常瑞华院士：AI算力竞争转向“快而宽”，VCSEL光芯片迎来发展新机遇

AI算力竞争转向“快而宽”

随着ChatGPT带动人工智能大规模落地，全球AI智算基础设施迎来爆发式增长。当前行业关注点多聚焦于GPU、CPU等电子计算芯片，但大规模大模型训练，依赖成千上万颗GPU协同工作。算力水平不只是由GPU数量与单卡性能决定，GPU之间能否高效互联协同，是制约集群整体算力的关键瓶颈。

高速电信号在高频条件下损耗急剧上升，铜线传输距离越来越受限，光互联正加速向计算芯片靠近，NPO近封装光学、CPO共封装光学架构成为行业演进方向，目标就是缩短高速电信号路径，尽早完成电光转换，降低系统功耗与成本。

VCSEL：实现“快而宽”的光互联方案

当前短距光互联存在三条主流技术路线：

• 硅光子属于“快而窄”路线，单通道速率高，但阵列通道数量受限；
• Micro LED是“慢而宽”路线，擅长大规模阵列，单通道高速调制能力存在短板；
• VCSEL（垂直腔面发射激光器）兼具高速调制与二维大规模阵列能力，有望实现“快而宽”，兼顾单通道速率与通道数量，适配AI集群高密度互联需求。

博升光电：推动VCSEL技术创新与产业化

常瑞华院士2019年于深圳创立博升光电，深耕高速VCSEL、超表面光学与3D视觉技术。团队重点研发倒装背发射VCSEL，将电极倒装至载板，光线从芯片背面输出，解决高密度二维阵列布线难题，同时优化散热，器件可承受125℃高温工况；将超表面纳米光学结构直接集成在芯片背面，在晶圆制造阶段完成光束整形对准，省去传统微透镜装配工序。

截至目前，企业高速VCSEL累计出货超600万颗，正向200Gbps级高速VCSEL推进，同步开展NPO、CPO光引擎的联合研发，现阶段以样品验证和工程开发为主，暂未大规模量产。3D视觉产品已实现出货超30万台，落地工业机器人场景。

光芯片产业的未来判断

未来一定会诞生“光芯片领域的英伟达”；光芯片不会复刻电子芯片摩尔定律，但会形成属于光子器件自身的扩展规律。

针对行业热点问题，常瑞华判断传统可插拔光模块有易维护、高可靠的特性，仍具备不可替代价值，只是产业将诞生光引擎这类新产品形态。面对产业周期波动，她提出，行业会有起伏，但光向更短距离渗透是长期确定趋势，企业应当驾驭周期，坚持长期技术投入。

光电融合：AI时代的核心路径

在她看来，未来的技术路线不是光取代电，而是光电融合。光擅长高速传输、波分复用、并行矩阵运算；电子芯片在逻辑运算、存储、控制领域优势显著，发挥两者各自特长，才是AI时代光子技术发展的核心路径。

面向国内产业发展，她提出，国内光芯片产业不只是追赶海外技术，更要依托国内庞大应用市场，走出自主创新之路。