Lightmatter 与硅光互连：光进入 AI 集群的三种方式
过去三年，模型参数增长了 240 倍，集群规模扩大了 10 倍，而互连带宽只提升了 2 倍——Lightmatter 创始人 Nick Harris 用这组数字解释为什么光必须进入 AI 集群。
为什么是现在：电互连的"海岸线"困境
现代 AI 芯片的全部 I/O 都挤在裸片边缘，业内称之为"海岸线"（shoreline）限制：裸片面积在变大，边缘周长的增长却远跟不上 I/O 需求。同时，电信号的传输距离与带宽密度受物理规律约束，scale-up 域被锁死在单机架范围内，GPU 集群大量时间在等待数据。Lightmatter 的核心思路是：用光子取代铜线，并把光 I/O 从"边缘"搬到"整个裸片表面"——所谓的无边 I/O（edgeless）架构，让带宽随面积而非周长扩展。
三种进入方式：光源、共封装、光子中介层
Lightmatter 的产品矩阵正好对应光进入集群的三条路径：
| 产品 | 形态 | 关键规格 | 状态 |
|---|---|---|---|
| Guide 光引擎 | 大规模光子光源（VLSP） | 16 波长，单光纤 800G，波长精度正负 20GHz | 已发布 |
| Passage L20 | 共封装光学入门方案 | 聚合带宽 12.8 Tbps，可插拔密度 4 倍 | 2026 年上市 |
| Passage L200 与 L200X | 3D 共封装光学（CPO） | 32 至 64 Tbps 双向带宽，320 个 SerDes，单光纤最高 1.6 Tbps | 2026 年上市 |
| Passage M1000 | 3D 光子中介层超级芯片 | 114 Tbps 总光带宽，4000 平方毫米，256 根光纤，1.5kW 供电 | 2025 年夏季推出 |
三条路径解决的问题不同。Guide 光引擎为整个光子产业提供稳定光源，是生态层面的布局；L200 系列瞄准交换芯片与下一代 XPU 的共封装，用 UCIe 标准接口实现芯片粒集成，与 Alphawave 合作提供 SerDes IP；M1000 则最为激进——它是一块可重构波导网格的三维光子中介层，让数千颗 GPU 进入同一互连域，据称可将万卡级集群的 scale-up 域扩大 8 倍，万亿参数 MoE 模型的训练时间缩短约 2.7 倍。
资本与产业风向
Lightmatter 2017 年从 MIT 分拆而来，2024 年 10 月完成 4 亿美元 D 轮融资，估值达 44 亿美元，累计融资 8.5 亿美元，是硅光赛道估值最高的公司之一。制造侧与 GlobalFoundries（Fotonix 硅光平台）、台积电、Tower、Amkor、ASE 等深度合作。
值得注意的行业信号是：2026 年，Marvell 宣布以约 55 亿美元收购硅光初创 Celestial AI（据公开报道），大厂开始用并购押注光互连——这与博通在 CPO 上的持续投入相呼应。光互连已从论文选题变成 AI 基础设施军备竞赛的一环。
小结与建议
光子不会取代电子计算，但它正在接管计算之间的高速公路。对云厂商与 AI 数据中心规划者，建议关注三个节点：其一，Passage L200 的 2026 年量产进度，共封装光学是短期内最现实的落地形态；其二，M1000 级光子中介层能否真正进入 XPU 设计流程；其三，UCIe 等开放标准与光互连的融合程度。互连正在成为 AI 集群的第一性约束，光进群的速度，可能决定下一代超大规模训练的经济性。