2025年硅光公司收购盘点

2025年已接近尾声，这一年发生了多起硅光公司收购事件，释放了很多信号。小豆芽这里做一个简单的整理分析，方便大家参考。

1. AMD收购Enosemi

今年5月底，AMD宣布收购Enosemi，但未公布具体的收购金额。两家公司此前已经有合作，AMD希望通过这一收购推动在下一代AI系统中的各种光学解决方案(包括CPO在内)的技术布局与发展。相比于其它家芯片巨头，AMD在硅光领域的布局较少，近年来才逐步开始加大投入。今年10月份，AMD在台南投入约2.7亿美金成立新的研发中心，重点聚焦在硅光、异质集成和AI infra等方向。

Enosemi成立于2023年5月，其团队主要成员来自于Lumious Computing的硅光团队，而Lumious Computing的硅光团队则部分来自于Elenion公司，后者于2020年被Nokia收购。Enosemi的两位创始人Matt和Ari都是Elenion公司创始人Michael Hochberg的学生。Enosemi主要基于GlobalFoudries的Fotonix硅光平台(45SPCLO)，开发了16通道1.6T光引擎，单通道速率为100Gbps。得益于GF的monolithic硅光平台，该光引擎集成了除激光器之外的所有光电器件，包括driver、TIA和光芯片，一方面消除了因为封装带来的寄生对链路性能的影响，另一方面避免了在封装方案中花费太多研发精力，但是这对芯片设计能力的要求更高，需要同时具备模拟芯片和硅光芯片的设计能力，通过协同设计可以获得更具有竞争力的产品。

该光引擎的系统原理图如下图所示，Tx端的电路包括linear driver、SPI和反馈控制电路，Rx端的电路主要是TIA和SPI。光学部分，采用激光器1拖2的方式，共需要8路激光器输入。光口采用基于V-groove的端面耦合器，链路中包含多个光栅耦合器，便于晶圆级和芯片级的测试表征。调制器采用TWMZM，通过heater进行相位调节。Rx端采用偏振分集的方式，通过PSR将TM偏振转换为TE偏振，并与TE偏振在不同路径进行传输，最终输入到同一个高速PD中。

(图片来自文献1)

Tx端和Rx端的电路分别如下图所示，Tx端采用了5级放大器，最终输出的电压摆幅1.6Vpp, 而调制器的终端电阻为26Ohm。小摆幅和小终端电阻的设计主要是为了降低功耗。Rx端每一路高速PD旁还有个dummy PD, 形成伪差分的输入，使得Rx端电路更加对称，抑制部分噪声。

(图片来自文献1)

测试芯片的外观如下图所示，每一条链路的入光功率为25mW, Tx的链路损耗为15.3dB(包含3dB工作点)。单波100G的测试条件下，Tx的ER为3.8dB, TDECQ为2.3dB。Rx端TE/TM两种模式的等效响应率分别为245mA/W和210mA/W, PDL为0.7dB。文献1中没有展示Tx-Rx整个链路的BER结果。

(图片来自文献1)Enosemi这一光引擎的整体功耗约为4.3pJ/bit(不包含激光器部分)，每一部分的功耗如下表所示。这一结果与Nubis的功耗略高，但比一般TWMZM方案的功耗要小40%左右。

(表格来自文献1)

2. Ciena收购Nubis

今年9月份，Ciena宣布以2.7亿美金收购硅光初创公司Nubis。通过这一收购，Ciena业务从长距离相干通信(scale-across)扩展到短距互联，尤其是AI场景下的scale-up与scale-out互连，如下图所示。两家的技术完美互补，这一收购对于双方是一个双赢的交易，Nubis在光电模拟芯片的积累可以和Ciena的SerDes技术做一步的优化设计，Ciena借此将进入数据中心内部互联领域，拓宽了其商业版图，可以提供全栈互联解决方案。

（图片来自https://www.youtube.com/watch?v=ulxU4Vpd9Z4&t=95s）

Nubis公司成立于2020年，专注于高密度低功耗的光电互联技术。其创始人为Peter Winzer，他是光通信行业大佬，IEEE/OSA fellow以及美国工程院院士，曾任职贝尔实验室光传输部门负责人，致力于推广多芯光纤传输技术。其核心团队中有另外一位美国工程院院士Pete Pupalaikis, 其在数字信号处理与SI领域有较高的造诣。

