人工智能专题报告:光芯片,AI时代“芯”核心

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报告出品方:西南证券

以下为报告原文节选

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1 光芯片——AI浪潮下算力基座

1.1 光芯片基本概念

光芯片系实现光电信号转换的基础元件,其性能直接决定了光通信系统的传输效率。光通信是以光信号为信息载体,以光纤作为传输介质,通过电光转换,以光信号进行传输信息的系统。光通信系统传输信号过程中,发射端通过激光器芯片进行电光转换,将电信号转换为光信号,经过光纤传输至接收端,接收端通过探测器芯片进行光电转换,将光信号转换为电信号。光纤接入、4G/5G移动通信网络和数据中心等网络系统里,光芯片都是决定信息传输速度和网络可靠性的关键。

从光通信产业链来看,光芯片处于光通信的上游,光芯片可以与电芯片、PCB、结构件、套管进一步组装加工成光电子器件,再集成到光通信设备的收发模块实现广泛应用,光通信下游的主要应用领域为电信运营商以及云计算数据厂商等。

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光芯片按功能分类:分为激光器芯片和探测器芯片,其中激光器芯片主要用于发射信号,将电信号转化为光信号,探测器芯片主要用于接收信号,将光信号转化为电信号。激光器芯片,按出光结构可进一步分为面发射芯片和边发射芯片,面发射芯片包括 VCSEL 芯片,边发射芯片包括FP、DFB 和 EML 芯片;探测器芯片,主要有PIN和APD两类。

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1.2 光芯片技术原理

激光器芯片:电转光。原理是以电激励源方式,以半导体材料为增益介质,将注入电流的电能激发,通过光学谐振放大选模,从而输出激光,实现电光转换。增益介质与衬底主要为掺杂III-V族化合物的半导体材料,如 GaAs(砷化镓)、InP(磷化铟)、Si(硅基)等。
按照谐振腔制造工艺差异,激光器光芯片可分为边发射激光器芯片(EEL)与面发射激光器芯片(VCSEL)两类。EEL在芯片两侧镀光学膜形成谐振腔,光子经谐振腔选模放大后,将沿平行于衬底表面的方向形成激光;VCSEL在芯片上下两面镀光学膜形成谐振腔,由于谐振腔与衬底垂直,光子经选模放大后将垂直于芯片表面形成激光。
EEL又细分为FP、DFB和EML。FP、DFB为独立器件,通过控制电流的有无来调制信息输出激光,被称为直接调制激光器芯片(DML)。FP激光器诞生较早,主要用于低速率短距离传输;DFB在FP激光器的基础上采用光栅滤光器件实现单纵模输出,主要用于高速中长距离传输。DML通过调制注入电流来实现信号调制,注入电流的大小会改变激光器有源区的折射率,造成波长漂移从而产生色散,限制了传输距离;同时DML带宽有限,调制电流大时激光器容易饱和,难以实现较高的消光比。EML缓解了色散问题,由EAM电吸收调制器与DFB激光器集成,信号传输质量高,易实现高速率长距离的传输。

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探测器芯片:光转电。原理是通过光电效应识别光信号,转化为电信号。光电效应是指在光照下,材料中的电子吸收光子的能量,若吸收的能量超过材料的逸出功,电子将逸出材料形成光电子,同时产生一个带正电的空穴。
探测器芯片又主要分为PIN和APD。PIN主要工作原理分为两个步骤:1.光子照射在半导体材料上产生光生载流子;2.光电流在外部电路作用下形成电信号并输出。APD光电二极管与PIN的区别在于在基础结构中增加了雪崩区,使得光生载流子在雪崩区内的碰撞电离效应激发出新的电子-空穴对,新产生的载流子通过电场加速,导致更多的碰撞电离产生,从而获得光生电流的雪崩倍增。因此APD具有功率大、效率高的优点,缺点在于噪声较大。

