導讀：2025年6月，北美ASIC兩大巨頭博通、Marvell相繼發(fā)布財報，不約而同的表示光電芯片是下一階段的研發(fā)重點。隨著摩爾定律逐漸逼近極限，電子芯片面臨的 “功耗墻” 以及數據傳輸速率瓶頸愈發(fā)顯著，光電芯片憑借其高速率、低功耗的特性，為提升計算能力與數據傳輸效率帶來新希望。光電芯片優(yōu)勢在哪？AI時代如何賦能算力？目前國內產業(yè)進展如何？賽道內投融趨勢有無變化？本文嘗試分析和探討。

01 光電芯片飛速導入推理算力

AI 算力需求呈現出爆發(fā)式增長態(tài)勢。從早期簡單的神經網絡模型到如今參數規(guī)模龐大的 GPT 等大語言模型，模型復雜度呈指數級上升。以 GPT-3為例，其擁有1750億個參數，而GPT- 4.5參數量約為1萬億。與此同時，為提升模型準確性與泛化能力，訓練數據集規(guī)模也在不斷膨脹，如用于圖像識別訓練的 ImageNet 數據集，包含數百萬張各類圖像。新興的 AI 應用場景，如自動駕駛需實時處理大量傳感器數據以做出決策，對算力的實時性與吞吐量提出了嚴苛要求。以市場規(guī)模來看，全球 AI 服務器市場規(guī)模從2020年的122 億美元快速增長至 2024 年的1251億美元，五年間增長近10倍，2025年，這一市場規(guī)模將持續(xù)擴大。

盡管行業(yè)內時而傳出對算力過剩的擔憂，尤其在國產大模型憑借更低成本與算力需求實現一流性能，看似宣告“暴力堆算力”時代終結。但現實卻是，海外科技巨頭們持續(xù)大力加碼算力投入。微軟在2025財年第一季度資本支出達167.5億美元，同比增長53%，計劃全年投入800億美元用于擴建數據中心與采購AI芯片，并致力于在2026年前將AI訓練算力提升5倍，其首席財務官艾米?胡德坦言AI算力短缺將持續(xù)到2026年。亞馬遜 2025年第一季度現金資本支出243億美元，同比增長74%，CEO Andy Jassy 強調今年預計1000億美元資本支出大部分將用于AI相關項目。谷歌、META等科技巨頭亦有類似動向。

算力的變化是結構性的。與前幾年不同的是，算力更多地從訓練算力轉向了以ASIC為主的推理算力。如博通在最新的財報電話會議指出，超大規(guī)模客戶在推理領域的投入顯著增加，預計下一季度的相關半導體收入將環(huán)比增加20%以上。Marvell亦表示，第三季度數據中心收入將環(huán)比增長高雙位數，全年 AI 收入目標有望大幅超預期。推理算力的核心挑戰(zhàn)在于處理海量數據時的帶寬限制與能耗問題，博通和 Marvell 均將光電共封裝（CPO）和硅光子學作為核心技術方向。

傳統(tǒng)電子芯片在滿足 AI 算力需求時，正面臨著諸多棘手問題。在性能層面，隨著芯片制程工藝逐漸逼近物理極限，摩爾定律放緩，芯片集成度提升愈發(fā)困難，電子在芯片內部傳輸時會面臨電阻、電容等帶來的信號延遲與衰減，嚴重制約了數據處理速度與芯片整體性能的進一步提升。以數據中心為例，傳統(tǒng)電子芯片在處理海量數據時，數據傳輸瓶頸問題凸顯，服務器之間的數據交互延遲嚴重影響整體運算效率。

能耗方面，傳統(tǒng)算力的能耗呈指數級上升。AI 大模型訓練對算力要求極高，需要大量高性能計算芯片協(xié)同工作，這導致數據中心的能耗驚人的同時，散熱也成為難以解決的問題。此前英偉達重量級新品GB200就因為散熱問題持續(xù)推遲量產日期，散熱已然成為AI發(fā)展的制約點。