Nubis公司于2023年推出其高密度1.6T硅光引擎，其采用2.5D封装方案，如下图所示。Driver和TIA芯片共计4颗电芯片都倒装在PIC芯片上。Driver/TIA芯片采用成熟的BiCMOS工艺，硅光芯片在IMEC平台加工。整个chiplet的尺寸为8.5mm*6.9mm，包含两颗8通道driver芯片和两颗8通道TIA芯片，每个通道的速率为100Gbps, 共16个通道。Driver分布在东西方向，而TIA分布在南北方向。Driver和TIA的尺寸都为0.8mm*2.3mm。光芯片采用光栅耦合的方式，出光位置在芯片中央，采用2D光线阵列的形式，共36个光口，其中4个光口为激光器输入端口。外置激光器的输入光功率为20dBm。采用光栅耦合的方式，可以摆脱端面耦合器的布局限制，光口可以布置成多排，从而有效提高带宽密度。

(图片来自文献2)

Driver提供2Vpp驱动信号，Nubis没有透露具体的MZM调制器长度。文献2中，Nubis没有透露具体的电路细节，只强调了其在Driver/TIA中增加了CTLE、VGA功能用于对trace loss进行补偿，以及一系列用于监控的sensor。此外他们还结合光芯片，对整体链路进行了优化设计。整个光引擎的功耗为6.7W, 对应3.9pJ/bit。带宽密度达到246Gbps/mm。

Nubis对比了铜缆和该光引擎在linear drive场景下可承受的电学损耗，实验配置和结果如下图所示。高速信号从LR SerDes发出，对于电学loopback链路，其最大可允许45dB的电学损耗。而如果使用Nubis光引擎，可最大支持58dB的电学损耗，提升了13dB，收发端的损耗分别为29dB。对于100G LPO场景，MSA对于host IC到光模块的电学插损要求为小于20dB。Nubis优异的性能，得益于其在SI/PI方面精心的设计。在LR Serdes的场景下，100Gbps速率下的BER可以达到1e-9以下。

(图片来自文献2)

Nubis的另一款产品redriver，其主要应用于AEC场景，通过对高速信号进行补偿，增加铜缆互联的距离。Nubis与Amphenol展开合作，可支持单通道200Gbps的速率，铜缆传输距离可扩展到4米，而功耗仅为1.5pJ/bit。此外他们还提出了CPX的概念，在CPO领域，指定统一标准的连接器，可以同时满足CPO/CPC的连接需求，如下图所示。

(图片来自文献3)

3. GlobalFoudries收购AMF

GlobalFoundries(以下简称为GF)在11月份宣布收购AMF，但并未公布具体的收购金额。硅光领域的小伙伴，对这两家硅光流片厂应该都不陌生。AMF公司成立于2017年，早期是从新加坡IME孵化出来，和IMEC类似，他们是最早专注于硅光领域的流片平台之一，有着10多年的技术积累。

AMF的硅光平台细分为三大类，包括GP(General purpose platform)、HP(High performace platform)、CP(Custom Platform)。GP平台主要提供成熟的工艺以及性能稳定的器件，包含PECVD SIN工艺，支持Oband和Cband的应用。HP平台的器件性能则更加优异，可以提供更高带宽的调制器和探测器、非悬臂梁的端面耦合器，并且可使用基于LPCVD工艺的SIN波导。CP平台可以根据客户的不同需求，定制化加工一些特殊的layer stack, 例如TFLN、GaN、Glass等，主要应用于一些前沿技术。此外, AMF平台也支持一些晶圆级的封装技术。

GF预期通过收购AMF, 将为其在2026年带来7500万美金的收入。而GF在硅光领域的总收入在2030年有望达到10亿美金。GF拥有12寸45nm节点硅光平台，美国很多硅光初创公司选择在这一平台上流片，做一些技术demo，但是像Ayar Labs和Lightmatter等公司都开始逐步转移到TSMC平台。目前在GF实现光芯片量产发货的主要是Acacia。而AMF的8寸硅光平台，也是主要面对小型初创公司和科研机构，可以针对不同的业务需求提供一些定制化的流片，优势在于灵活性和定制化能力，但都没有实现量产发货。相比于Tower火爆的硅光流片订单需求，GF和AMF的结合更像是资源互补，抱团取暖。两者结合后，GF可以整合好AMF的IP和技术积累，提供更具性价比的硅光量产解决方案。此外由于大多数模块厂商和光芯片公司都在中国，GF可能也想借此打开相关的市场。

4. Marvell收购Celestial AI

Marvell在今年12月份宣布收购Celestial AI, 收购金额高达32.5亿美金，此外如果在后续经营中，Celestial AI带来的营收达到特定里程碑要求，还将追加22.5亿美金的额外金额，总的收购金额最高可达到55亿美金。此次对Celestial AI的收购，Marvell旨在增强其在scale-up互联领域的技术能力, 尤其是在CPO方向。Marvell在今年OCP峰会上展示了其与Jabil合作开发的102.4T液冷CPO样机，但尚未披露关键性能指标与量化测试数据。相比于Broadcom和Nvidia, Marvell在CPO领域稍显落后，还未进入到小批量供货的阶段。Marvell此前在2020年收购Inphi，补强了其高速光电互联技术版图，并借此推出了基于硅光技术的相干光模块与光引擎，奠定了其数据中心互联领域坚实的基础。而对Celestial AI的收购，将帮助其推进CPO产品的商业化落地，结合Marvell在SerDes、Switch和系统级互联架构上的积累，提供整体的跨机柜、高带宽、低延迟的scale-up互联方案，以满足新一代AI infra的需求。

