LTN經濟通》 台積電新技術 光訊號取代電
AI熱潮席捲科技業，大型企業與雲端資料中心對於生成式AI的運算需求不斷增長。（路透）
矽光子可有效解決訊號耗損和熱量產生
〔記者林浥樺／綜合報導〕生成式人工智慧（AI）熱潮席捲科技業，高效能運算（HPC） 和巨量資料傳輸速度需求看增，加上台積電（2330）高層日前在半導體展上分享矽光子（Silicon Photonics）技術的進度，引發市場對於矽光子的高度關注。儘管矽光子應用目前在技術上，還有不少面向需要克服，但這項被視為可延續摩爾定律，使半導體產業突破的關鍵技術，已讓市場充滿想像空間，那到底什麼是「矽光子」？為什麼會如此被半導體業界重視？
目前積體電路（IC）是把許多電晶體，集中在1小片晶片上，是個半導體、銅和其他材料互連的複雜結構，矽光子技術則是電子結合光子，把能導光的線路全數集中，利用光波導的傳導，來取代銅等金屬線路，並透過矽作為光的傳輸媒介。使用矽材料的原因在於，一般光學通訊傳輸波長是1310nm和1550 nm，矽本身不會吸收這2個波長，因此這2個波段可以直接通過。
理論來講，光比電的傳輸距離更遠，且沒有實體線路影響，因此此舉不僅可提高傳輸效率，也可有效解決訊號耗損和熱量產生的問題，這也是矽光子技術的最大優勢。而矽光子技術的最終願景，是把晶片中無數光學元件整合為一，將「電訊號」全改由「光訊號」來代替。
矽光子被視為能延續摩爾定律發展的技術之一，摩爾定律認為，積體電路上可容納的電晶體數目，約每隔18至24個月便會增加1倍，不過就算電晶體增加，仍沒辦法解決電損耗的問題，但矽光子「以光代電」，晶片就不需要更多的電晶體數量，也不需追求更小奈米和節點，就能夠實現更高頻寬和更有效率的數據傳輸。
目前積體電路（IC）是把許多電晶體，集中在1小片晶片上，是個半導體、銅和其他材料互連的複雜結構。（彭博）
台積電是發展矽光子指標廠
矽光子被認為是科技巨頭追求更高效、節能的技術產品解方之一，雖然近期因為AI熱潮，資料傳輸需求大增爆紅，不過矽光子其實並非近期才興起的新技術，包含IBM、英特爾等科技巨頭早在約20年、10年前，就陸續投入相關技術研發。英特爾是最早實現矽光子商業化應用的廠商，2012年就設立專屬事業部，IBM也在2012年底，開發出90nm的奈米矽光子積體電路晶片，把光路與電路整合在單一晶片上。
台積電被視為台灣發展矽光子的指標廠，業界傳聞，台積電正攜手大客戶輝達、博通，投入超過200名研發人力，積極推進矽光子技術，預計最快將於2024年下半年開始迎來大單。台積電副總余振華日前就指出，如果能提供良好的矽光子整合系統，就能解決能源效率和AI運算能力2大關鍵問題，這會是個新的典範轉移。
市調機構Yole預測，矽光子市場（以裸晶計算）規模，將從2021年的1.52億美元，攀升至2027年的9.27億美元，年複合成長率達36％，對於許多已經進入發展高原期的領域來說，矽光子屬於正要起飛階段，也是外界看重並大舉投入研發的原因之一。
台積電被視為台灣發展矽光子的指標廠。（彭博）
目前矽光子技術的類似概念應用是光電收發模組，其傳統形式為「插拔式模組」，包含光接收器、光波導、光調變器、電流電壓放大器、驅動IC、交換器等元件，分散在印刷電路板（PCB）各處，外接2條光纖，分別傳輸進去和出去的光，舉例來說，資料中心的資料傳輸，就是晶片的電訊號進入光電收發模組後，進行光電訊號轉換，再透過光纖將光訊號傳遞至交換器、伺服器等。而在光收發模組中，會需要光接收器來接收光訊號，轉換成電訊號後，還需要放大器控制電流信號。
不過電訊號進入光電收發模組前，必須有段電的傳輸路徑。除了會產生熱還會有訊號損失問題，為了減少電訊號和高速運算的的損失，矽光元件改到接近伺服器交換器週邊的位置，縮短電流通距離，讓原先的插拔式模組僅剩光纖的部分。
資料中心的資料傳輸，就是晶片的電訊號進入光電收發模組後，進行光電訊號轉換，再透過光纖將光訊號傳遞至交換器、伺服器等。圖為光纖。（法新社）
共同封裝光學元件 傳輸量提高8倍
共同封裝光學元件（CPO）技術，就是以矽光子作為媒介，將傳統光收發模組中的光通訊元件，整合到單一矽晶片上，把電子積體電路（EIC）和光子積體電路（PIC）共同裝在同個載板，形成晶片和模組的共同封裝，
依據工研院的資料，目前CPO能讓資料量傳輸提高8倍，節省50%的功耗與30倍以上的算力，但光電整合當前仍處「進行式」，因此如何精進CPO的技術，將會是未來矽光子發展的重點。
因為矽光子在元件整合上，還有許多問題需要克服。舉例來說，若要開發更高效能的光子元件結構和製程，必須擁有一個溝通平台，提供光電廠商設計規格、材料、參數等資訊進行整合。此外，矽光子短期內應用在利基型市場上，多為客製化服務，沒有一個確定的產業標準，再來包含製造成本較高、元件效能和穩定性，要如何在製程上實現高效整合等問題，都是矽光子目前技術上遇到的挑戰。
矽光子積體化技術。（圖擷取自工研院網站）
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