在此背景下，光計算應運而生，被視為解決未來算力瓶頸最具潛力的方案。光計算利用光的特性來傳輸和處理信息，它在厘米級尺寸下實現納秒級延遲，且延遲時間與矩陣尺寸無關，尤其在大規(guī)模運算中優(yōu)勢更為顯著。能耗方面，光計算每比特能耗低至10-18焦耳，相同功耗下運算速度比電子芯片快數百倍，這種超低功耗特性大幅降低了系統(tǒng)運行成本和散熱需求。此外，光計算的延遲性能較電子芯片降低兩個數量級。種種因素下，光計算正成為突破算力瓶頸的戰(zhàn)略選擇。

光計算按照物理實現的方式可分為基于經典光學的計算（光經典計算）和基于量子光學的計算（光量子計算），兩者結構上一般包括：光發(fā)射部分、光處理部分、光探測部分等。光發(fā)射部分上，光經典計算包括激光器和調制器，而光量子計算包括激光器和量子態(tài)制備裝置。光處理部分上，兩種計算方式均可以分為邏輯門型和非邏輯門型兩大類；光經典計算利用折射、散射、非線性效應等，基于馬赫增德爾干涉儀（MZI）、微環(huán)等結構進行計算。光量子計算利用量子疊加、量子糾纏效應等，將經典光學器件進行量子應用；光量子計算需采用靈敏度更高的探測器，如雪崩二極管、超導納米線探測器等，而光經典計算對探測器的靈敏度要求略低。目前由于量子計算尚在實驗室階段，并未產業(yè)化，市場上所指的光計算多為光經典計算。

硅光平臺是目前光計算的主要實現方式，而光電芯片則是光計算的實現載體。目前，光計算核心原理基本相同，打造一個用于通用矩陣乘法運算（GEMM）的光子矩陣，再集成 DAC、ADC、跨阻放大器（TIA）和光電探測器（PD）等其他模擬和光電器件，來替代目前深度學習和科學計算任務中的其他 ASIC 硬件。未來基于光電混合集成、異質集成等工藝，可實現不同功能單元的更高效集成，進一步提升系統(tǒng)的集成度。

從發(fā)展階段來看，目前光電芯片尚處于技術發(fā)展與市場導入的初期階段。當前主要集中在技術研發(fā)與性能優(yōu)化，努力提高芯片的集成度，降低成本，提升光電器件的性能與穩(wěn)定性。在實驗室階段，已取得眾多突破性成果，如實現了更高效的光信號調制與探測技術。下一階段，預計將進入技術完善與小規(guī)模量產階段，逐步解決大規(guī)模生產過程中的工藝難題，提高良品率，降低生產成本，使光電芯片性能更加穩(wěn)定可靠。長遠來看，當技術成熟、成本大幅降低后，光電芯片將迎來大規(guī)模商業(yè)化應用，廣泛滲透到 AI 計算、通信、數據存儲等各個領域，成為主流的計算與數據傳輸芯片。

圖表 1：光電芯片與傳統(tǒng)電子芯片區(qū)別

數據來源：來覓數據

然而，光電芯片在推廣中也存在著諸多難點。光電芯片制造良率低下成為制約行業(yè)規(guī)模化發(fā)展的首要瓶頸，光電芯片需要實現Ⅲ-Ⅴ族材料與硅光芯片的大規(guī)模異質集成，其開發(fā)難度顯著高于傳統(tǒng)半導體工藝，導致產品良率難以有效控制；其次，光電接口標準化缺失正在加劇產業(yè)鏈協(xié)同困境，行業(yè)亟需建立覆蓋光器件封裝、光纖耦合、電信號轉換的全流程標準體系，特別是高速耦合設備與測試接口的標準化；材料性能不足也是行業(yè)存在的問題，目前用于制造光電芯片的材料，如磷化銦、硅等，在性能與制備工藝上仍存在不足。高質量的磷化銦材料制備難度大、成本高，使得硅光芯片推廣難度變大。不過隨著高性能算力方案的逐漸推廣，我們相信工程問題會在發(fā)展中不斷解決，光電芯片也將迎來巨大的增長空間。

