芯片性能一代代刷新，算力却未必同步上涨——在动辄上万颗芯片协同的AI集群里，越来越多的损耗，不是出在计算本身，而是出在芯片与芯片之间的数据传输通路上。

近日，君联资本、联想创投共同投资企业光联芯科完成近10亿元A+轮融资，估值超过10亿美元，成为国内OIO（Optical I/O，片间光互连）赛道首家独角兽企业。它要解决的，正是芯片之间怎么连——以光代铜，为算力集群换一条更宽的“路”。

这件事有多难？一组数据可以说明：针对微环调制器（MRM）的量产良率难题，光联芯科将光芯片良率从此前不足10%提升至99%。

互连，成了算力的新瓶颈

一次大模型训练，不是一颗芯片的任务，而是上万颗芯片的协同。中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院、全球计算联盟GCC、国家信息中心携手产业界发布的《超节点发展报告》中指出，当前AI算力建设正面临“通信墙、功耗散热墙、复杂度墙”三大挑战。芯片间的互连已成为制约算力发展的重要因素，传统铜互连的局限性日益凸显。

具体来看，铜互连的短板集中在三处：
• 带宽，跟不上数据膨胀。传统计算集群依赖以太网实现跨服务器的卡间互连，其带宽与机内互连带宽存在数量级差距。在千亿乃至万亿参数级模型训练的并行计算场景中频繁的GB级数据传输造成的通信阻塞，会导致计算等待通信，浪费算力资源。
• 时延，拖不起层层等待。在传统以太网互连方案下，跨服务器互连带宽的时延普遍高达数十微秒，成为制约算力利用率的重要因素。神经网络训练中，每一层的计算都需等待梯度同步完成，层层累积，训练周期被明显拉长。
• 功耗，一笔越算越贵的账。在200Gb/s以上速率的链路中，数据中心功耗中互连系统的占比高达40%，而使用光互连可节省约60%由于互连系统导致的功耗。

带宽、时延、功耗三处同时收紧，铜互连已经逼近物理极限。以光代铜已经没有悬念，真正的悬念在技术——光互连的门槛，是光引擎能否稳定量产、按工业标准走进芯片。

芯片，开始“直接出光”

光互连的演进，是一条不断靠近芯片的路线：LPO（线性驱动可插拔光模块）→NPO（近封装光学）→CPO（共封装光学）→OIO（片间光互连），最终目标是实现计算芯片与光引擎的深度融合。

与行业主流的MZI（马赫-曾德尔调制器）技术路线不同，光联芯科选择的是自研微环调制器（MRM）路线。MRM的调制单元尺寸更小，为把光引擎大规模集成进芯片封装留出了空间，但其对工艺精度与环境温度也更加敏感。目前OIO最难的三步，光联芯科已经走通：
• 良率。针对MRM量产良率难题，光联芯科研制出第一代硅光无掩膜可编程光刻机及高精度激光退火系统，将光芯片良率从不足10%提升至99%；整张晶圆的“检测—修调—出货”过程，可以在数小时内完成。
• 温度。微环对环境温度高度敏感，极小的温度变化都有可能导致工作波长发生偏移。光联芯科自研微环电驱动芯片与微秒级波长锁定算法，通过电芯片实时检测微环状态，并快速完成动态调整，解决了温度波动导致的信号偏移与中断问题。
• 验证。目前微环调制器3.2T NPO版本已成功跑通112G PAM4测试眼图。光联芯科内部已完成第三代产品，并在光博会上展出第一代8通道微环评估板。其技术方向已获英伟达等产业巨头验证。

光速专列上，更多同行者已经上车

一颗芯片“出光”，解决的是点上的问题；一个集群“用光”，需要从基础研究、核心器件到光电融合的多点支撑。沿着这条主线，联想控股体系在各自的细分领域持续发力：
• 联想控股与北京大学于今年共同成立“北京大学-联想控股先进光子集成技术联合实验室”，围绕光子集成工艺、低功耗光引擎原型与面向智算中心的光互连应用开展联合研究。
• 联想创投所投企业犀里光电是薄膜铌酸锂片上系统光子引擎提供商，正加快核心工艺迭代、晶圆级制造及量产验证，并进一步探索与光模块、AI数据中心、通信设备等下游产业伙伴的合作落地，推动光子集成芯片在AI算力互连和下一代通信网络中的实际应用。
• 联想创投所投企业铌奥光电专注薄膜铌酸锂调制器及高端光芯片的设计与研发，于今年8月完成数亿元B轮融资，重点投向薄膜铌酸锂光芯片大规模量产，以及“下一代”AI光互连前沿技术开发，其800G/1.6T/3.2T光芯片产品已实现规模化商用。
• 君联资本、联想之星、联想创投共同投资企业图灵量子与AI网络互联企业奇异摩尔达成战略合作，聚焦光电共封装技术的底层创新与工程化落地，共同研发定制化光芯粒与2.5D光电共封装方案，构建光电融合的计算新模式，推进下一代OIO技术落地。

光，已经照进芯片之间。数据传输的这趟“专列”，才刚刚发车。