(图片来自https://d1io3yog0oux5.cloudfront.net/_97e6612f7d2da361a76da64ce723c239/marvell/db/3735/35323/file/2025-12_02-Marvell-to-Acquire-Celestial-AI-vF2.pdf)

Celestial AI公司成立于2020年，已累计获得5亿多美金的融资，受到了资本市场的追捧，它是美国硅光初创公司中的明星。Celestial AI成立之初是以光计算为切入点，但伴随着AI大模型的飞速发展，海量数据搬运涉及到的延迟与功耗问题成为了系统的一个瓶颈。Celstial AI在2023提出Photonic Fabric概念，旨在通过光互联技术实现XPU之间、XPU与存储之间的高带宽、低延迟、低能耗的数据搬运。

Photonic Fabric的技术方案如下图所示，光芯片作为photonic interposer, 不同距离的高速信号互联都可以借此得到实现。其中芯片内的互联，对应光电信号之间的转换，within package的互联，则借助光波导来传递信号，package之间以及package-to-fabric system的互联，则对应光信号通过光纤传递到另一颗芯片。整体来说，Photonic Fabric提供了不同距离下的互联方案，ASIC/XPU/HBM中的高速信号首先通过模拟芯片将信号加载到光芯片中，进而通过光芯片中的光波导传递到同一封装里的另一颗主芯片，对于不同芯片之间的互联，则借助光纤来实现。关于Photonic Fabric底层的技术细节，可以参看这篇笔记(OFC2024: Celestial AI公司的Photonic Fabric技术)，这里不展开讨论。

(图片来自https://d1io3yog0oux5.cloudfront.net/_97e6612f7d2da361a76da64ce723c239/marvell/db/3735/35323/file/2025-12_02-Marvell-to-Acquire-Celestial-AI-vF2.pdf)

Celestial AI还进一步提出了OMIB的概念，如下图所示。OMIB的全称为Optical Multi-Chip Interconnect Bridge, 与Intel的EMIB技术相呼应。其主要通过photonic fabric技术实现多颗XPU芯片之间的高密度互联。

(图片来自文献4)

Celestial AI的Fabric Fabric概念非常好，在架构层面具有较强的前瞻性，在不同层级的互联都引入了光互联，构建了统一的高速互联技术框架，这可能也是其受到青睐的原因。但是技术层面上，EAM是否是一个好的解决方案，还有待商榷。相关技术验证仍处于POC阶段，还没进入到工程化阶段，有较大的不确定性。对于Marvell的这一收购，小豆芽并不是特别看好，有较高的风险，其战略层面的卡位意义大于短期可兑现的技术价值。

以上是对这几次硅光收购事件的简单整理，整体上来说，这些收购均发生在 AI 大模型快速演进、尤其是 scale-up 高速互联需求显著上升的产业背景之下。LightCouting将2025年定义为CPO之年，无论是Nvidia年初的CPO进展，或者是Broadcom新一代CPO产品的推出，亦或是Meta公布的CPO系统可靠性测试数据，都验证了这一论断。在这一趋势下，芯片设计类公司倾向于通过并购补齐关键技术短板，扩展自身技术版图，推出相关产品进入牌桌。而晶圆代工厂则希望通过整合资源，提供更优的技术路线，与设计类公司形成深度合作绑定。个人比较看好Ciena和Nubis的结合，对Marvell对Celestial AI的收购存疑。技术层面上，由于scale-up系统对延迟的要求，因此大都采用SerDes直驱光引擎的方案，这也对光电芯片的联合设计提出了更高的要求。Enosemi/Nubis/Celestial AI都不仅仅是一个硅光芯片设计公司，也都拥有各自的电芯片团队，并通过光电协同优化设计提供更具竞争力的产品。

参考文献

1.T Baehr-Jones，et.al., "Monolithically integrated 112 Gbps PAM4 optical transmitter and receiver in a 45 nm CMOS-silicon photonics process", Opt. Exp. 31, 24926(2023).

2. G. De Valicourt, et.al, "1.6-Tbps low-power linear-drive high-density optical interface for machine learning/artificial intelligence", Opt. Exp. 33, 15338(2025)

3. P. Winzer, "Resolving Operational Barriers to AI Scale-Up with Co-Packaged Copper/Optics Sockets", OCP Summit 2025

4. P. Winterbottom, "Celestial AI Photonic Fabric Module –The world’s first SoC with in-die Optical IO", Hotchips 2025