无需EUV光刻机和先进制程！中国能否借助光子芯片弯道超车？「不用euv光刻机能造芯片吗」

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美国智库战略与国际研究中心（CSIS）12日发表新文章，提到中美科技战的新战场可能是硅光子技术，在提高传输效率的同时降低延迟，并改变中美在半导体和AI的竞争格局。

作者 Matthew Reynolds 在文章中表示，与电子芯片相比，光子芯片利用光子而非电子传递信息，光子与电子技术相结合时，有望创造具更高带宽、更高能效的大规模运算系统，超越传统电子芯片的物理限制。

中国智库中国国际经济交流中心（CCIEE）经济学家陈文玲在反美国封锁的文章中表示，硅光子是中国能弯道超车的技术。”光子芯片具有诸多技术优势，它运算速度更快，信息容量更大，将比目前的硅基芯片提升1,000倍以上”。

中国中科鑫通微电子（SinTone）正筹建光子芯片生产线，意味中国在光子芯片将走在世界前列， 甚至彻底改变芯片技术路线。

中科鑫通微电子总裁隋军指出，中国有能力在国内生产光子芯片，因为制造过程不需用到美国制裁的极紫外光（EUV）光刻机。

文章指出，中国政府近期可能对光子学感兴趣，并视为规避西方技术控制的方法之一。从中国第十四个五年规划和2035年远景目标纲要，都提到光子技术;北京大学国家发展研究院院长姚洋认为，光子芯片最终将淘汰电子芯片，也同意是中国弯道超车的机会，最近他在最新文章也称中国有能力在这新兴技术中率先突破。

技术从电子走到光子？

不过 Matthew Reynolds 认为，光子芯片不太可能取代电子芯片，至少时间不会很快，光子学与电子学更像是共生关系。

但确定的是，硅光子技术的确有望成中国前进半导体制造前沿的突破口。

硅光子技术最直接的应用形式是光互连（optical interconnects），即用光子技术取代电路中的铜线，加快处理器和/或内存间的信息传输，减少目前困扰AI 运算的传输瓶颈。

当数据传输（非数据处理）成为瓶颈时，光互连整合可提高运算系统性能，使其超出采用先进电子设备但没光互连的系统。

曦智科技（Lightelligence），最近推出的AI加速器Hummingbird（蜂鸟）。Hummingbird 使用光互连元件，连接台积电以28纳米制程制造的电子芯片，虽然这种制程未达当前领先技术，但已完全符合中国半导体制造能力。曦智科技甚至声称在某些 AI 任务中，其延迟和效率指标超过对手。

除了光互连外，硅光子另一个应用领域是新兴的光运算领域。 光子处理器利用光而非电子进行运算，虽然执行运算类型有限，但在进行矩阵乘法运算部分相当具前景。 值得注意的是，在大型语言模型基础中，这种类型运算刚好占推理运算 90% 以上。

此外，曦智科技还发布光子算术运算引擎（Photonic Arithmetic Computing Engine，简称 PACE）的光学运算系统。PACE 将光子和电子整合芯片进行共封装，在部分运算密集型应用中，处理速度比 Nvidia 高端 GPU 快 25-100 倍。

曦智科技创始人及CEO沈亦晨指出，光子芯片代表一个更快实现产业化的技术方向，因为光子芯片不依赖制程、技术也不受限，可用28纳米的电子芯片产生7纳米电子芯片的效果。由此可知，光子处理器的运算系统可由较传统的电子设备提供支持，执行部分AI任务时性能甚至优于最先进的全电子系统。

与此同时，中国清华大学研究团队先前宣布突破传统芯片的物理瓶颈，提出光电融合的全新运算框架，研制出国际首个全模拟光电智能运算芯片（ACCEL）。

ACCEL 在智能视觉目标辨识任务的算力中，达目前高性能商用芯片 3,000 余倍，在智能视觉目标辨识任务和无人系统场景运算中，能效是现有高性能芯片的400 万余倍。虽然ACCEL商业化时间还不明确，但研究人员认为ACCEL未来有望在无人系统、工业检测和AI大模型等方面实现应用。

硅光子有望改变中美科技战和AI 竞争格局

Matthew Reynolds 认为，硅光子是光互连和光运算进步的基础和动力，将改变中美半导体和 AI 竞争格局。美国出口措施试图切断中国先进芯片制造能力，但硅光子似乎成为中国弯道超车的新机会。

不过 Matthew Reynolds 表示，尽管光子处理器的性能获得宣传，但目前适用性仍较狭窄，与电子处理器的通用性形成鲜明对比。此外，硅光子技术的应用仍存在许多技术障碍，光学电脑还需要操作系统和应用等软件开发来改善性能。

也因此，实现光学运算可能还需要数年甚至数十年时间，以目前 AI 发展速度来看，任何延误都可能造成严重后果。美国领先半导体公司和其盟国公司也都往硅光子投入许多资源，中国能否获得领导地位还不能下定论。

Matthew Reynolds 指出，但无论如何，新技术和新架构很可能重新定义先进芯片的构成要素，并削弱现行管制措施的影响，或重塑竞争格局。美国的出口管制也可能无意中激励中国将更多资源投入新兴技术，成为下一代半导体的关键作用，特别是随着摩尔定律逐渐逼近，以及对AI运算需求不断增加的情况下。

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