โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

อุปกรณ์ออปติกแบบใกล้แพ็กเกจรุ่นแรกของ Innolight เริ่มเข้าสู่การผลิตระยะแรก

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Tower Semiconductor ประกาศเมื่อวันที่ 3 พฤศจิกายน 2026 ว่าอุปกรณ์ออปติกแบบใกล้แพ็กเกจ (NPO) รุ่นแรกของ Innolight เข้าสู่การผลิตระยะแรกแล้ว โดยใช้กระบวนการโฟโตนิกส์ซิลิคอน PH18M ของ Tower ในรัฐแคลิฟอร์เนีย ขณะที่ผลิตภัณฑ์ NPO หลายรายการสำหรับรุ่นต่อไปได้ผ่านขั้นตอนส่งแบบเข้าสู่การผลิตบนแพลตฟอร์ม 300 มม. แล้ว

งานนี้ผสานการพัฒนาอินเตอร์คอนเนกต์เชิงแสงของ Innolight เข้ากับการผลิตโฟโตนิกส์ซิลิคอนปริมาณมากของ Tower เพื่อตอบสนองความต้องการด้านแบนด์วิดท์และประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นในโครงสร้างพื้นฐาน AI Oliver Sun ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Innolight กล่าวว่า ความร่วมมือนี้มีเป้าหมายเพื่อเร่งการพัฒนา NPO สำหรับลูกค้ากลุ่มไฮเปอร์สเกลและศูนย์ข้อมูล AI

ประธานของ Tower อย่าง Marco Racanelli กล่าวถึง Innolight ว่าเป็นลูกค้าด้านการผลิตหลักของบริษัทในโรงงานทั้งสี่แห่งของ Tower ได้แก่ Newport Beach รัฐแคลิฟอร์เนีย, San Antonio รัฐเท็กซัส และอีกแห่งหนึ่งในอิสราเอลกับญี่ปุ่น

จำนวนช่องสัญญาณที่เพิ่มขึ้นทำให้ข้อกำหนดด้านการผลิตสูงขึ้น

Tower ระบุว่า สถาปัตยกรรม NPO มักต้องใช้ช่องสัญญาณเชิงแสงมากกว่าโมดูลแบบเสียบได้ทั่วไปอย่างมีนัยสำคัญ โดยมักรวมช่องสัญญาณตั้งแต่ 16 ช่องขึ้นไปไว้ในอุปกรณ์เดียว และอาจเพิ่มความต้องการให้สูงกว่าตลาดโมดูลแบบเสียบได้ในปัจจุบันเมื่อเวิร์กโหลด AI ขยายตัว เมื่อจำนวนช่องสัญญาณเพิ่มขึ้น ความเชี่ยวชาญด้านการผลิต การควบคุมกระบวนการ และประสิทธิภาพด้านอัตราผลผลิตยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น

แพลตฟอร์มเหล่านี้รองรับการผสานฟังก์ชันโฟโตนิกส์หลายอย่างไว้บนชิปเดียวแบบโมโนลิทิก ซึ่งรวมถึงการมัลติเพล็กซ์และดีมัลติเพล็กซ์แบบแบ่งความยาวคลื่น การผสานรวมดังกล่าวช่วยให้อุปกรณ์ขนาดกะทัดรัดทำงานได้หลากหลายยิ่งขึ้น ส่งผลให้ความสม่ำเสมอของกระบวนการและอัตราผลผลิตมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อการออกแบบซับซ้อนขึ้น

เอกสาร แพลตฟอร์มโฟโตนิกส์ซิลิคอน ของ Tower ระบุว่ามีเวฟไกด์ซิลิคอนและซิลิคอนไนไตรด์ที่มีการสูญเสียต่ำ ไดโอด PIN เจอร์เมเนียมและโฟโตไดโอดแบบอะวาแลนช์ ตัวปรับเฟส โมดูเลเตอร์ Mach-Zehnder และฮีตเตอร์บนชิป พร้อมตัวเลือกเลเซอร์บนชิปหรือแบบผสานรวม นอกจากนี้ยังมีชุดเครื่องมือออกแบบสำหรับโรงหล่อ การสร้างต้นแบบบนเวเฟอร์หลายโครงการ และการทดสอบเชิงแสงแบบอินไลน์ในระดับเวเฟอร์ คุณสมบัติเหล่านี้เป็นทั้งฐานส่วนประกอบและฐานกระบวนการสำหรับการออกแบบโฟโตนิกส์ที่มีความหนาแน่นสูงขึ้นตามที่ Tower อธิบายไว้