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1.3 光芯片材料对比

光芯片的原材料主要为半导体材料,半导体材料主要有三类,包括:单元素半导体材料、III-V 族化合物半导体材料、宽禁带半导体。

通常采用三五族化合物磷化铟(InP)和砷化镓(GaAs)作为芯片的衬底材料,相关材料具有高频、高低温性能好、噪声小、抗辐射能力强等优点,符合高频通信的特点,因而在光通信芯片领域得到重要应用。其中,磷化铟(InP)衬底用于制作 FP、DFB、EML边发射激光器芯片和PIN、APD探测器芯片,主要应用于电信、数据中心等中长距离传输;砷化镓(GaAs)衬底用于制作VCSEL面发射激光器芯片,主要应用于数据中心短距离传输、3D感测等领域。

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1.4 光芯片生产流程

相较于Fabless模式,IDM模式是光芯片行业主流方向。逻辑芯片新晋厂商多采用 Fabless 模式,以此减少资本开支。IDM模式是解决高端光芯片技术及量产瓶颈的最佳生产模式,能够缩短产品开发周期,实现光芯片制造的自主可控,快速响应客户并高效提供解决方案,迅速应对动态市场需求。通过IDM模式,公司能够掌握从设计转化到生产制造的纵向生产链各环节,从而有效控制生产良率、周期交付、产品迭代与风险管控等多个方面。光芯片的生产工序依序为 MOCVD外延生长、光栅工艺、光波导制作、金属化工艺、端面镀膜、自动化芯片测试、芯片高频测试、可靠性测试验证等,其制备流程同样包含了外延、光刻、刻蚀、芯片封测等环节。
衬底价值量最高(原材料成本1/3以上),主要指InP/GaAs等材料经提纯、拉晶、切割、抛光、研磨制成单晶体衬底即基板,这是光芯片规模制造的第一个重要环节。基板制造的技术关键是提纯,当前能实现高纯度单晶体衬底批量生产的全球仅有几家企业,均为海外企业。外延技术壁垒最高,生产企业用基板和有机金属气体在MOCVD/MBE设备里长晶,制成外延片。外延片是决定光芯片性能的关键一环,生成条件较为严苛,因此是光芯片行业技术壁全最高环节。成熟技术工艺主要集中于中国台湾以及美日企业,国内企业量产能力相对有限。

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1.5 未来技术方向——硅光技术

传统光模块:可调制、接收光信号,包含光发射组件、光接受组件、光芯片等器件,在磷化铟基底上利用封装技术进行集成。
硅光光模块:采用硅光子技术的光模块。硅光技术是在硅和硅基衬底材料(如Si, SiGe, SOI等)上,利用CMOS工艺进行光器件开发和集成的新一代技术,其核心理念用激光束代替电子信号进行数据传输。逐渐从光子集成向光电集成发展,目前通信领域主要是光子集成的硅光模块。
硅光模块最大特点高度集成。硅光芯片通过硅晶圆技术,在硅基上制备调制器,接收器等器件,从而实现调制器、接收器、无源光学器件的高度集成。

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与传统光模块相比,硅光模块存在成本低、工艺精度高、产业链成熟三大优势。
成本低:硅光芯片的衬底价格更低低,其中Si衬底价格最低,为0.2$/2,而InP衬底价格为4.55 $/2,是Si衬底价格的20多倍。在功能晶圆价格方面,硅光芯片价格下降更为明显。另外,传统InP光模块由于良率低、固定开支成本等原因导致其成本进一步上升。
工艺精度高、良率高:硅光芯片工艺精度可达65-250nm,传统光模块工艺精度最多达到300nm。硅光芯片良率大于80%,而传统光芯片良率不足40%。
产业链成熟:硅光模块可使用目前较为成熟的CMOS集成电路产业,量大成本低。

