AI 驱动的光网络中的光接收器：革新多芯片 AI 集群

在 AI 爆发式增长的时代，AI 驱动的光网络正在改变数据中心处理海量计算负载的方式。这一革命的核心是光接收器——如 APD-TIA 模块等紧凑、高灵敏度的设备，能够以最低噪声和功耗将光信号转换为电信号。这些组件在中国 AI 生态中尤为关键，在那里，多芯片集群（如华为 Ascend 或寒武纪系列）优先考虑高效互连而非单一超级芯片，通过无缝光学链接绕过多芯片原始计算能力的瓶颈。这种方法不仅能扩展 AI 训练，还能大幅降低实时推理的延迟，使光接收器成为下一代应用不可或缺的元素。

随着全球需求激增——光收发器市场预计到 2028 年将达到 223 亿美元，比当前水平翻番——理解它们在 AI 网络中的作用，对于工程师、数据中心运营商和投资者至关重要。让我们深入探讨这些接收器如何融入 AI 驱动的光网络，并聚焦多芯片优势。

关键应用：光接收器在 AI 场景中的作用

光接收器在 AI 工作负载需要超高速、低损耗数据在芯片集群间传输的场景中大放异彩。在中国多芯片范式中，它们启用数百个节点的并行处理，利用光纤提供优于铜缆的带宽。下面是主要用例的分解：

这些应用突显光接收器从被动组件向 AI 智能启用器的演进，能够动态调谐以实现峰值性能。

核心机制：光接收器如何实现 AI 效率

魔力在于硬件与 AI 智能的互动。与硅光子发射器配对，接收器形成多芯片系统中的端到端光学路径。AI 算法——如基于机器学习的调制检测——监控信号完整性，自动调整 APD 增益以抑制高容量传输中的串扰。

在中国背景下，这一点尤为突出：多芯片集群使用光学互连处理专用内存模式和冗余，远超电链接所能及。例如，转换 4.75 万亿 LLM 参数需要亚纳秒延迟，而接收器通过并行多模光纤轻松实现。嵌入 AI 芯片中，它们支持自适应均衡，实时重路由路径以规避衰减——对于分布式设置中的可扩展推理至关重要。

益处：为什么多芯片 AI 青睐光接收器

在 AI 驱动网络中采用光接收器带来切实收益，尤其适合中国互连导向策略：

• 速度提升：通过光学扩展，实现 2-3 倍更快的训练，减少多芯片瓶颈。
• 功耗节省：高达 40% 的降低消耗，符合绿色 AI 要求并降低数据中心运营成本。
• 成本与扩展性：大规模生产的硅光子降低互连成本，实现从 100 芯片到 10,000 芯片集群的无缝增长。
• 可靠性：超低错误率适用于生成式 AI 的高风险负载，光学技术在 AI 数据中心中减少热量和延迟。

这些优势使中国成为领导者，光学互连将 PCB 转变为 AI 主导的高性能中心。

未来趋势：迈向 1.6T+ AI 光学生态系统

到 2028 年，光接收器预计将达到 1.6T 速度，与 3D 光子集成融合，实现更密集的多芯片集成——得益于 AI 对带宽的饥渴需求。创新如 POET-Semtech 的 1.6T 接收器用于 AI 集群，标志着这一转变，强调高效 200G/通道灵敏度。在中国，预计光子多路复用器的研发将更深入，推动全球标准。

对于关注 AI 数据中心的业务，现在是原型设计的好时机：在 Ascend 集群中测试 APD-TIA 以验证概念收益。

结论：用光学精度驱动明日 AI

光接收器不仅仅是组件——它们是 AI 驱动光网络的无名英雄，解锁多芯片魔力，实现高效、可扩展的 AI。随着中国创新引领潮流，拥抱这些技术将带来 223 亿美元光学市场的竞争优势。准备好照亮您的 AI 基础设施了吗？立即深入硅光子解决方案。