ใน บทถอดเสียงการประชุมรายงานผลประกอบการเมื่อวันที่ 4 สิงหาคม 2026 Russell Ellwanger ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Tower กล่าวว่า NPO ให้ความหนาแน่นแบนด์วิดท์สูงกว่าและใช้พลังงานต่อบิตต่ำกว่าออปติกแบบเสียบได้ ทั้งยังใช้ระบบนิเวศที่มีอยู่และได้รับการพิสูจน์แล้วเช่นเดียวกัน เพื่อตอบข้อกังวลของผู้ให้บริการเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือ การบำรุงรักษา และความยืดหยุ่นในการเลือกผู้จัดหาหลายราย

ความร่วมมือด้านโฟโตนิกส์ซิลิคอนที่ดำเนินมายาวนาน

ความสำเร็จด้าน NPO ครั้งนี้ต่อยอดจากความสัมพันธ์ด้านการผลิตที่มีอยู่แล้ว ประกาศความร่วมมือเมื่อวันที่ 7 กันยายน 2023 ของทั้งสองบริษัทครอบคลุมทรานซีฟเวอร์หลายรุ่นที่ใช้กระบวนการ PH18 ของ Tower โดยเริ่มการผลิตแล้วก่อนหน้านี้ Innolight เปิดตัวผลิตภัณฑ์ 400G และ 800G หลายรายการบน PH18M โดยชิ้นส่วน 400G เข้าสู่การผลิตจำนวนมากแล้ว ส่วนการผลิต 800G ในปริมาณมากมีกำหนดเริ่มในไตรมาสที่สี่ของปี 2023

หน้าเครือข่าย AI และศูนย์ข้อมูลของ Innolight ระบุว่า ผู้ให้บริการคลาวด์ต้องการแบนด์วิดท์สูง ใช้พลังงานต่ำ และมีเวลาแฝงต่ำ ขณะที่ AI เชิงสร้างสรรค์เร่งการเติบโตของความต้องการแบนด์วิดท์เครือข่ายเชิงแสง NPO ขยายแผนงานด้านออปติกดังกล่าวไปสู่อุปกรณ์ที่ผสานช่องสัญญาณและฟังก์ชันต่าง ๆ ไว้บนชิปเดียวมากขึ้น

ในการประชุมทางโทรศัพท์ครั้งเดียวกันเมื่อเดือนสิงหาคม Ellwanger กล่าวว่า มีแผนติดตั้งใช้งาน NPO หลายโครงการในช่วงปีถัดไป และยังมีโครงการอื่น ๆ ที่อยู่ระหว่างการออกแบบ เขาคาดการณ์ว่าในปี 2027 NPO จะมีความสำคัญอย่างมาก และมีสัดส่วนการจัดส่งอยู่ในระดับหลักสิบเปอร์เซ็นต์ โดยเฉพาะในช่วงครึ่งหลังของปี แม้ขณะนั้นจะยังไม่ทราบเปอร์เซ็นต์ที่แน่นอน

คำถามสำคัญคือ Tower จะรักษาการควบคุมกระบวนการและอัตราผลผลิตที่จำเป็นได้หรือไม่ เมื่ออุปกรณ์ที่มีจำนวนช่องสัญญาณสูงขึ้นเปลี่ยนจากการผลิตระยะแรกไปสู่รุ่นถัด ๆ ไป ความสามารถในการดำเนินงานด้านการผลิตนี้จะเป็นตัวกำหนดว่างานออกแบบ NPO ที่ทั้งสองบริษัทขยายเพิ่มขึ้นจะสอดคล้องกับความคาดหวังด้านการติดตั้งใช้งานและการจัดส่งที่ฝ่ายบริหารกำหนดไว้ได้มากน้อยเพียงใด

Theo Nash เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI, ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน AI, การคำนวณ, และระบบฮาร์ดแวร์ที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ งานของเขามุ่งเน้นที่พื้นฐานทางเทคนิคเบื้องหลังภาระงาน AI ขนาดใหญ่ รวมถึงศูนย์ข้อมูล, ตัวเร่งความเร็ว, เครือข่าย, และสแตกซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงพวกมันเข้าด้วยกัน.

ด้วยมุมมองเชิงวิเคราะห์และขับเคลื่อนโดยวิศวกรรม, Theo ตรวจสอบว่าความก้าวหน้าใน GPU, ซิลิกอนแบบกำหนดเอง, สถาปัตยกรรมหน่วยความจำ, และระบบกระจายทำให้รุ่นใหม่ของโมเดล AI สามารถเกิดขึ้นได้อย่างไร เขาให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อการแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพ, ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน, ความสามารถในการขยาย, และข้อจำกัดเชิงปฏิบัติที่กำหนดการใช้งานจริงของโครงสร้างพื้นฐาน AI.

บทความที่เขียนโดย Theo Nash สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อรับประกันความแม่นยำทางเทคนิค, ความชัดเจน, และการครอบคลุมอย่างรับผิดชอบต่อภูมิทัศน์การคำนวณ AI ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว