科技日报记者 罗云鹏 通讯员 郑阳
8月18日，在广东省深圳市举行的第20期科技创新院士报告厅活动中，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表示，AI算力的下一场竞争是互联，光芯片要走向“快而宽”。
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。
常瑞华说，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。
在常瑞华看来，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。
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。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。
伴随AI算力集群向高密度、低时延、低功耗方向持续演进，常瑞华院士团队通过VCSEL架构与光学迭代，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。在光学层面，新型超表面纳米光学结构能够精准调控光场特性，改善信号色散与光束畸变问题。
据介绍，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。
第20期科技创新院士报告厅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等机构共同主办。
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