AI芯片的算力越做越强，另一个问题也随之浮出水面：芯片之间的数据，究竟该如何高效传输？
在大规模AI集群中，GPU、交换芯片之间需要交换大量数据。随着互连带宽不断提高，如果仍然主要依靠传统电气连接，就必须面对芯片封装边缘的I/O数量限制，以及高速电信号传输带来的设计压力。转向光互连可以提供新的扩展路径，但问题并没有因此消失：光纤数量怎么控制、光引擎如何集成、激光器如何供给，以及光纤连接能否方便地组装和维护，都将影响光互连能否真正进入大规模系统。
在10月20日举行的PECC峰会上，Lightmatter光子与硅工程副总裁Kaushik Patel介绍了公司在这些环节的技术布局。从双向光传输、光子中介层，到可拆卸光纤接口和集成激光器，这些方案针对的是光互连从提高带宽走向规模化应用时遇到的不同问题。
一根光纤承载更多数据，能否缓解互连扩展压力？
随着AI集群规模扩大，互连系统需要提供更高的总带宽。提高单条链路的速率是一种办法，但如果带宽增长主要依赖增加链路数量，光纤、连接器及布线的规模也会随之增加，给系统集成带来压力。
Lightmatter提出的两种技术思路，分别是密集波分复用（DWDM）和双向传输（BiDi）。
DWDM通过在同一根光纤中传输多个不同波长的信号，提高单根光纤的带宽；BiDi则让发送和接收信号共用一根光纤，减少双向通信所需的光纤数量。两者解决的问题并不相同，却可以共同提高光纤资源的利用效率。
Lightmatter展示的Passage EVK50采用16个波长，每个波长使用56Gbps NRZ信号，实现单根光纤双向各400Gbps的传输速率，支持1公里单模光纤传输。EVK100则采用16个波长、每个波长112Gbps PAM4信号，实现单根光纤1.6Tbps的单向带宽，同样支持1公里传输。公司公布的这两款平台光子集成电路与激光器能耗指标均低于3pJ/bit。
这两组数据展示了提高光纤带宽密度的不同路径：EVK50强调双向共享光纤，EVK100则进一步提高单向传输容量。
不过，增加波长并非简单地把多个信号叠加起来。不同波长需要保持稳定，尤其在工艺、电压和温度变化时，微环谐振器等器件的工作状态需要得到控制。Lightmatter将跨工艺、电压和温度条件的稳定控制列为相关技术的重要环节。
换句话说，光互连要提高的不只是实验室中的单链路速率，还包括在实际系统条件下稳定运行的能力。
114Tbps光子中介层，针对的是芯片封装的I/O限制
如果说DWDM和BiDi主要解决光纤侧的带宽密度问题，那么光子中介层则针对另一个限制：芯片封装能够提供多少高速连接。
随着处理器和交换芯片的规模增大，封装边缘可用于引出电气I/O的空间成为设计约束。即使外部光纤拥有足够带宽，如果芯片与光学器件之间无法建立足够密集的连接，系统仍然难以充分利用光互连的潜力。
Lightmatter展示的Passage M1000光子中介层，正是围绕这一问题展开。
根据Patel在峰会上公布的数据，M1000采用约4000平方毫米的光子中介层，配置1024条56Gbps NRZ信号通道，并利用8个波长实现公司公布的114Tbps总带宽。相关设计还包括约14万个硅通孔（TSV）。
这些指标反映出该方案试图在较大面积的光子中介层上整合高密度连接。不过，114Tbps是公司公布的平台总带宽指标，不能直接等同于实际AI集群的有效数据吞吐量。系统最终能获得多少性能，还取决于链路配置、信号损耗、封装实现以及整体架构。
从技术分工看，光纤侧的波分复用、双向传输与芯片侧的光子集成并非替代关系。前者提高每根光纤所能承载的数据量，后者则试图增加芯片与光学系统之间的连接密度。AI集群要继续扩展，两方面都需要同步推进。
光引擎能工作还不够，连接、维护和激光器也要跟上
光互连从技术验证走向规模部署，还有一个容易被忽略的问题：光纤如何连接到光引擎，以及连接之后如何测试和维护。
传统计算芯片封装成本高，光纤连接如果与整个封装深度绑定，可能增加装配、测试和维修的复杂度。因此，Lightmatter还展示了两种可拆卸光纤接口：采用边缘耦合的eClick，以及采用垂直耦合的vClick。
两种接口均支持DWDM和CWDM，公布的插入损耗指标低于1.5dB。eClick采用带透镜的扩束式可拆卸光纤阵列；vClick则兼容模塑与研磨封装工艺，并支持晶圆级测试。Patel还介绍了连接器在100次插拔后保持插入损耗稳定的设计要求，但报道没有将这一要求表述为已经完成的产品认证结果。
这类设计的意义在于，光纤连接可以在一定程度上独立于昂贵的计算芯片封装进行装配、测试和维护。对于需要部署大量光引擎的系统而言，连接器不仅是一个光学部件，也关系到制造流程和后续维护方式。
激光器同样是规模化部署必须考虑的环节。Lightmatter展示的Guide超大规模光子技术（VLSP）平台，采用300毫米CMOS SOI晶圆工艺，单颗芯片集成128个以上激光器，并提出向64个以上波长扩展的规划，同时包含集成冗余和自愈架构。
这一方向试图通过集成化方式应对光源数量增加带来的工程挑战。不过，报道中的技术展示和规划指标，并不能证明相关方案已经达到大规模量产水平。激光器、光子器件、封装、测试和光纤供应仍需形成配套能力。
从单个器件到系统部署，真正的考验是产业链协同
Lightmatter此次公布的产品路线图中，Passage L20光引擎计划于2027年第一季度推出。该产品采用32个端口，每条通道支持200Gbps PAM4信号，单方向带宽为6.4Tbps，双向合计12.8Tbps，最大热设计功耗为30W，并采用1311nm和1331nm两个波长实现双向传输。公司将其定位于NVIDIA NVLink Fusion生态系统。
但产品时间表只是产业化进程的一部分。Lightmatter在峰会上也强调，光互连的大规模部署依赖晶圆代工、封装与测试服务商、光纤供应商和系统制造商等多个环节。
公司此前展示的204.8Tbps交换机生产验证平台，是与Flex合作开发的；另一款102.4Tbps XPU托盘则属于原型系统。这些成果说明光子互连正在向系统级集成推进，但生产验证平台和原型系统仍不能直接等同于大规模商业部署。
归根结底，光互连要解决的不是单纯的带宽数字问题。更高的单纤带宽，需要稳定的波长控制；更高的封装连接密度，需要相应的光子集成能力；更多的光引擎，则需要激光器、连接器、封装和测试环节提供支持。
Lightmatter此次展示的技术，分别对应这些不同层面的挑战。它们能否进一步转化为大规模部署能力，仍有赖于后续产品验证、制造扩产和供应链协同。
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