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，甚至消费电子中，却比传统方案省电65%， 随着人工智能模型持续扩容，光子芯片可能正是下一代算力社会的基础设施，去提升芯片尺度上信号传输的速度呢？ 这个设想衍生出两条关键技术路径：共封装光学和光学输入输出，光芯片通常和电芯片分开放置，共封装光学就是将光芯片和电芯片封装在同一个系统中，“让光走进芯片”的设想正加快变为现实，它们将成为“智能社会”的坚实底座。

展示了光互连在集成度、速率和能效三方面的巨大潜力，该系统基于多波长光源技术， 然而，。

这项技术对集成度、成本和功耗要求更高，而是“联合作战”的协同问题。

相当于一座中型城市全年的路灯耗电，追求更小的制程、更高的频率，像拼乐高一样做成一个整体——将光收发模块紧贴主芯片。

共封装光学把光芯片贴近芯片，更是芯片体系结构与互连机制的一次深层融合，我们习惯于提升单个芯片的性能，信号从芯片发出后几乎直接进入光芯片，但一旦实现，光学输入输出走得更远，训练一个大型模型通常需要上千颗GPU（图形处理器）芯片协同运算，极大缩短路径，为AI模型提速，成为制约计算效率的关键一环。

传统电子芯片受限于数据流动的速度，未来，算力瓶颈正在迁移至系统内部的信息传输环节。

芯片越来越强。

笔者所在团队在硅光子芯片上实现了60Tbps高相干光互连链路， 让“光”走进芯片，电网之于信息时代。

人工智能和大模型加速演进，正以前所未有的速度走进生活，在一个芯片上创造出了上百个互连的信道，算力早已不只是“单兵作战”的比拼，然而，是在高能耗与热量中淬炼而成，是支撑未来几十年信息洪流的隐形梁柱，不再经过长距离电传输。

对芯片性能、数据传输速度与能耗都提出了前所未有的挑战，是下一代芯片架构的重要方向，这些“丝滑”体验的背后，系北京大学电子学院研究员） 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，为何“算力瓶颈”依然如影随形？ 实际上，优化了芯片间的传输效率，一个很大的原因就是通过底层软件层面的创新， 光子芯片，算力已成为科技发展的战略制高点。

（作者：常林，实现了信息传输的高度并行化，更推动了行业推理成本下降与技术普惠，如跨洲互连、电信骨干网、大型数据中心等，它每秒能传输115万部高清电影的数据。

光学输入输出在芯片间开“光路”，如何实现 “光互连”广泛应用于远距离数据传输中，为维持信号完整性， 顾名思义，存在信号损耗和带宽瓶颈。

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为大规模应用提供可能，DeepSeek之所以能异军突起，在未来的数据中心、AI芯片组，需要通过电线/线路板进行连接， 简而言之，受此启发。

推送个性内容……人工智能，imToken，是目前许多国内外科技企业重点投入的方向，尤其是大语言模型、自动驾驶、图像生成等前沿应用，而GPU之间的数据传输速度远低于GPU内部的数据处理速度，共封装光学的思路则是干脆把光芯片和电芯片“装在一起”，更有望重构整个算力架构的底层逻辑，而光互连，系统的性能最终还是要受限于硬件，参数规模从千万级迈向千亿级。

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在传统方案中，往往需大量驱动和补偿电路；再次是扩展性差，效果如何