光芯片的真正瓶頸

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光互連本質(zhì)上是將電信號轉(zhuǎn)換為光信號，然后在另一端將光信號轉(zhuǎn)換回電信號的過程。光纖位于兩者之間。其結(jié)構(gòu)看似簡單，但實際應(yīng)用中最難的部分在于穩(wěn)定地產(chǎn)生光信號。

產(chǎn)生光信號的核心器件是激光器。

對于人工智能數(shù)據(jù)中心使用的高速 1310nm 和 1550nm 光模塊，作為光源的 EML 和眾多連續(xù)波激光器實際上都構(gòu)建在 InP 平臺上。更準確地說，這些器件是通過在 InP 襯底上生長外延層來制造的。

在接收端，某些基于 InGaAs 的光電探測器和特定的長距離、高性能接收器結(jié)構(gòu)也依賴于 InP 生態(tài)系統(tǒng)。在硅光子收發(fā)器中，Ge-on-Si 光電二極管是目前商業(yè)化的平臺。但在實際需要產(chǎn)生光信號的發(fā)射端，InP 卻處于結(jié)構(gòu)瓶頸的位置。

進入CPO時代，對InP的依賴性進一步增強。CPO將光引擎緊鄰ASIC，以提高電源效率。問題在于，這個位置溫度很高。激光器對溫度非常敏感，因此很難將其直接置于高溫環(huán)境中。實際上，這意味著將激光器從封裝中取出，作為獨立的外部激光源（ELS）運行。而該ELS的核心仍然是基于InP的連續(xù)波激光器。

這就是“通道”概念的重要性所在。在之前的可插拔光器件時代，每個模塊所需的激光器數(shù)量相對有限。但在CPO結(jié)構(gòu)中，單個開關(guān)ASIC連接了多個光引擎，每個光引擎包含多個通道。激光器的需求不再與模塊數(shù)量成正比，而是與通道數(shù)量成正比。這意味著巨大的變化。過去以模塊數(shù)量衡量的市場規(guī)模，現(xiàn)在必須以通道數(shù)量來衡量。InP激光器的需求不僅在增長，市場本身的計量單位也在改變。

市場格局發(fā)生十倍級的轉(zhuǎn)變

現(xiàn)在的問題不再是為什么需要 InP，而是這種需求未來會以多快的速度增長。

在我看來，問題的核心在于，這不僅僅是簡單的增長。并非光器件市場規(guī)模在擴大，而是光器件在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)部的權(quán)重正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。

人工智能數(shù)據(jù)中心從 GB200 和 GB300 過渡到 Vera Rubin，再到 Rubin Ultra，每一代產(chǎn)品中每個機架的光器件數(shù)量和價值都在同步增長。據(jù)高盛估計，從 GB300 NVL72 到 Rubin Ultra NVL576，光器件的橫向擴展和縱向擴展市場規(guī)模總和增長了近十倍。這不僅僅是市場擴張，更意味著構(gòu)建單個機架所需的光器件的重要性和價值都達到了與上一代產(chǎn)品截然不同的水平。

這種轉(zhuǎn)變同時發(fā)生在兩個維度上。

首先是速度。傳輸速率從 800G 提升至 1.6T，再到 3.2T。即使鏈路數(shù)量保持不變，每條鏈路對組件性能的要求也更高，價格自然也更高。1.6T 模塊的平均售價 (ASP) 明顯高于 800G 模塊。即使鏈路數(shù)量保持不變，市場依然能夠增長。

第二個維度是連接密度。隨著集群規(guī)模的擴大和網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜，每個 GPU 連接的光模塊數(shù)量也在增加。業(yè)界將此稱為連接率。高盛估計，在 GB200 和 GB300 時代，GPU 與光模塊的比例約為 2 到 3，而從 Vera Rubin 時代開始，這一比例將上升到 4 到 6。GPU 端口速度不斷提升，更大的集群需要更密集的互連。人工智能基礎(chǔ)設(shè)施不僅需要更快的鏈路，同時也需要更多的光連接。

硅光子技術(shù)滲透率

這種需求的增長與模塊架構(gòu)的結(jié)構(gòu)性變化密切相關(guān)。在數(shù)據(jù)通信光模塊市場，從以EML為中心的結(jié)構(gòu)向基于硅光子技術(shù)的結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變正在快速推進。公開市場數(shù)據(jù)顯示，硅光子技術(shù)的市場份額已經(jīng)攀升至相當可觀的水平，一些預(yù)測甚至認為，幾年內(nèi)其市場份額將達到近一半。

關(guān)鍵在于，即使架構(gòu)發(fā)生轉(zhuǎn)變，對InP的需求也不會消失。恰恰相反，模塊架構(gòu)越復(fù)雜，外部激光器的供應(yīng)就越具有戰(zhàn)略意義。硅光子技術(shù)的普及并沒有取代InP。市場結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，但InP仍然占據(jù)著核心地位。

