Sau GPU là cuộc đua ánh sáng: Data center AI muốn thay hàng loạt laser bằng một con chip photonic

AI data center đang đẩy mạng kết nối từ đồng sang quang học. DWDM, silicon photonics và co-packaged optics có thể biến cụm laser rời thành chip quang tích hợp, giảm điện năng và tăng băng thông giữa hàng nghìn GPU.

Tháng 8 21, 2026

Sau GPU là cuộc đua ánh sáng: Data center AI muốn thay hàng loạt laser bằng một con chip photonic

Trong vài năm đầu của làn sóng AI tạo sinh, câu hỏi lớn nhất của hạ tầng là: ai có đủ GPU? Đến năm 2026, câu hỏi đó vẫn quan trọng, nhưng một nút thắt khác đang nổi lên ngay bên cạnh bộ xử lý: làm thế nào di chuyển khối lượng dữ liệu khổng lồ giữa GPU, switch và các rack mà không đốt quá nhiều điện cho chính việc truyền dữ liệu.

Ở quy mô vài chục nghìn hay hàng trăm nghìn accelerator, mạng không còn là phần phụ trợ. Một GPU cực nhanh nhưng phải chờ dữ liệu từ GPU khác vẫn là tài nguyên đắt đỏ bị bỏ phí. Vì vậy, cuộc đua AI đang mở thêm một mặt trận mới: đưa ánh sáng ngày càng sâu vào bên trong data center, từ các module quang cắm ngoài tới co-packaged optics (CPO), silicon photonics và các nguồn laser đa bước sóng tích hợp.

Một ví dụ đáng chú ý là LEAF Light của Scintil Photonics. Thay vì xây một nguồn quang bằng nhiều laser rời cho từng bước sóng, công ty muốn tích hợp nhiều kênh laser DWDM trên một chip photonic duy nhất. Tower Semiconductor và Scintil cho biết công nghệ này đã được xác nhận trên dây chuyền silicon photonics của Tower và đang hướng tới sản xuất quy mô lớn.

Nói ngắn gọn, sau GPU, HBM và advanced packaging, laser và photonics đang trở thành một phần của cuộc đua hạ tầng AI.

Vì sao AI bắt đầu đụng “bức tường kết nối”?

Huấn luyện một mô hình lớn không diễn ra trên một GPU đơn lẻ. Khối lượng tính toán được chia cho hàng nghìn accelerator, và các thiết bị này phải liên tục trao đổi gradient, activation, tham số hoặc dữ liệu trung gian.

Khi băng thông tăng, đường truyền điện bằng đồng gặp ba vấn đề cùng lúc: suy hao tín hiệu tăng theo khoảng cách và tần số, công suất dành cho SerDes và equalization lớn hơn, trong khi số lượng cáp và đường tín hiệu cần thiết tiếp tục phình ra.

Một bài tổng quan đăng trên Nature Electronics tháng 8/2026 mô tả điện trở, điện dung và méo phụ thuộc tần số đang ngày càng giới hạn băng thông, độ trễ và hiệu quả năng lượng của các kết nối điện trong hệ thống HPC và AI. Quang học hấp dẫn vì photon có thể truyền dữ liệu trên sợi với suy hao thấp hơn nhiều ở khoảng cách rack-to-rack và data-center-scale.

Điều này không có nghĩa đồng sẽ biến mất. Trong khoảng cách rất ngắn, copper vẫn rẻ và hiệu quả. Nhưng khi tốc độ mỗi lane, mật độ rack và quy mô cluster tăng, ranh giới nơi quang học trở nên hợp lý đang tiến ngày càng gần bộ xử lý.

Từ module quang cắm ngoài tới co-packaged optics

Kiến trúc quen thuộc của data center là switch ASIC nằm trên bo mạch, còn optical transceiver cắm ở mặt trước thiết bị. Dữ liệu phải đi bằng tín hiệu điện từ ASIC tới module quang, sau đó mới được chuyển thành ánh sáng.

