在自動駕駛和大型語言模型(LLM)等顛覆性人工智能(AI)應用的推動下，半導體行業再次處于拐點。像OpenAI的ChatGPT這樣的LLM突然在日常對話中流行起來，因為“聊天機器人”的復雜性似乎已經跨越了對話能力的門檻。這項技術集成到各種服務中的潛力似乎是無限的。

　　這種程度的智能化需要從數據中分析和提取信息，以及強大的數據存儲、傳輸和處理能力，對現有數據中心和邊緣設備的計算能力提出了挑戰。finance Online估計，2021-2024年的數據消費量將從2021年的74澤字節(相當于1萬億的數據單位)增長到2022年的94澤字節，以及2023年和2024年分別增長到118澤字節和149澤字節。這些數字是驚人的，而目前數據中心的計算能力很難跟上。

　　數據中心的去中心化計算系統和大規模分布式計算系統已無法滿足日益增長的計算能力需求。

　　當然，工程師不斷開發更復雜的模型來分析和使用數據，并最終提高生產力。然而，傳統的提高計算功率的方法受到物理原理的限制，傳統的單片機計算功率路徑是不可持續的。更多的創新正在迅速成為IT市場的當務之急，這對半導體行業來說也是一個機遇。

　　傳統計算機芯片的性能增長遇到了瓶頸。自從60年前半導體產業起步以來，計算能力的進步由摩爾定律(預測晶體管密度每18個月翻倍)和登納德定律(隨著晶體管密度的提高，功率密度保持不變)描述。

　　這兩種技術的結合，使得芯片能夠在保持恒定能量和面積消耗的同時，不斷提高計算能力。隨著芯片制造過程向5nm和3nm移動，晶體管密度接近物理極限。摩爾定律正在減緩。登納德定律于2004年左右結束，導致了"電源墻"，隨著晶體管密度的提高，電源和散熱受到挑戰。在先進的過程中，膠帶和設計成本更高，并創建了"成本墻"。傳統的單芯片計算能力提升路徑是不可持續的。

　　當然，人們一直在努力提高和更好地利用計算能力。突破當前數據中心的瓶頸和克服挑戰需要底層技術的創新。

　　現在出現了一種新的方法——一種基于大規模光電集成技術的數據中心計算范式,用于下一代數據中心的發展。其結果是大規模的光電集成取代傳統的數字電路，引入基于集成硅光子學的信息處理和互聯能力。

　　集成硅光學技術的光電混合數據中心，結合了光學計算、芯片和芯片間光學網絡以及其他技術，垂直提高單節點計算能力(scale-up)，和水平提高大規模分布式計算的效率(scale-out)。其中一個解決方案側重于基于硅光子學的新的數據中心計算范式。

　　即使摩爾定律和登納德定律還在繼續，去中心化計算系統也無法滿足計算能力的指數增長。相反，隨著資源消耗的增加，必須在數據中心部署大規模分布式計算系統來滿足計算需求。

　　硅光子計算提供了一種超越摩爾定律的計算能力增強途徑，因為晶圓級片上光網絡使計算范式能夠有效地與傳統的電子芯片和存儲芯片一起工作，以提高單個節點的計算能力。與所有新技術一樣，新的計算范式將在供應鏈、生態系統和商業模式上經歷一個過渡階段。

　　從底層組件到頂層應用軟件開發都需要創新。然而，基于硅光子學的新計算范式的前景是令人感興趣的，其可以幫助控制數據中心的挑戰，從澤字節到京字節甚至更遠。