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1.5 未来技术方向——薄膜铌酸锂

铌酸锂材料主要用于制作电光调制器,电光调制器可以将电信号转化为光信号,并在光信号传输中实现信号的调制,其他传统的电光调制器还包括硅基电光调制器和磷化铟(InP)电光调制器,其中铌酸锂性能优势最为显著,并在光通信等领域已被广泛的应用和验证。
然而,铌酸锂电光调制器存在尺寸大、难以集成和驱动电压高等缺点,薄膜铌酸锂便可以很好的解决这些缺点,通过将铌酸锂体材料薄膜化并键合到硅衬底上制备出绝缘体上薄膜铌酸锂(LNOI)材料,即通过“离子切片”的方式,从块状的铌酸锂晶体上剥离出铌酸锂薄膜,并键合到带有二氧化硅缓冲层的硅晶片上。相比之下,薄膜铌酸锂调制器的尺寸更小,带宽更高,而薄膜铌酸锂材料也有望使用于大规模的光子集成。

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2 国产替代空间广阔,下游应用多点开花

2.1 政策推动近年来相关政策频出,国产替代迎来重要发展机遇。2017年《中国光电子器件产业技术发展路线图(2018-2022 年)》中明确2022 年 25G及以上速率 DFB 激光器芯片国产化率超过 60%,提高核心光电子芯片国产化;2021年1月《基础电子元器件产业发展行动计划(2021-2023年)中提到重点发展高速光通信芯片;2021年11月《“十四五”信息通信行业发展规划》中提及到 2025 年,信息通信行业整体规模进一步壮大目标,光芯片作为通信底层基座,有望持续受益。

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2.2 市场规模

全球市场规模:根据LightCounting数据,全球光芯片市场规模将从2022年的27亿美元增长至2027年的56亿美元,CAGR为15.7%。
中国市场规模:中国光芯片市场2022年市场规模为7.8亿美元,预计2025年增长到11.2亿美元,CAGR为12.8%。国内光芯片市场中,2.5G/10G光芯片市场国产化程度较高, 据ICC数据,2021年2.5G国产光芯片占全球比重超过90%、10G国产光芯片占全球比重约60%;2021年25G光芯片的国产化率约20%,25G以上光芯片的国产化率约5%。

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2.3 竞争格局

我国光芯片企业已基本掌握 10G 及以下速率光芯片的核心技术。2.5G光芯片主要应用于光纤接入市场,产品技术成熟,国产化程度高,国外光芯片厂商由于成本竞争等因素已基本退出相关市场。10G 光芯片在光纤接入市场、移动通信网络市场和数据中心市场均有应用。其中,10G1270nm DFB 激光器芯片主要用于 10G-PON 数据上传光模块,10G 1310 光芯片主要应用于4G移动通信网络,国内互联网公司目前主要使用40G/100G 光模块并开始向更高速率模块过渡,其中 40G 光模块使用4颗10G DFB 激光器芯片的方案。
2.5G 及以下光芯片市场中,国内光芯片企业占据主要市场份额。2.5G 及以下光芯片市场中,国内光芯片企业已经占据主要市场份额,其中武汉敏芯和中科光芯在全球2.5G及其以下的FP/DFB激光器芯片市场份额均为17%,并列榜首。同时,我国光芯片企业已基本掌握 10G 光芯片的核心技术,但部分型号产品仍存在较高技术门槛,依赖进口。根据 ICC 统计,2021 年全球 10G DFB 激光器芯片市场中,源杰科技发货量占比为 20%,位居第一,已超过住友电工、三菱电机等海外企业。

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高速率光芯片市场的增长速度将远高于中低速率光芯片。在对高速传输需求不断提升背景下,25G 及以上高速率光芯片市场增长迅速。根据Omdia对数据中心和电信场景激光器芯片的预测,2019 年至 2025 年,25G以上速率光模块所使用的光芯片规模逐渐扩大,整体市场空间将从13.6亿美元增长至 43.4亿美元,CAGR将达到21.4%。
25G 以上高速光芯片国产化率仍较低。根据 ICC预测,2021年2.5G速率国产光芯片占全球比重超过 90%;10G 光芯片方面,2021 年国产光芯片占全球比重约 60%,但不同光芯片的国产化情况存在一定差异, 部分10G光芯片产品性能要求较高、难度较大,如10G VCSEL/EML激光器芯片等,国产化率不到40%;25G及以上光芯片方面,随着5G建设推进,我国光芯片厂商在应用于5G基站前传光模块的25G DFB激光器芯片有所突破,数据中心市场光模块企业开始逐步使用国产厂商的25G DFB激光器芯片,2021年25G光芯片的国产化率约20%,但25G以上光芯片的国产化率仍较低约5%,目前仍以海外光芯片厂商为主。