Ở tốc độ rất cao, chính đoạn electrical I/O ngắn này cũng trở thành nguồn tiêu thụ điện đáng kể. CPO giải quyết bằng cách đưa optical engine vào cùng package hoặc sát switch ASIC hơn, rút ngắn đường điện và chuyển dữ liệu sang miền quang sớm hơn.

NVIDIA đang đưa cách tiếp cận này vào Spectrum-X Ethernet Photonics. Hãng cho biết các switch CPO của mình thay module quang cắm rời bằng silicon photonics đồng đóng gói với ASIC, và tuyên bố hiệu quả điện năng có thể tốt hơn 5 lần so với kiến trúc pluggable trong cấu hình mà hãng công bố. Spectrum-X Ethernet Photonics được giới thiệu với tổng băng thông lên tới 409,6 Tb/s.

Đến tháng 7/2026, TrendForce cho biết NVIDIA đã bắt đầu giao Spectrum-X CPO cho một số đối tác, trong khi Broadcom tiếp tục các lô hàng giới hạn của switch Bailly CPO 51,2T. Điều quan trọng ở đây không chỉ là một sản phẩm mới, mà là dấu hiệu CPO đang rời giai đoạn demo để bước vào quá trình sản xuất thực tế.

Nhưng CPO vẫn cần ánh sáng — và laser trở thành nút thắt

Silicon rất giỏi dẫn và điều chế ánh sáng, nhưng bản thân silicon là vật liệu không lý tưởng để phát laser hiệu quả. Vì vậy, nhiều nền tảng silicon photonics vẫn cần nguồn sáng làm từ vật liệu III-V như indium phosphide hoặc các cấu trúc laser tích hợp dị thể.

Khi một đường quang chỉ dùng một bước sóng, kiến trúc tương đối đơn giản. Nhưng nếu muốn tăng băng thông mà không tăng số lượng fiber tương ứng, hệ thống có thể dùng DWDM — Dense Wavelength Division Multiplexing: nhiều bước sóng ánh sáng khác nhau cùng truyền trên một sợi.

Vấn đề là mỗi bước sóng cần một nguồn quang có tần số chính xác, công suất ổn định và đủ tin cậy để chạy 24/7 trong data center. Nếu cách triển khai truyền thống cần nhiều laser rời, số lượng linh kiện, công đoạn căn chỉnh và đường cấp nguồn tăng nhanh theo số kênh.

Đó là lý do ý tưởng “một chip thay nhiều laser” trở nên hấp dẫn.

LEAF Light: nhiều laser DWDM trên một chip photonic

Tháng 2/2026, Tower Semiconductor và Scintil Photonics công bố LEAF Light, một nguồn laser DWDM tích hợp dị thể dành cho hạ tầng AI. Công nghệ SHIP của Scintil kết hợp nền silicon photonics của Tower với các nguồn laser chủ động được tích hợp trên cùng chip.

Đến OFC 2026, Scintil đưa ra bộ evaluation kit cho khách hàng. Công ty cho biết nền tảng có thể làm việc với cấu hình 8 hoặc 16 bước sóng và tích hợp cơ chế giám sát tần số, hiệu chỉnh bước sóng cũng như cân bằng công suất trên chip.

Điểm đáng chú ý không phải là một laser duy nhất phát ra mọi bước sóng. LEAF Light tích hợp nhiều kênh laser DWDM trên cùng một photonic die. Vì vậy, cách nói chính xác hơn là một chip có thể thay thế một cụm laser rời và các thành phần điều khiển liên quan, thay vì “một tia laser thay toàn bộ hệ thống”.

Scintil đặt mục tiêu giảm khoảng 50% điện năng so với CPO đơn bước sóng trong kiến trúc mà hãng hướng tới. Đây là mục tiêu do nhà sản xuất công bố, chưa nên được hiểu như một con số áp dụng cho mọi thiết kế data center.

Tại sao gom nhiều bước sóng lên một chip lại quan trọng?

