JEDEC 固态技术协会于美国当地时间 10 月 1 日发布 JESD264《硅光子学（SiPh）器件认证与可靠性要求》。这是业界首份覆盖全行业的硅光器件统一认证与可靠性实践规范，意味着硅光子技术长期缺乏标准化可靠性框架的局面被打破。

为什么需要统一的可靠性标准

硅光子技术把光学器件与电信号处理集成在同一颗芯片上：光调制器将电信号数据编码为光信号，波导负责传输，光电二极管再把接收端的光信号还原为电信号。相比传统铜互连，它有更高的带宽与更低的功耗，因此正从实验室走向大规模部署，广泛用于高速数据中心、电信骨干网和人工智能训练集群。

但随着共封装光器件（CPO，把光引擎直接与交换机芯片、计算芯片封装在一起）进入量产，一个问题愈发突出——光器件与发热芯片紧挨在一起，长期运行的稳定性谁来保证？此前硅光领域并没有一套行业通用的可靠性归属与验证框架，不同厂商各自测试、各自定义合格线，导致整条供应链存在不确定性：芯片代工厂、封装测试厂、系统厂商之间，往往说不清某个可靠性指标到底该由谁负责。

JESD264 覆盖了什么

JESD264 是一份面向硅光芯片及集成芯片组的全面可靠性协议，为多类型器件提供组件级鉴定指南。其内容要点包括：

– 适用对象涵盖包含激光器、调制器、光电二极管和无源光学结构（如波导）的复杂光子芯片组；
– 明确装配工艺与激光集成要求，规定生产过程的控制与可追溯性；
– 厘清代工厂、外包封测（OSAT）与系统开发商在不同阶段的可靠性验证责任，提升整个生态系统的协调一致性。

换言之，JESD264 的目的不是定义一种新的光传输方法来提速，而是建立一套通用准则，用来评估不同公司制造和组装的组件在协同工作时的可靠性。即便光可以承载海量数据，这条链路能否长期稳定运行，才是落地的前提。

对 AI 数据中心与光互联的意义

高速互连正成为算力扩张的瓶颈之一。硅光子的大规模生产其实已经启动：英特尔曾在 2024 年 6 月宣布，已出货超过 800 万颗光集成电路（PIC）与超过 3200 万个集成激光器，用于 100G、200G、400G 速率的可插拔光收发模块，并已部署到多家云服务商的数据中心网络。而在共封装光器件路径上，OIF（光互联网论坛）早在 2022 年 2 月发布过框架文档、2023 年 3 月发布过 3.2Tb/s 的 CPO 模块规范，定义了电气、光学与机械接口。

与 OIF 偏重「连接规范」不同，JESD264 聚焦「组件认证与可靠性评估」，二者职责有重叠但定位不同。JESD264 的价值在于：即便模块满足互连规范，仍需要独立的可靠性评估来判断它能否承受真实运行环境；而统一标准让不同公司提交的测试结果更容易被横向比较。

这份标准由超过 20 家公司共同参与制定并最终批准，涵盖设计公司、代工厂、模块供应商与大型数据中心运营商，思科的 Angelo Miele 是标准制定的共同负责人之一。

行业回应

JEDEC 董事会主席 Mian Quddus 表示：「随着人工智能、云计算、高速通信不断推动对更高带宽和性能的需求，行业标准变得越来越重要。JESD264 有助于建立硅光技术更广泛应用所需的可靠性基础，加速创新并加强整个行业的协调一致。」

标准之外的现实

需要清醒看待的是，JESD264 的发布并未指明哪些产品会采用该标准、何时进入大规模生产流程，也没有给出故障率会下降多少的实测结论。具体测试温度、测试时长、样品量与合格阈值，仍需查阅标准全文的对应条款。它的意义不在于替产品设计做决定，而在于让设计、制造、组装、运维各环节能基于共同假设交换评估经验——这对刚接触硅光技术、不知道该向供应商索要哪些测试结果与制造履历的新入局者，尤为实用。

当英伟达、谷歌、亚马逊纷纷自研 AI 芯片时，一家老牌芯片公司正在赌一个更底层的方向——如何让这些芯片之间的数据跑得更快。这家公司是 Marvell。2025 年底，它宣布收购 Celestial AI；2026 年 2 月 2 日交易正式完成。根据 Marvell 提交给美国证券交易委员会的 10-Q 文件，这笔收购的基础对价为 35 亿美元，算上业绩对赌，总交易价值最高可达约 55 亿美元。Celestial AI 的核心资产是一项名为 Photonic Fabric 的光子互联技术，专门用于下一代 AI 数据中心的 scale-up（机架内/芯片间）互联。