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2.4 应用场景

受益于信息应用流量需求的增长和光通信技术的升级,光模块作为光通信产业链最为重要的器件保持持续增长。同时近日AI引领算力爆发,光模块作为AI背景下最直接受益、确定性最高品种,光芯片作为光模块核心元件有望持续受益。
随着信息技术快速发展,全球数据量需求持续增长。根据Omdia的统计,2017年至2020年,全球固定网络和移动网络数据量从92万PB增长至217万PB,CAGR为33.1%,预计2024年将增长至575万PB,CAGR为27.6%。同时,光电子、云计算技术等不断成熟,将促进更多终端应用需求出现,并对通信技术提出更高的要求。受益于信息应用流量需求的增长和光通信技术的升级,光模块作为光通信产业链最为重要的器件保持持续增长。根据LightCounting的数据,2016年至2020年,全球光模块市场规模从58.6亿美元增长到66.7亿美元,预测 2025年全球光模块市场将达到113亿美元,为2020年的1.7倍。光芯片作为光模块核心元件有望持续受益。

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相较普通摄像头,3D传感(包含双目立体测距、结构光、TOF)可探测环境的深度特征,广泛应用于消费电子领域。3D传感摄像头可实现人脸识别、手势识别、三维建模等多项功能,可适用于移动设备、机器人、安防监控等多种终端,人脸识别为当前3D传感摄像头最主流的功能。
VCSEL激光器多用于消费电子领域。与LED、EEL等光源相比,VCSEL激光器具有许多优势,例如量产成本低,波长稳定性高(温漂小),易于二维集成, 低阈值电流,可高频调制,没有腔面阈值损伤等。Yole发布的相关报告显示,自2017年苹果在iPhoneX中引入3D传感功能以来,VCSEL在消费电子应用领域快速发展,主要应用逐渐由850nm器件的高速数据通信转向940nm器件的3D传感。
VCSEL 市场规模2022-2027 CAGR 约为19.2%。市场规模方面,据Yole统计,2022年VCSEL市场规模约为16亿美元,预计2027年可达39亿美元,5年复合增速为19.2%。竞争格局方面,Lumentum依旧为市场龙头,2017-2021年均保持市场第一的份额,占42%左右。

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激光雷达多种技术路径并存,多品种光芯片有望切入赛道。若按使用的光波长来划分,主要分为 905nm/1550nm。905nm激光器可搭配硅基光电探测器来接收激光,1550nm dToF方案需使用磷化铟材料体系的激光器(半导体激光器)和探测器;1550nm光纤激光器,种子源模组主要用脉冲式DFB激光器芯片。
VCSEL有望在激光雷达领域获得更大的应用。2022年是激光雷达上车元年, 2023年激光雷达定点车型数量预计将大幅增加。据Yole测算,2027年激光雷达渗透率有望从不到1%增长到5%以上,激光雷达的出货量可从2022年的22万只快速增长至2027年600万只。近年来VCSEL光源的功率密度和亮度实现了大幅提高,为其在车载激光雷达领域的应用提供可能,2021年禾赛科技和Lumentum合作发布业界首个基于VCSEL打造的车规级长距半固态激光雷达AT128,其中每台AT128包含128个VCSEL阵列。
据Yole统计,2021年激光雷达市场规模为21亿美元,预计2027年达到63亿美元,复合增速为22%。在下游应用领域中,预计ADAS的应用复合增速将高达73%,市场规模提升至20亿美元,成为激光雷达第一大应用场景。

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