硅光,潜力无限

自1985年以来,硅光子学作为一种技术领域经历了显著的演变。最初,这一领域专注于开发高约束波导技术。随着时间的推移,硅光子学不仅实现了与CMOS行业在材料、集成和封装技术方面的战略性整合,而且最终在收发器领域确立了其主导地位。凭借能够提高数据传输速度、降低能耗并支持各种应用等优势,硅光子学,已成为工

自1985年以来,硅光子学作为一种技术领域经历了显著的演变。最初,这一领域专注于开发高约束波导技术。随着时间的推移,硅光子学不仅实现了与CMOS行业在材料、集成和封装技术方面的战略性整合,而且最终在收发器领域确立了其主导地位。凭借能够提高数据传输速度、降低能耗并支持各种应用等优势,硅光子学,已成为工业增长的一个充满希望的领域。

与硅集成电路时,硅光子学在尺寸上存在显著的差异。硅集成电路的技术已经发展到几纳米级别,而硅光子技术目前操作在45纳米尺度。关键在于,硅光子学并不需要像集成电路那样的极端微小尺寸。实际上,45纳米技术已经足够满足高性能、高质量硅光子器件的生产需求。这一点是颇具优势的,因为使用45纳米光刻技术的旧代工厂在成本上更具竞争力,这意味着在生产硅光子器件时可以实现经济效益。

潜力无限的硅光子学

硅光子学的成功在于它提供了一个适用于大容量可扩展性应用的多功能平台。其中,数据中心是硅光子学的主要且最直接的应用场景,英特尔在这一领域占据了主导地位,硅光子学在这里主要用于处理和传输大量数据,显著提高了数据中心的效率和处理能力。除了数据中心,电信领域也是硅光子学高容量应用的另一个重要领域,例如Acacia公司就受益于硅处理技术的*性能,推动了电信网络的快速发展。

光学LiDAR系统在硅光子学中也显示出巨大的潜力,尽管它目前面临成本和2D光束扫描的挑战。3D集成技术——将两个芯片安装在同一硅基板上——对于实现无缝控制至关重要。此外,硅光子学在光学陀螺仪的应用也值得关注,其利用硅基板和氮化硅波导能够实现灵敏的旋转传感器,这对于精密导航和定位系统至关重要。

另一个值得注意的应用领域是量子计算,随着人工智能和机器学习的不断发展,光计算作为一种注重效率的任务选择,正引起业界的广泛关注,并有望在未来产生重大影响。

同时,硅光子学在医疗领域的应用也正在悄然改变医疗保健行业,通过集成先进的光子元件,实现更快、更精确的诊断、治疗和患者监测。尽管这一领域的临床应用可能需要克服监管和标准化的挑战,但其潜力不容忽视。

未来,硅光子学扩展到可见光谱的可能性为该领域提供了广泛的创新应用前景。据Yole的数据统计,硅光子学市场在2022年的价值为6800万美元,预计到2028年将增长到超过6亿美元,年复合增长率达44%(CAGR2022-2028)。这一增长主要由用于提升光纤网络容量的800G高数据速率可插拔模块推动。此外,随着训练数据集规模的快速增长,预计数据中心将需要利用光学I/O来扩展机器学习(ML)服务器中的ML模型。

硅光,潜力无限

综上所述,硅光子学作为一种技术,正在迅速发展并渗透到多个领域,从数据中心、电信到医疗保健和量子计算,其影响力和应用潜力正在持续扩大。可以预见,随着技术的成熟,硅光芯片在诸多领域的需求将迎来一轮大爆发。

新型技术,助力硅光子学加速发展

随着新型技术的发展,硅光子学领域正迅速崛起。

首先是材料的进步。传统上,硅作为光发射器的效率受限,主要由于其内量子效率较低。但近年来,通过创新方法的引入,如在硅基底上创建有源光学元件,硅光子学已经实现了大规模生产的重大突破。

相比硅材料,III-V族材料如GaAs和InP虽然具有近100%的效率,但InP光子集成电路(PIC)需要五到六个再生长步骤,这导致成本高昂且产量受限。而通过量子点激光器(QD)进行单片集成提供了成本效益和生产规模的新可能,为提高效率和集成度开辟了新路径。这是因为,一方面,量子点激光器(QD)需要更少的再生长步骤,成本更低,且易于生产;另一方面,虽然异质集成技术能够结合多种材料,但基板成本也是一个制约因素,而且III-V 基板的尺寸远小于 300毫米,这就促使人们对单片集成越来越感兴趣。

QD 激光器已表现出超越量子阱 (QW) 器件的内在参数,提供更长的寿命,对材料缺陷表现出较大的容忍度,允许将 QD激光器外延集成在 Si 上,提供高温稳定性,从而实现非冷却操作,并且使窄线宽激光器能够增加带宽。随着该技术的进一步发展和成熟,我们可以预期硅光子学将在高效数据传输和高性能光子器件领域扮演越来越重要的角色。

不过需要强调的是,硅光子学领域并不局限于单一基板或材料。用于光子集成的各种材料平台,例如薄膜 LiNbO3(TFLN)、SiN、BTO、GaAs 等,已经展示了它们的潜力。其中,硅基薄膜TFLN取得了快速进展。事实证明,TFLN 具有严格的模式限制,对于创建高速调制器具有不可估量的价值。