为什么光互联突然成了 AI 基建的必争之地

AI 集群越做越大，瓶颈也在转移。过去行业关心的是单颗 GPU 有多少算力，接着开始追问 HBM 内存带宽够不够，现在越来越多工程师意识到：真正卡脖子的，可能是芯片之间的数据搬运。

以当前的大型语言模型训练为例，成千上万个计算节点需要频繁交换梯度、激活值和模型参数。铜缆在短距离内依然便宜，但当集群规模扩展到整个机架、整座数据中心时，距离、带宽密度和功耗都会把铜缆逼到极限。光互联的优势正是在这里体现：光纤可以在更远的距离、以更高的带宽、更低的能耗传输数据。Celestial AI 的 Photonic Fabric 试图把光互联进一步推向芯片内部，让光子通道直接连接处理器、内存和加速器，而不是停留在板级或机架级。

Marvell 在 2026 财年第二季度（截至 8 月 1 日）的业绩说明中给出了一组数字：当季营收 27 亿美元，同比增长 37%；数据中心业务同比增长 46%，占公司总营收的 79%。公司还把 2027 财年和 2028 财年的收入指引分别上调至约 120 亿美元和 180 亿美元。CEO Matt Murphy 在新闻稿中表示，连接能力正成为 AI 和云数据中心架构中「最苛刻的需求」之一。

55 亿美元买了什么

Celestial AI 的技术路线可以概括为「把光带进芯片封装」。传统可插拔光模块主要负责机架之间或服务器之间的连接，而 Photonic Fabric 想做的是芯片与芯片之间、甚至芯片内部的高速光通道。这意味着未来一块 AI 加速器板卡上，GPU/ASIC、HBM 内存、网络接口和存储控制器可以通过光链路直接通信，绕开部分电互连的带宽和功耗瓶颈。

Marvell 在这笔收购之外，近一年还连续出手补齐互联版图：收购 XConn Technologies 强化 PCIe/CXL 交换能力，收购 Polariton 增强光电调制器技术。加上自有的高速 SerDes、数据中心网络芯片、存储控制器和内存接口产品线，Marvell 试图覆盖从 scale-out（跨机架网络）到 scale-up（机架内互联）再到芯片级光互连的完整链条。

更值得关注的是客户绑定。2026 年 8 月，Marvell 与谷歌达成了一份规模更大的合作协议：Marvell 将向谷歌授予最高约 5897 万股普通股的认股权证，行权价 206.58 美元，其中业绩解锁部分与谷歌定制 ASIC 订单收入挂钩。根据 OFweek 等国内科技媒体援引的协议细节，这批订单涵盖 AI 推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器和近存计算芯片。这笔交易让 Marvell 深度绑定了谷歌的 AI 基础设施供应链。

不是替代 GPU，而是让算力连得更顺

Marvell 的策略并不是去和英伟达正面竞争 GPU。它的逻辑是：无论云端使用 GPU 还是自研 ASIC，数据搬运、光连接、存储访问都是绕不开的工程问题。当 AI 集群的规模继续膨胀，连接芯片在整机成本中的占比会越来越高。

目前数据中心光互联市场正处于 800G 放量、1.6T 快速导入的过渡期；再往远看，scale-up 光学互连、CPO（共封装光学）和芯片级光 I/O 是下一轮技术竞争的焦点。Marvell 预计 Celestial AI 最早在 2028 财年下半年开始贡献收入，到 2029 财年第四季度年化收入有望达到 10 亿美元。

风险与挑战

这笔豪赌并非没有风险。CPO 和芯片级光互联仍处在早期工程验证阶段，良率、封装成本、热管理和标准化都是尚未完全解决的问题。Marvell 的 2028 财年指引中已经计入了部分谷歌合作收入，但更大幅度的增量可能要等到 2029 财年以后。Celestial AI 带来的非 GAAP 年度运营支出增加约 5000 万美元，也要求后续收入快速爬坡才能摊薄。

此外，英伟达也在光互联领域积极布局。2025 年 6 月前后，英伟达先后向 Lumentum、Coherent 和 Marvell 各投资约 20 亿美元，三家合计约 60 亿美元，意在锁定 AI 数据中心的光供应链。博通、联发科、Astera Labs 等公司同样在争夺这块市场。

结论

Marvell 用 55 亿美元买下 Celestial AI，不是为了赌某一款明星芯片，而是在赌一个产业判断：AI 数据中心的瓶颈，正从「算得更快」转向「搬得更顺」。光互联、CPO 和芯片级光子通道，可能会成为下一阶段 AI 基础设施中价值量最大的环节之一。如果 Photonic Fabric 能在未来几年实现规模化商用，这笔收购将为 Marvell 打开一个比传统网络芯片大得多的新市场。