AI快速发展对算力提出极高要求，大模型训练、复杂算法运行导致数据传输与处理量激增。传统电子芯片受限于物理特性，传输速率、功耗渐显不足，摩尔定律趋近极限。硅光子技术作为AI硬件革新的关键驱动力，正从实验室走向商用。
其核心是利用CMOS工艺，在硅基或硅衬底上集成光子、电子及光电子器件，兼具CMOS大规模制造与光子高速低功耗优势，推动光互联替代电互联。当前已在数据中心网络领域规模化应用，支撑400G/800G及以上高速率光模块需求，因低成本、低功耗、高性能特性，成为叶脊架构转型的优选方案。
在AI硬件中应用广泛：激光雷达领域，支持光源、扫描、探测模块单片集成，如Mobileye的硅光子激光雷达SoC（FMCW技术），集成多路发射/接收与信号处理单元，缩小体积、降低成本，推动全固态化；光计算领域，依托成熟半导体工艺实现光波导、调制器纳米级集成，为光量子计算芯片提供高密度可编程硬件，已有128模态高斯玻色采样芯片，集成度较分立器件提升50倍；消费电子领域，适配设备小型化趋势，如Meta合作的硅光光学模组，降低图像传输功耗40%，支持8K输出。
技术涉及多种金属材料：金、银用于电极与导线，保障信号稳定传输；铜用于低成本场景；铟、镓与硅形成化合物半导体（如InP、GaAs），弥补硅发光不足，拓展功能。
市场前景广阔，英伟达、英特尔、IBM等科技巨头加速布局，如英伟达将硅光集成至交换机（Spectrum-X/Quantum-X），支撑百万GPU规模的AI工厂，能源效率提升3.5倍，信号完整性63倍，可靠性10倍，部署速度1.3倍，推动技术从高端向消费级渗透。
挑战仍存：技术端需突破集成度提升与热效应控制，光量子计算领域需解决可扩展性瓶颈。但随着全球研发投入增加、产学研合作深化，技术将持续进步。
（注：本文为原创分析，核心观点基于公开信息及市场推导，以上观点仅供参考，不做为入市依据 ）长江有色金属网
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