02 國內光電芯片進展

光電芯片市場格局呈現頭部企業(yè)主導、初創(chuàng)企業(yè)崛起與國產替代加速的三重特征。Intel、IBM、NVIDIA三家國際巨頭憑借技術積累占據2024年光電芯片專利總數的68%，形成顯著的先發(fā)優(yōu)勢。其中，Intel通過硅光子技術布局數據中心光互連，IBM在量子計算光芯片領域持續(xù)突破，NVIDIA則依托CUDA生態(tài)加速光電融合架構落地。國內創(chuàng)新力量同樣活躍，光本位科技在成立三年內完成五次芯片流片，其128x128光計算板卡計劃2025年商業(yè)化，天使輪融資超5000萬元顯示資本對技術路線的認可。這類企業(yè)普遍采用"輕晶圓廠"模式，如曦智科技依托三大核心技術構建產品線，與新華三合作優(yōu)化數據中心能效。產業(yè)資本與初創(chuàng)企業(yè)的協(xié)同，正在CPO（共封裝光學）、存內計算等前沿領域開辟新賽道。

光電芯片主要包括用于傳輸的光傳輸芯片，用于計算的光計算芯片，以及根據材料劃分的硅光芯片、鈮酸鋰芯片等。光器件是光芯片的載體，目前國內光器件企業(yè)全球份額雖突破 40%，但高端光電芯片市場仍由美日企業(yè)主導。Lumentum、博通、II-VI 等廠商在高速光模塊核心芯片領域占據壟斷地位，已量產200G EML光芯片，而國內10G光芯片國產化率約 60%，25G以上的光芯片國產化率僅5%，100G EML光芯片尚未批量供貨。在CPO上差距表現的更為顯著，海外企業(yè)如臺積電通過 CoWoS 封裝技術實現光電芯片間距毫米級集成，其為英偉達開發(fā)的 CPO 采用硅中介層實現光引擎與 HBM 的 2.5D 封裝。國內中芯國際雖在 12 英寸硅光晶圓工藝上取得突破，但高精度耦合技術和量產良率仍落后于國際水平。

我國光電芯片正通過關鍵技術實現“非線性追趕”。這主要是由于光電芯片并不完全依賴摩爾定律，高功率光源、材料等因素更取決于工程經驗。此外，中國在光傳輸領域擁有良好的產業(yè)環(huán)境，這也為光電芯片的突破提供了有利環(huán)境。盡管在高端光芯片國產化率仍有不足，但產業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新模式已逐步打通"設計-制造-應用"閉環(huán)，為后續(xù)發(fā)展奠定基礎。

隨著 AI 技術發(fā)展、5G 通信普及、數據中心規(guī)模擴張等因素驅動，光電芯片市場規(guī)模有望迎來爆發(fā)式增長。根據市場研究機構 Yole Development 預測，到 2027 年，全球光電芯片市場規(guī)模將超過 300 億美元，2022 - 2027 年期間年復合增長率將達到 25% 左右。在 AI 計算領域，隨著對算力需求持續(xù)增長，光電芯片憑借其高性能、低能耗優(yōu)勢，將逐步替代部分傳統(tǒng)電子芯片，應用于 AI 服務器、超級計算機等設備，市場規(guī)模預計在未來幾年內將呈現指數級增長。通信領域，5G 及未來 6G 網絡建設對高速、大容量光通信需求旺盛，光電芯片作為光通信核心器件，市場需求將持續(xù)攀升。數據中心方面，為滿足數據高速傳輸與處理需求，光互聯(lián)技術應用越來越廣泛，帶動光電芯片市場規(guī)模快速擴大。

圖表 2：2022-2027E全球光電芯片市場規(guī)模預測 （單位：億美元）

數據來源：來覓數據

中國光電芯片產業(yè)正迎來技術突破與產業(yè)化的關鍵階段。上海交大無錫光電芯片研究院（CHIPX）近期取得重大進展，其國內首條光電芯片中試線成功下線首片6英寸薄膜鈮酸鋰光電芯片晶圓，并同步實現超低損耗、超高帶寬調制器芯片的規(guī)模化量產，關鍵技術指標達到國際先進水平。這一突破標志著我國在高端光電子核心器件領域實現從"技術跟跑"到"產業(yè)領跑"的跨越。薄膜鈮酸鋰調制器芯片憑借超快電光效應、高帶寬、低功耗等優(yōu)勢，在5G通信、量子計算等領域展現出巨大潛力。CHIPX通過配置110余臺國際先進CMOS工藝設備，攻克了納米級加工精度控制、薄膜沉積均勻性等關鍵技術難題，首次在國內實現晶圓級光電芯片工藝閉環(huán)整合。

