前英特尔首席执行官帕特·基辛格近日公布全新技术布局，计划依托硅光集成的光子芯片技术突破传统半导体算力瓶颈，重启摩尔定律的增长曲线，为下一代大语言模型、通用人工智能等高密度算力场景提供支撑。当前全球AI算力需求年增速超30%，传统芯片的电互连带宽瓶颈已经成为全行业公认的发展阻碍。
在今年4月正式卸任英特尔首席执行官后，帕特·基辛格并未退出半导体行业的核心决策圈，而是将大部分精力投入到了硅光子技术的商业化落地项目中。在他看来，传统半导体工艺的迭代已经接近物理极限，只有换道光互连技术，才能让摩尔定律的增长曲线继续延续，跟上人工智能爆发式的算力需求。
过去5年，大语言模型参数规模从十亿级增长到万亿级，带动AI算力需求每年以超过30%的速度飙升，而传统芯片的性能增速已经跌至每年不到10%，两者的缺口正在持续拉大。其中最核心的瓶颈并非计算单元的性能，而是芯片间、芯片内的电互连传输上限——当前高端AI芯片的互连功耗已经占到总功耗的40%以上，数据中心光模块的采购成本占比已经突破20%，且还在持续上涨。
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