编者按：8月18日，中国工程院外籍院士、香港中文大学（深圳）校长学勤讲座教授常瑞华围绕“光芯片在AI时代的重要价值和应用前景”主题做了精彩演讲，并与来自企业、投资、高校、科研院所等领域的百余位精英人士进行了现场交流。
光芯片在AI时代的重要价值和应用前景
（图）常瑞华院士演讲
8月18日上午，科技创新院士报告厅第20期顺利开讲。本次活动由深圳创新发展研究院、深圳中国科学院院士活动基地、中关村产业转型升级研究院主办，深圳市新材料行业协会联合举办，同步联动深圳市电子学会、深圳市芯片科技促进会、深圳市人工智能行业协会、深圳市微波通信行业协会、深圳市大数据产业协会、世界青商经济文化交流中心等多家行业机构共同参与。中国工程院外籍院士常瑞华受邀出席活动，并带来精彩主题演讲。
随着大模型训练从千卡、万卡向更大规模集群演进，算力竞争核心已从单卡算力比拼，转向集群超低时延协同互联能力的角逐。常瑞华院士指出，GPU不是一个人“单打独斗”，未来决定AI算力的，更重要的是大量处理器能否高效率协同工作。
算力集群扩容 光互联成AI基建核心瓶颈突破口
在常院士看来，AI算力的下一场竞争，很大程度上也是互联能力的竞争。今天衡量AI算力，已经不能只看GPU数量和单颗GPU的性能，更要看大量GPU能否高效率协同计算。与此同时，高速电信号传输面临距离、损耗和功耗约束。因此，光正在从传统机架间连接进一步向GPU、交换芯片靠近，NPO、CPO等新型架构加快发展，其核心就是缩短高速电信号传输距离，让数据尽早变成光。
“Fast and Wide”——VCSEL实现“快而宽”双向突破
当前全球AI短距光互联形成了硅光EML、Micro LED、VCSEL三大技术路线：硅光EML边发射器件属于“快而窄”方案，单通道速率极高，但集成通道数量有限、依赖外置光源、成本偏高，更适配长距离骨干网传输，不适合机柜高密度互联；Micro LED为“慢而宽”方案，可实现大规模阵列集成，但单通道高速调制能力不足，且与现有多模光纤生态适配性差，无法支撑AI超高带宽交互。相较之下， VCSEL既可以保持较高的单通道速率，又天然适合形成二维阵列，打破了行业“高速难集成、集成难高速”的两难困境。
架构与光学持续迭代 打开行业增长新空间
伴随AI算力集群向高密度、低时延、低功耗方向持续演进，常院士团队通过VCSEL架构与光学持续迭代，打开了行业增长新空间。在芯片架构上，倒装背发射设计有效规避传统顶发射器件布线拥挤、信号串扰的问题，实现多通道高密度集成。同时优化垂直散热结构，可使芯片在125℃高温工况下稳定运行。光学层面，新型超表面纳米光学结构精准调控光场特性，改善信号色散与光束畸变问题。
凭借高速率、高集成、低功耗、高可靠的综合优势，VCSEL芯片不仅适配高端智算场景，还可广泛应用于3D视觉、工业自动化、智能终端等领域，持续推动光互联产业快速增长。