Lợi ích đầu tiên là bandwidth density. Nếu một fiber mang nhiều bước sóng, tổng dữ liệu trên mỗi sợi tăng mà không phải nhân số lượng cáp quang theo cùng tỷ lệ.

Lợi ích thứ hai là packaging. Một cụm laser rời cần căn chỉnh quang học, cấp nguồn, theo dõi nhiệt độ và kiểm tra từng thành phần. Tích hợp nhiều chức năng lên một die có thể giảm số linh kiện và mở đường cho kiểm thử ở cấp wafer.

Lợi ích thứ ba là điều khiển. DWDM cần bước sóng nằm đúng “kênh” của mình. Nhiệt độ, lão hóa và ứng suất package đều có thể làm tần số trôi. Việc đưa sensing và feedback lên chip cho phép nguồn sáng tự theo dõi và hiệu chỉnh thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào mạch rời bên ngoài.

Cuối cùng là điện năng. Ở AI cluster, tiết kiệm vài watt trên một link có thể trở thành con số rất lớn khi nhân lên hàng chục nghìn hoặc hàng trăm nghìn kết nối.

Một fiber có thể chở nhiều “màu” dữ liệu cùng lúc

Cách dễ hình dung DWDM là coi mỗi bước sóng như một làn đường riêng trên cùng một sợi quang. Thay vì gửi một luồng dữ liệu rồi tăng tốc mãi trên một kênh, hệ thống tạo nhiều “màu” ánh sáng và truyền song song.

Nếu mỗi bước sóng mang hàng trăm gigabit mỗi giây, 8 hoặc 16 bước sóng có thể đưa tổng thông lượng của một fiber lên mức nhiều terabit mỗi giây mà không cần tăng số fiber tương ứng.

Điều này đặc biệt phù hợp với AI scale-up networking, nơi rất nhiều accelerator cần hoạt động gần như một máy tính duy nhất. Mục tiêu không chỉ là throughput trung bình cao, mà còn là độ trễ thấp và ít biến động để GPU không phải chờ nhau.

Không chỉ Scintil: Intel đã tích hợp hàng chục triệu laser lên silicon photonics

Cuộc đua tích hợp nguồn sáng không bắt đầu từ năm 2026. Intel cho biết nền tảng silicon photonics của hãng đã xuất xưởng hơn 8 triệu photonic integrated circuit với hơn 32 triệu laser tích hợp trên chip từ năm 2016, chủ yếu trong các module quang data center.

Intel cũng đang phát triển Optical Compute Interconnect chiplet với DWDM laser và optical amplifier tích hợp, hướng tới đóng gói cùng CPU, GPU, IPU hoặc SoC. Chiplet thế hệ đầu được hãng công bố hỗ trợ 4 Tb/s hai chiều và không cần nguồn laser ngoài.

Hai hướng tiếp cận có thể khác nhau về thiết kế và chuỗi cung ứng, nhưng cùng phản ánh một xu hướng: nguồn sáng đang được kéo từ linh kiện quang rời thành một phần của semiconductor package.

Microcomb là một hướng khác: một laser bơm, rất nhiều bước sóng

Bên cạnh các mảng laser tích hợp, ngành photonics còn theo đuổi microcomb. Một microresonator phi tuyến có thể biến ánh sáng từ một laser bơm thành một “lược tần số” gồm nhiều bước sóng cách đều nhau.

Về nguyên lý, đây còn gần hơn với hình ảnh “một nguồn sáng tạo ra hàng chục kênh”. Nếu microcomb đạt được độ ổn định, công suất, chi phí và độ tin cậy cần thiết cho hyperscale, nó có thể giảm mạnh số lượng laser riêng biệt trong hệ thống DWDM.

