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引言
, x8 a2 T8 [9 u$ ]随着人工智能技术的快速发展，从OpenAI到Anthropic以及新兴的DeepSeek等公司都在推动技术创新，但计算基础设施正面临重大挑战。当前的数据传输能力已经难以满足需求。福布斯(Forbes)杂志报导了篇科普文，说明硅基光电子如何改革人工智能基础设施，解决数据传输拥堵问题[1]。
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图1 - 展示大规模人工智能系统中的铜导线连接，数千个处理器协同工作以训练模型% b! j: K/ T5 k+ X3 h
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现代计算中铜导线面临的挑战
4 E6 V W) c! v: t& h1 X2 n3 _目前系统主要依赖铜导线在处理器之间传输数据。虽然铜导线在芯片制造中可靠运行了数十年，但在现代人工智能系统中正逐渐成为瓶颈。这些系统需要数千个处理器协同工作来训练复杂模型和分析海量信息，而铜导线的带宽和效率限制导致显着的性能下降。; F# f0 B# r) P
- G9 g$ ~* r8 ~4 X7 o6 S' U0 Z! W这个问题不仅涉及速度限制。基于铜导线连接的能源消耗大幅增加了人工智能运算的碳排放，与2050年实现碳中和的全球可持续发展目标相冲突。这种环境影响促使更严格的监管环境出现，可能会限制人工智能在各行业的发展和应用。' g. |6 J, q7 f+ p$ J' _
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1 a ?. t3 x, T硅基光电子：突破性解决方案
! I* E; i" k O6 x: e. e0 J硅基光电子技术通过用光纤替代传统铜导线连接，实现以光而非电来传输数据。根据Teramount公司CEO Hesham Taha博士的观点，这种转变不仅是一种升级，更是未来计算发展的必然选择。这项技术带来显着优势：更快的数据传输速度，更低的延迟，以及更低的功耗。
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" n6 P; q9 @$ E& M5 i5 `实施过程中的技术难题及解决方案# C) k( a+ p$ h/ ]% C
硅基光电子技术优势明显，但在实施过程中仍面临独特的挑战。最显着的困难之一是将光纤连接到硅芯片的复杂过程，这个问题被称为"光学尺寸模式失配"。这个技术难题可以通过一个类比来理解：想象用过大或过小的吸管喝奶昔 - 流量要么过大要么不足。同样，确保光纤和芯片之间的正确对准需要精密的工程技术。
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8 p" j5 v+ ]- Y9 ?Teramount等公司正在通过创新解决这些挑战，比如开发通用光耦合器(Universal Photonic Coupler)，采用自对准光学技术简化制造流程。这项进展使得光学连接更好地融入标准半导体工艺流程，让人工智能芯片制造商能够更经济、更具扩展性地整合光学连接。
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行业发展和技术应用
6 V1 W6 t3 Y: W& G& W; g1 P' X% q2 E业界对硅基光电子技术反响积极。Lightmatter等主要企业获得大量投资，最近一轮D轮融资达4亿美元，公司估值达44亿美元。此外，台积电和英特尔等半导体巨头也在硅基光电子技术上投入大量资源，认识到这项技术在未来人工智能数据中心中的关键作用。
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人工智能应用的复杂度和范围持续增长，对更高效数据传输解决方案的需求将继续增加。硅基光电子技术不只是临时解决方案，而是支持下一代人工智能创新的基础技术，让数据处理能力能够满足不断发展的人工智能需求。
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$ K. X1 `5 ?/ F% _参考来源+ ~) \+ I; K u; O8 S, C
[1] K. S. Adebayo, "How Silicon Photonics Is Tackling The AI Data Traffic Jam," Forbes, Jan. 30, 2025. [Online]. Available: 8 A' i. Q2 Q1 n
https://www.forbes.com/sites/kolawolesamuelade; J% A5 n* }* u) Q, r! e
bayo/2025/01/30/how-silicon-photonics-is-tackling-the-ai-data-traffic-jam/
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