硅光,潜力无限

除了材料之外,光电共封(Co-Packaged Optics,CPO)技术也为硅光子学的发展起到了很大的助推作用。在光电共封这一技术上,英特尔是资深的玩家之一,2015年宣布推出其co-package photonic技术。英伟达也正在集各方之力推动GPU中光互连技术的实施。然而,CPO是一个跨学科的研究领域,涉及了光子元件、集成电路设计、封装、光子元件建模、电子-光子整合模拟、应用和技术,需要进一步发展才能满足整个行业的要求。不过,包括英特尔、博通和IBM在内的全球半导体技术*业者,都已经投入大量资金对CPO技术展开深入研究。

硅光子学,吸引了众多参与者

硅光子产业作为一个高速发展的领域,不仅承载了数据传输技术的未来,也成为全球科技巨头和新兴企业竞相投资的焦点。硅光子产业格局中已经吸引了不同的参与者。

首先是主要的垂直整合参与者,如英特尔、思科、Marvell、博通、Nvidia、IBM 等,通过自身的研发和战略布局,成为行业的领头羊。如下图Yole的统计显示,在电信领域,思科(通过其子公司Acacia)占据近50%的市场份额,其次是Lumentum(通过收购Neophotonics)占据30%,Marvell(通过收购Inphi)占据18%。其他电信厂商共同分享剩余的3%市场份额。在这个市场中,相干可插拔ZR/ZR+模块的需求是主要的驱动力。在数据通信领域,英特尔以61%的市场份额处于*地位,其次是思科占据20%,博通占据7%,sicoya占据5%,英伟达占据3%,而其他小型厂商共同占据剩余的3%市场份额。

硅光,潜力无限

除了这些巨头的垂直整合市场需要,AyarLabs、OpenLight、Lightmatter、Lightelligence、Dustphotonics等初创公司的兴起,他们通过创新设计和专业知识,为硅光子行业注入了新的活力。例如,2023年10月,Dustphotonics推出了业界*800G硅光子芯片,它适用于传输距离达2公里的800G DR8和 DR8+ 传输应用。这些公司通过专注于特定的技术创新,推动了行业的多元化和技术进步。在《硅光新贵,各出奇招》一文中,对各家初创公司的硅光子技术做了详尽的介绍。

在硅光子学的发展演进过程中,UCSB、哥伦比亚大学、斯坦福工程学院、麻省理工学院等研究机构在硅光子领域的基础研究上发挥着关键作用。这些机构不仅提供了理论基础,也是技术创新的源泉。

要让硅光子学从理论走向现实,代工厂也发挥着关键的作用,GlobalFoundries、Tower Semiconductor、imec、TSMC等代工厂正在携手产业界客户共同开发硅光子技术,例如,台积电正与英伟达和博通等投入200人,攻关硅光子技术。这些代工厂通过提供高质量的制造服务,使得硅光子技术更易被广泛应用。与此同时,应用材料(Applied Materials)、ASML、Aixtron等设备供应商则为行业提供了先进的制造技术和设备。由于硅光子代工厂和该领域不断增长的专业知识,它也变得越来越容易被更广泛的公司所接受。

中国硅光子企业,迅速追赶

中国的电信市场巨大,其*运营商通常依赖于国际巨头如思科或诺基亚的光子集成电路(PIC)。这一现象揭示了一个重要事实:中国市场对高质量硅光子产品有着巨大的潜在需求。这为中国企业提供了巨大的市场机遇,同时也促使它们加快发展步伐。

在硅光子领域,中国企业的现状是,虽然中国缺乏在硅光子高水平的制造技能,但通过与外部合作伙伴的合作、并购,中国企业正在迅速追赶。

2021年10月,苏州熹联光芯成功并购的过硅光子学企业sicoya GmbH,是中国企业国际化战略的一个典型案例,目前该公司已完成400G TRX样品。

2022年3月,Skorpios Technologies与立讯精密宣布建立战略合作伙伴关系,共同生产光模块。立讯精密800G OSFP模块就是基于Skorpios的Tru-SiPh技术,它是一个能够使用100 Gb/s PAM4 电输入信号驱动并生成符合IEEE 802.3 FR4要求的光学PAM4眼图的单芯片设备。

除了与国际企业的合作,中国国内的硅光子初创企业如南京赛勒光电科技、弘光向尚、国科光芯等,也在积极研发,攻克技术难关。这些企业的崛起,标志着中国在硅光子领域的自主创新能力正在不断增强。

结语

硅光子产业的未来发展充满希望,其解决方案和价值正在通过全球参与者的共同努力不断显现。随着技术的成熟和应用的扩大,这一领域有望成为推动全球通信和数据技术进步的重要力量。同时,中国在硅光子领域的发展正处于一个快速追赶的阶段。通过跨境并购、国际合作以及国内创新,中国企业正迅速缩小与国际*水平的差距。随着这些努力的不断深入,可以预见,在不久的将来,中国有可能成为硅光子技术的一个重要竞争者。这不仅对中国的电信行业具有重大意义,也将在全球硅光子领域形成新的力量格局。

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