光计算，开启下一代算力革命
本文主要讲述光计算。 最近这几年，为了搞AI，全球都在疯狂夯算力。在夯算力的同时，大家逐渐发现一个问题——随着芯片制程逐渐逼近物理极限，摩尔定律正在走向失效。芯片的功耗越来越高、散热越来越大，成本也变得难以承受。 传统芯片的性能提升，已经走进了死胡同。接下来，我们该如何面对仍在日益膨胀的算力黑洞？有没有一种新的技术路径，能打破这个困局？ 目前来看，最有希望破局的，正是我们非常熟悉的另一位老朋友——
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# 硅光
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联想入局光芯片，不是硅光、磷化铟，而是TFLN
AI 算力集群从万卡迈向十万卡，光模块单通道速率从 200G 冲刺 400G，2026 年 8 月铌奥光电完成数亿元 B 轮融资，放在产业大背景下并不算意外。 资本市场已经疯狂押注薄膜铌酸锂（TFLN），但热闹的融资新闻之下，一个现实问题被掩盖：TFLN 走出实验室、真正落地晶圆大规模制造，产业到底走到哪一步？资本追捧的泡沫之下，还有多少未被摊开的工程难题？ | TFLN被推到台前 TFLN突然
AI风口下磷化铟（InP）疯涨，周期与变局将持续演进
前言： AI算力浪潮涌起的第一个关键材料瓶颈，已经出现在磷化铟身上。全球头部供应商订单已排满至2027年，全产业链库存只有3个月，创下历史最低水平。 AI需求爆发：磷化铟为何无可替代？ 2025年初，一片2英寸光通信级磷化铟（InP）衬底还只需要800美元，到2026年4月，价格已飙升至2300至2500美元，涨幅接近2倍；6英寸高端衬底更夸张，从1400美元涨到5000美元，涨幅超250%。磷