AI光互联：聊聊上游光芯片(InP/EML+ CW-DFB)
AI算力建设带动光通信需求爆发，上游光芯片已成最紧缺物料，得上游芯片者得天下。
光芯片分InP（磷化铟化合物半导体工艺，EML和cw-DFB）和SiPhi（硅光，成熟的CMOS工艺）这两大体系。我将用两篇文章，分别深度介绍 InP 和 SiPhi。
InP（磷化铟）体系是有源光器件核心，发光效率高，是800G/1.6T光模块、CPO的关键载体，全行业产能缺口约30%-40%。EML主打高速长距传输，适配数据中心互联等场景；cw-DFB窄线宽、可无制冷工作，为硅光模块提供稳定光源。其短板是衬底昂贵、集成难度高。
SiPh（硅光）体系依托CMOS工艺，主打低成本、高集成度，核心优势在无源器件集成，但无法直接制作有源器件。它通过异质集成结合InP基cw-DFB，实现“有源+无源”协同，适配CPO趋势，破解InP集成瓶颈，契合AI数据中心规模化需求。
InP（磷化铟）体系介绍
InP（磷化铟）作为Ⅲ-Ⅴ族化合物半导体的核心代表，是当前高速光芯片有源器件的首选材料，其独特的材料特性的决定了它在AI光互联高端场景的不可替代性，也是EML、cw-DFB两款核心器件的共同技术基底。与硅等间接带隙半导体不同，InP具备三大核心特点：
1、发光量子效率极高（接近100%），属于直接带隙材料，电子跃迁时可直接辐射光子，能高效实现电光转换，是制作激光器、探测器等有源光器件的“黄金材料”；
2、通信波段适配性优，可覆盖1310nm、1550nm等光通信核心低损耗波段，完美契合800G/1.6T高速光模块、CPO共封装光学的传输需求；
3、高频性能出色，电子迁移率高，能支撑高频信号调制，可满足AI光互联对高速率、低延迟的核心要求。
但同时其短板也较为明显，衬底制备难度大、价格昂贵，且集成度提升空间有限，难以适配极致低成本、高集成的规模化部署需求。
CW-DFB = 纯 DFB 激光器，仅负责产生高功率、稳定连续波，无内置调制器。
EML = cw-DFB + EAM 电吸收调制器，在同一片 InP 衬底上单片集成。
EML和CW-DFB设计方案不同，但相同原材料、相同工艺、相同设备，甚至有些工厂相同生产线。
产业格局（只列出主流玩家）：
全球高端光芯片玩家主要以美国三巨头为主：Coherent、Lumentum、博通。此外，东山精密已完成 100% 股权收购的索尔思（注册于爱尔兰，产能分布在台湾与常州），也跻身第一梯队。上述四家企业均聚焦高价值的 InP 芯片赛道，低端 CW-DFB 芯片的产能则逐步向国内企业转移。
国产化阵营中，源杰科技是核心主力，在中际旭创的带动下，于 800G、1.6T CW-DFB 芯片领域占据龙头地位。永鼎股份、长光华芯则通过剑桥科技、新易盛等客户切入市场，实现国产化突破。
InP的市场需求解读
光互联各个场景和技术体系的市场格局（2028-2030）。在 AI 集群短距互联（＜100 米）场景中，由于低功耗、低成本的 VCSEL 迟迟未能突破 200G/λ 速率瓶颈，硅光得以趁势上位，未来渗透率将持续提升。不过，InP 方案仍将稳固占据半壁江山：谷歌架构中包含 OCS，主要采用高功率 EML 芯片；而超过 500 米的远距离互联，同样以 EML 方案为主。此外，多家互联网大厂基于自身数据中心架构规划，也更倾向于采用 EML 方案部署。
从上面的表格推导出：
上面的数字表示，scale-out和scale-up演进到光互联，每一颗Nvidia Blackwell GPU芯片为基线，对应59.4颗单通道InP芯片和31.2颗双通道PIC芯片。
假设2028年全球8000万颗AI算力芯片（等效到Blackwell B200），那么将产生：
1、48亿颗单通道InP光芯片（100Gbps EML等效）。
2、24亿颗双通道SiPhi光芯片（100Gbps PIC等效）。
风险提示：本文仅为行业逻辑分享，不构成投资建议。AI 算力行业受技术迭代、客户资本开支、产能释放节奏影响较大，相关公司业绩存在不确定性，投资需独立审慎决策。