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对速度和带宽的需求正在推动硅光子学的进步。一个围绕着基于光的互连的生态系统正在形成，随着像Intel这样的老牌企业扩大收发器和相关光子元件的规模，初创公司正在推动这项技术。利用当前的芯片设计和制造工艺是光子驱动的应用爆发的关键。
光互联在从数据中心、传感器和医疗诊断到AR/VR等计划中的6G无线应用中正在取得进展。DARPA是早期研究的启动者，正在寻求在更高分辨率的雷达和电子战系统中使用光学链路。
除了数据中心运营商，潜在用户还包括部署所谓的分散架构的云服务供应商。这种方法涉及到解耦计算资源，以允许存储和其他计算资源的扩展。其他部署包括连接5G基站，减少数据密集型AI和HPC应用的延迟，这些应用正开始主导数据中心的工作负载。
面临网络瓶颈的数据中心运营商正在寻求光学解决方案，以保持巨大数据量的传输，从而提供即时搜索结果和实时视频等服务。随着数据速率的提高，那些“最后一英里”集成光链路正在取代铜线。光学部署还有望减少数据中心30%的能耗。
除了能源效率，光数据通信有望提供更大的数据管道，同时将大数据工作负载的延迟降低10倍。
服务器等数据中心设备的供应商正被chip-to-chip的光互连所吸引。例如，企业服务器供应商HP今年早些时候宣布，将把Ayar Labs的光互连技术集成到其面向AI和高性能计算应用的高端以太网结构的未来版本中。
Ayar Labs的CEO Charlie Wuischpard表示：“数据通信领域一直存在这样的挑战，它给性能提升带来了瓶颈。我们的想法是让光子技术尽可能接近计算，以抵消不可持续的电力消耗、发热和频率退化。”
除了开发用于最后一英里通信的电子转换光子的芯片，Ayar Labs还在与光学芯片连接专业公司Lumentum合作，以大规模生产外部激光源。Ayar Labs在今年3月宣布了这项合作。
在其他领域，无源光网络正在进入基于开放无线电接入网（OpenRAN）架构的5G无线部署。例如，最近被选中演示使用OpenRAN部署5G的一个欧洲财团表示，它将使用无源光网络进行传输。
Synergy Research Group首席分析师John Dinsdale表示：“光互联最初会吸引大型服务供应商，其经济和运营效益都很明显。随着时间的推移，用户将流向较小的服务供应商和较大的企业。”
Dinsdale预测，利用光链路的应用和服务范围将会扩大。他说：“许多这样的服务需要消费或处理大量数据。虽然不是所有服务都需要超快的响应时间，但很多都需要。随着用户数量、数据需求和对速度的需求不断增长，这不可避免地推动所需的技术解决方案更多地进入光学领域。”
光学神经网络
目前，用于训练、推理和数据分析的边缘AI芯片是新兴硅光子学的主要应用领域。在减少延迟的同时，这些边缘应用也必须有很好的能效。Intel的AI Labs发表了一项名为ONN（光学神经网络）的研究，据称这种网络可以在“超高带宽”下通过光学方式远距离传输数据。这些特性将使基于硅光子的AI芯片成为新兴边缘AI网络的关键组成部分。
Intel的AI研究人员表示，他们的方法为“高效、抗故障ONN的架构设计提供了明确的指导方针”。然而，对于许多商业应用来说，光子元件仍然不够精确。Intel的研究人员表示，在算法开发和训练策略等领域需要进一步发展，以减少光学神经网络中的误差。
除了Ayar Labs之外，在过去几年中，其他光子学初创公司也出现了，以应对网络边缘的AI推理等挑战。例如，Lightmatter于2017年从MIT分离出来，开发硅光子处理器。Lightmatter在Hot Chips大会上展示的一款光子测试芯片被定位为使用光处理和传输数据的AI推理加速器。
Lightmatter的3D模块包含12nm和90nm的ASIC，后者支持光子学处理步骤，如光分布和激光监测。该设计还包括一个Mach Zehnder干涉仪，通过将电信号转换为在输入和输出波导之间传输的光的“亮度”变化，用光来编码数据。
该架构类似于不同颜色的光束穿过棱镜，允许AI处理器同时计算不同波长的光。
硅光子学前景光明光收发器的这些和其他进展已经帮助推动了硅光子学领域。例如，据ReportLinker.com 6月中旬发布的一份市场调查显示，到2027年，前沿收发器市场的复合年增长率预计将略高于14%。
该预测指出：“由于云计算和5G等应用，对更高（数据）速率的需求正在增加。”随着服务器接入交换速度向100-Gbit范围推进，光收发模块正被用于解决网络瓶颈。收发器经常与信号解码器和激光二极管一起使用，以缓解数据堵塞。
就连美国国会也看到了这一点，去年成立的一个国会光学与光子学核心小组寻求重振美国的制造能力，同时解决光子学技术支持者认为阻碍创新的技能差距。
与此同时，National Photonics Initiative也在推动光基技术的发展。它指出，集成光子学利用半导体制造和封装工艺生产硅光子学。