在政策支持方面，中國政府高度重視集成電路產業(yè)發(fā)展，出臺了一系列政策鼓勵光電芯片等關鍵技術研發(fā)與產業(yè)培育，如國家集成電路產業(yè)投資基金持續(xù)投入資金支持相關企業(yè)發(fā)展。在技術研發(fā)上，國內眾多科研機構與高校積極開展光電芯片相關研究，如清華大學、中國科學院半導體研究所等在光電芯片材料、器件設計等方面取得多項科研成果，部分成果已實現技術轉化。企業(yè)層面，如前文所述，華為、光迅科技等龍頭企業(yè)不斷加大研發(fā)投入，實現了部分產品的國產化替代，并在國際市場上具備一定競爭力。同時，產業(yè)生態(tài)建設逐步完善，圍繞光電芯片形成了從材料供應、芯片設計、制造到封裝測試的產業(yè)鏈雛形，上下游企業(yè)協(xié)同發(fā)展趨勢逐漸顯現。但不可忽視的是，在高端芯片制造設備、核心專利技術等方面，與國際先進水平仍存在一定差距，需要進一步加強自主研發(fā)與創(chuàng)新。

光電芯片除應用于高性能數據中心外，還有許多下游場景如基站通信、智能駕駛、消費電子等。在5G 及未來 6G 通信網絡中，光電芯片是實現基站與核心網、基站與基站、基站與終端之間高速、大容量數據傳輸的關鍵器件；在智能駕駛上，光電芯片的光域內并行處理能力可實時捕捉道路信息，為導航與避障提供高精度支持；在高速率、低延遲的無線通信模塊、虛擬現實/ 增強現實設備中，光電芯片可提升設備的數據傳輸速度與響應速度，改善用戶體驗。在未來，隨著網絡性能和質量的要求提高，光電芯片將發(fā)揮不可替代的作用。

03 投融動態(tài)

近年來，光電芯片領域受到資本市場高度關注，投融資活動頻繁。一方面，頭部科技企業(yè)為增強自身技術實力與市場競爭力，紛紛通過戰(zhàn)略投資、并購等方式布局光電芯片領域。例如，谷歌、微軟等科技巨頭通過投資相關初創(chuàng)企業(yè)，獲取前沿技術與創(chuàng)新團隊，加速自身在 AI 計算、數據中心光互聯(lián)等業(yè)務板塊的發(fā)展。另一方面，風險投資機構對光電芯片賽道熱情高漲，大量資金涌入該領域。

2025 年作為硅光技術規(guī)模化應用的關鍵節(jié)點，國內光電芯片投融資呈現顯著加速態(tài)勢，這一趨勢既反映了技術突破的產業(yè)機遇，也凸顯了產業(yè)鏈自主化的迫切需求。除創(chuàng)投機構外，地方政府引導基金也開始催化這一賽道，以期獲得產業(yè)與資本的雙重共振。如廣東省設立千億級光芯片產業(yè)基金，上海、武漢等地通過 “硅光產業(yè)聯(lián)盟” 推動產學研協(xié)同，上海張江科學城作為國家科技創(chuàng)新策源地，正積極構建光電芯片產業(yè)生態(tài)，目前張江科學城光電芯片中試平臺已吸引15家初創(chuàng)企業(yè)入駐，形成"產學研投"協(xié)同創(chuàng)新體系。

下表是我們整理的2025年以來光電芯片發(fā)生的部分投融事件，2025年已出現數億元以上融資事件。我們可以看到融資多分布于A輪以后，顯示出資本對賽道的長期布局。感興趣的讀者，可以登錄Rime PEVC平臺獲取光電芯片賽道全量融資案例、被投項目及深度數據分析。

圖表 3：2025年以來中國光電芯片主要投融事件

數據來源：來覓數據

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