU 封装，但由于无法将激光器集成到硅工艺流中，一直无法实现单芯片多波长传输。”Scintil 与 Tower 将在 3 月 17-19 日洛杉矶举办的 OFC 2026 大会上公布制造路线图与技术细节。

面向 AI 网络的集成光子技术

Scintil 的SHIP 技术（Scintil Heterogeneous Integrated Photonics，异构集成光子）将激光器、光电二极管、调制器等组件集成到量产硅晶圆上。克劳利将其称为 “硅基光子版的 CMOS 工艺”，核心突破在于解决了光学增益材料与硅基底结合的固有难题。

制造流程

• 采用 Tower Semiconductor 的 300 毫米硅光子晶圆，完成无源光学组件制备；

• 晶圆倒装暴露掩埋氧化层，将未图案化的 InP/III-V 半导体芯片精准键合至激光位点，最大限度减少昂贵材料的使用；

• 通过光刻工艺蚀刻衍射光栅，集成 8 个分布式反馈（DFB）激光器。

克劳利强调：“我们并非重新发明激光器，而是通过先进光刻技术，实现了比传统硅工艺更精准的波长间距与稳定性。”

最终产品为LEAF Light光子集成电路，集成两组 8 通道 DFB 激光阵列。单光纤端口可传输 8/16 路波长（通道间隔 100/200GHz），避免信号串扰与模式跳变；配套 ASIC 芯片负责激光阵列的控制与监测。

多波长激光器推动共封装光学升级

克劳利表示：“这是首次将激光器直接集成到 CPO 芯片中。” 英伟达、博通已推出单波长 CPO 方案，验证了其在 scale-out 网络中的可行性，而 Scintil 的技术将推动下一代 scale-up 网络的 CPO 升级。

单根光纤传输多路波长，构建了 “低速宽频” 的高效架构：例如，不再用单通道传输 400Gb/s，而是将 50Gb/s 分配到 8 个通道，单光纤数据速率最高可达 1.6Tb/s，功耗效率大幅提升。英伟达的路线图显示，未来 DWDM 互联有望实现每比特低于 1 皮焦耳的能耗。

核心价值：降低延迟

克劳利认为，延迟优化是该技术最关键的优势：“GPU 之间必须保持低延迟，否则处理器运算速度快于网络，会导致 GPU 长期等待数据，数十 / 数百个 GPU 组成的 scale-up 网络中，这一问题会被放大。” 高速通道的前向处理与纠错会进一步牺牲延迟，导致 GPU 利用率大幅下降；而多波长 DWDM 技术可将 GPU 利用率提升一倍。

量产与商业化规划

Scintil 与 Tower 计划在 2026 年底向客户交付数万套产品，2027 年产能提升一个数量级；到 2028 年，客户将在 scale-up 网络中部署 DWDM 技术，届时供应链将完全就绪。克劳利表示：“这项技术将为 AI 数据中心打开全新的可能性。”

关键词： 数据中心 光学复用 人工智能 光刻技术