人工智能基礎(chǔ)設(shè)施之外的需求

此外，僅人工智能數(shù)據(jù)中心并不能完全解釋對InP的需求。人工智能基礎(chǔ)設(shè)施是最大的增長引擎，但需要InP的領(lǐng)域遠不止于此。

高速InP器件對于人工智能無線接入網(wǎng)（AI RAN）和6G前傳中的高頻信號處理至關(guān)重要。在量子計算領(lǐng)域，基于磷化銦（InP）的器件是單光子源和探測器的核心候選材料。在自動駕駛激光雷達領(lǐng)域，1550nm人眼安全激光器至關(guān)重要，而基于InP的器件在該波段表現(xiàn)出色。除此之外，醫(yī)療診斷、空間通信和軍用紅外傳感器等領(lǐng)域也存在規(guī)模較小但門檻極高的市場。

關(guān)鍵在于，這些細分市場的供應(yīng)鏈并非與光互連完全分離。它們爭奪相同的襯底、相同的外延線、類似的設(shè)備和材料。當光互連需求激增時，這些細分市場的產(chǎn)能也會受到擠壓。反之，當細分市場的需求超出預(yù)期時，光互連的產(chǎn)能則會更加緊張。InP更像是一種被多個行業(yè)共享的單一資源。在這種結(jié)構(gòu)下，哪個市場增長最快，就會加劇整個供應(yīng)鏈的緊張局面。

為何增加產(chǎn)能不容易

如果需求增長如此迅速，而供應(yīng)也能跟上，那么瓶頸理論就會站不住腳。但這恰恰是磷化銦（InP）與普通半導(dǎo)體材料的不同之處。盡管產(chǎn)能公告層出不窮，但由于一些結(jié)構(gòu)性原因，InP的供應(yīng)無法快速提升。

首先是認證周期。

光器件需要經(jīng)過漫長而嚴格的客戶認證流程。從新建外延生產(chǎn)線或器件生產(chǎn)線到獲得超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心客戶的量產(chǎn)批準，通常需要12到24個月的時間。雖然公告發(fā)布得很快，但從公告到實際收入的轉(zhuǎn)化卻需要很長時間。

其次是設(shè)備交付周期。

訂購MOCVD設(shè)備并不意味著生產(chǎn)就能立即開始。設(shè)備需要到貨、安裝，工藝需要穩(wěn)定，良率也需要逐步提升。今天的訂單預(yù)示著未來的供應(yīng)，而不是解決當前短缺的方案。

第三是制造技術(shù)本身就是一道準入門檻。

對于InP而言，引進設(shè)備并不能自動帶來穩(wěn)定的良率。要始終如一地協(xié)調(diào)晶體生長、晶圓均勻性、外延層質(zhì)量和激光器性能，需要多年的經(jīng)驗積累。在6英寸晶圓領(lǐng)域，難度更是倍增。新進入者或許能迅速提升產(chǎn)能，但這并不意味著實際的供應(yīng)能力也能同步提升。

第四個風(fēng)險是原材料和地緣政治風(fēng)險。

InP供應(yīng)鏈不僅僅關(guān)乎晶圓和設(shè)備。關(guān)鍵原材料銦的供應(yīng)高度集中于中國，并且容易受到出口管制等政策因素的影響。這些風(fēng)險并非止步于原材料層面，而是會向下延伸至襯底、外延層和器件等環(huán)節(jié)。供應(yīng)鏈越短，微小的沖擊就越容易被放大。

第五點是，短缺蔓延至整個供應(yīng)鏈。

主要器件制造商正在積極擴大自身產(chǎn)能，但人工智能數(shù)據(jù)中心的需求增長速度可能更快。

業(yè)內(nèi)人士透露，一些主要的光學(xué)元件集成器件制造商（IDM）正在大力提升其InP產(chǎn)能。

一旦這種情況發(fā)生，有限的襯底和設(shè)備資源將優(yōu)先分配給這些制造商，而沒有自有晶圓廠的器件制造商則被迫求助于外部外延代工廠。外部代工廠的產(chǎn)能隨即迅速收緊。這種溢出效應(yīng)正是市場尚未充分消化的。

這就是為什么數(shù)據(jù)顯示供應(yīng)正在擴張，但業(yè)內(nèi)人士仍然感覺供應(yīng)短缺。事實上，業(yè)內(nèi)人士經(jīng)常談?wù)摰脑掝}是“InP外延產(chǎn)能”、“MOCVD交貨周期”和“襯底供應(yīng)商多元化”，這本身就說明了一些問題。在市場數(shù)據(jù)證實之前，供應(yīng)鏈內(nèi)部人士已經(jīng)感受到了瓶頸所在。

問題的核心很簡單。需求不僅在增長，而且正在結(jié)構(gòu)性地加速增長。供應(yīng)也在增長，但其擴張的速度和質(zhì)量都未能跟上需求。兩者之間的差距就是 InP 周期。

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（來源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察綜合）

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