Tuy nhiên, microcomb và mảng laser tích hợp không phải cùng một công nghệ. Một bên tạo nhiều wavelength từ hiệu ứng phi tuyến của một nguồn bơm; bên kia tích hợp nhiều laser phát ở các bước sóng khác nhau. Cả hai đang cạnh tranh để giải cùng một bài toán: cung cấp rất nhiều “màu” ánh sáng với điện năng, kích thước và chi phí thấp hơn.

Cuộc đua photonics thực chất là cuộc đua packaging

Có một nghịch lý: dùng ánh sáng để giảm giới hạn của kết nối điện, nhưng để đưa ánh sáng vào package lại cần một quy trình đóng gói khó hơn.

Optical engine phải kết hợp laser, modulator, photodetector, waveguide, fiber coupling, driver và mạch điều khiển. Những thành phần này có vật liệu, hệ số giãn nở nhiệt và yêu cầu kiểm thử khác nhau.

TrendForce cho rằng ba nút thắt lớn của CPO hiện nằm ở yield của optical engine, năng lực silicon photonics và advanced packaging. CPO còn phải cạnh tranh trực tiếp với GPU và HPC chip cho một phần tài nguyên đóng gói 2.5D/3D.

Vì vậy, photonics không đơn giản là thay transistor bằng ánh sáng. Nó là bài toán đồng thiết kế giữa điện tử, quang học, vật liệu và packaging.

Nhiệt là kẻ thù đặc biệt khó chịu của laser

CPO đặt quang học gần ASIC để giảm đường điện. Nhưng switch ASIC công suất cao cũng là nguồn nhiệt lớn, trong khi bước sóng laser và đặc tính modulator nhạy với nhiệt độ.

Đây là một trade-off quan trọng: quang học càng gần silicon tính toán thì hiệu quả kết nối càng tốt, nhưng bài toán thermal isolation, cooling và reliability càng khó.

NVIDIA đã dùng liquid cooling cho một số switch photonics của mình. Scintil nhấn mạnh cơ chế feedback để theo dõi tần số và công suất theo thời gian. Các chi tiết tưởng như phụ trợ này thực tế quyết định liệu một công nghệ photonic có thể tồn tại nhiều năm trong data center hay chỉ hoạt động tốt trong phòng lab.

Serviceability: module cắm rời dễ thay, CPO thì không

Pluggable optics có một ưu điểm rất thực dụng: module hỏng có thể rút ra và thay mới. Khi optics được đưa vào package cùng switch ASIC, việc bảo trì trở nên phức tạp hơn.

Ngành đang tìm nhiều cách giải quyết, từ external laser source có thể thay thế độc lập, detachable fiber connector cho tới thiết kế optical engine có khả năng sàng lọc trước khi gắn vào package.

Đây là lý do CPO có thể không thay thế toàn bộ pluggable optics trong một bước. Hai kiến trúc có thể cùng tồn tại trong nhiều năm, với CPO xuất hiện trước ở những vị trí nơi bandwidth density và điện năng quan trọng hơn khả năng thay nóng từng module.

Điểm bùng nổ của photonics có thể đến từ AI scale-up

Optical networking đã tồn tại trong data center từ lâu. Điều mới là AI đang đẩy quang học vào khu vực trước đây phần lớn thuộc về copper: liên kết gần processor và mạng scale-up giữa accelerator.

Khi một rack chứa GPU ngày càng dày đặc, tổng băng thông cần để các chip hoạt động như một fabric thống nhất tăng nhanh hơn khả năng mở rộng của cáp điện truyền thống. Nếu phải thêm nhiều cáp copper hơn, hệ thống gặp vấn đề về reach, không gian, connector và điện năng.

DWDM CPO hứa hẹn tăng băng thông bằng cách dùng nhiều wavelength trên ít fiber hơn. Nếu chi phí và yield đạt yêu cầu, đây có thể là bước chuyển tương tự việc HBM trở thành thành phần gần như bắt buộc của accelerator AI cao cấp.

“Nút thắt sau GPU” có thể là chuỗi cung ứng ánh sáng

Trong chu kỳ AI 2023-2025, thị trường quen với các thuật ngữ như HBM, CoWoS, substrate và transformer. Photonics có thể trở thành lớp supply chain tiếp theo.

