背景

從市場與技術演進的現狀來看．矽光子的確很有機會成為「The Next Big Thing」，因此也成為各大科技公司競逐的關鍵技術。目前包含AMD、英特爾、NVIDIA等，都在研發相關的技術，英特爾甚至已有量產的方案。

但，究竟為什麼矽光子技術對AI應用如此重要？它為何又如此難以實現？更重要的，台灣能不能在這波產業變革中持續展露頭角？將會是我們主要的關注命題。

主持人：CTIMES副總編輯 籃貫銘

與談人：資深編輯王岫晨

[問題1] 矽光子現在應該是大家都在關心了，那究竟為什麼它對未來發展很重要？特別是AI運算？

答

王岫晨(簡稱王)：在5G、AIoT、雲端運算等高速數據速率應用帶動下，使得相關產品的需求皆呈現出強勁的成長。5G帶動了高速、低延遲與大量資料傳輸。生成式AI也帶起了各項網路、光通訊等需求，資料傳輸速度受到重視，矽光子技術預期將有爆發性成長。

矽光子技術的特色在於頻寬大、與損耗低，可提供高調變速率，並且可以應付運算產業高速傳輸的需求。矽光子技術將「電訊號」改為「光訊號」運作，與傳統電子相比，矽光子能讓資料傳輸速率更快、距離更長，而且可以做到更小尺寸、更低耗能，與更少成本。

AI需要大量的數據來訓練模型，並且需要快速的數據傳輸，實際應用案例包括自駕車、醫療影像處理等領域。矽光子傳輸數據的速度，比傳統的電子傳輸方式更快速，對於處理大量數據的AI系統來說就非常重要。另外，矽光子技術可以改善數據中心和雲端運算的整體能效，特別是對於執行大規模AI運算的數據中心，因為矽光子可以有效處理大量的數據並執行複雜的AI算法。

[問題2] Steven也剛去參加了TOSIA的矽光子SIG產業聯盟成立大會，觀察到什麼值得注意的趨勢嗎？

答

王：趨勢的部分，我們可以看到矽光子對於AI運算更有利。AI是類神經網路的運算，是做大量的乘法和加法，透過「光」這種類比訊號來處理這種類神經網路運算會更有效率。從這點來看，AI就是帶動矽光子發展的一個很大的驅動力。

談到AI，離不開的就是資料中心。矽光子是用CMOS製程技術來做的一個產品，用CMOS製程的好處是可以有量產性，然後也有他的生態系統。業內預估，矽光子的主戰場會是資料中心。

過去資料中心的光收發器模組需要靠人力組裝不同零組件，如雷射、分波多工器、檢光器等，人力成本相當高，矽光子能藉CMOS製程整合無數光學元件，直接將所需光電元件整合於單一矽晶片中，大幅降低組裝成本，同時提高良率。

因為在資料中心用量大，產值占比也很高，因此就讓大家覺得，資料中心對矽光子來說，是一個正在發生的事情。這也是最值得關注的一個主戰場。

問題3 繼續來說台灣發展矽光子的機會和挑戰，到底我們能不能搶占這個商機呢？又要從哪邊下手？

答

王：雖然台灣具有半導體製造的完整產業鏈及先進製程優勢，但是除了台積電、日月光、聯電等大廠，真正投入矽光子技術研發的廠商不多。此外，矽光子也涉及光電技術，未來如果出現一個可以整合光電與半導體兩個領域的平台，會讓台灣在矽光子的發展上出現較大的突破。

TOSIA（台灣光電暨化合物半導體產業協會）成立光通訊與矽光子SIG(產業聯盟)，主要任務為盤點國內光傳輸技術產業概況及發展機會，結合產官學研團資源，共同推動光通訊與矽光子產業之上、中、下游技術交流及策略合作，帶動台灣整體產業的發展。

矽光子是一個整合性的技術，不是單一一家公司就可以做到位，就台灣來說，必須要進行一個打群架的團隊合作模式，才有辦法實現整個矽光子產業鏈的願景。也因為這是一個非常大的產業結構，因此共同的平台就是一個發展的重心。

光通訊與矽光子SIG目標在於打造一個大家都可以共同使用的平台，透過這個平台來創造價值，這也是台灣未來發展矽光子產業鏈的一個機會。