Một hệ CPO quy mô lớn cần wafer silicon photonics, nguồn laser III-V, fiber attach, connector chính xác cao, optical engine, test equipment và advanced packaging. Chỉ cần một trong các tầng này có yield thấp hoặc công suất hạn chế, tốc độ triển khai switch AI cũng bị ảnh hưởng.

TrendForce đã bắt đầu coi optical engine, silicon photonics và advanced packaging là các yếu tố có thể quyết định tốc độ mở rộng CPO. NVIDIA đồng thời đầu tư và ký cam kết cung ứng với các nhà sản xuất optics như Coherent, cho thấy nguồn sáng không còn là linh kiện ngoại vi trong chiến lược AI.

Data center tương lai có thể được thiết kế quanh “điện + ánh sáng”

Hạ tầng AI đang chịu hai áp lực vật lý trái chiều. Một mặt, accelerator cần lượng điện khổng lồ. Mặt khác, chính việc di chuyển dữ liệu giữa accelerator cũng tiêu tốn phần năng lượng ngày càng lớn.

Silicon photonics và CPO không làm GPU tiêu thụ ít điện trực tiếp. Chúng cố làm một việc khác: giảm chi phí năng lượng và độ trễ của việc đưa dữ liệu tới đúng GPU vào đúng lúc.

Nếu thành công, kiến trúc data center sẽ thay đổi theo hướng package compute, switch và optical I/O được thiết kế như một hệ thống thống nhất. Khi đó, lựa chọn nguồn laser, số wavelength và cách route fiber có thể quan trọng gần ngang với số lane SerDes hay dung lượng HBM.

Một chip photonic chưa thể “xóa sổ” laser rời ngay lập tức

Cần thận trọng với cách diễn đạt “một chip thay hàng loạt laser”. Công nghệ như LEAF Light tích hợp nhiều laser lên một chip, nhưng laser vật lý vẫn tồn tại bên trong die. Nó giảm số linh kiện rời và công đoạn assembly, chứ không loại bỏ nhu cầu tạo ánh sáng.

Hơn nữa, thiết kế tốt trên wafer chưa đồng nghĩa hệ thống đã thắng về tổng chi phí. Hyperscaler còn phải xét yield, lifetime, khả năng sửa chữa, temperature drift, fiber attachment, supply continuity và tiêu chuẩn hóa.

Đây là lý do năm 2026 nên được xem là giai đoạn photonics tiến từ thử nghiệm sang triển khai thương mại ban đầu, không phải thời điểm copper hay pluggable optics biến mất.

Cuộc đua AI đang chuyển từ transistor sang cách di chuyển dữ liệu

GPU vẫn là trung tâm của hạ tầng AI, nhưng hiệu năng hệ thống không còn được quyết định bởi FLOPS đơn lẻ. Nó phụ thuộc vào cả HBM, interconnect, switch, điện, cooling và giờ đây là optical I/O.

Trong bức tranh đó, DWDM laser tích hợp có một vai trò rất cụ thể: tạo nhiều kênh ánh sáng trên diện tích nhỏ hơn để một fiber mang nhiều dữ liệu hơn, đồng thời giảm số lượng linh kiện quang rời phải lắp ráp và kiểm soát.

Nếu CPO tiếp tục đi vào sản xuất và AI scale-up chuyển nhanh từ copper sang quang, thị trường có thể chứng kiến một cuộc đua mới không khác nhiều cuộc đua HBM vài năm trước: ai có laser tốt hơn, ai có silicon photonics yield cao hơn, ai đóng gói optical engine ổn định hơn và ai kiểm soát được chuỗi cung ứng.

Sau GPU, cuộc đua AI có thể ngày càng được đo bằng tốc độ của ánh sáng — và khả năng đóng gói ánh sáng thành một linh kiện sản xuất hàng loạt.