文/Bei Shi，Aeluma公司首席科学家

图1：Aeluma 公司的 300mm Ⅲ-Ⅴ族化合物在硅上的沉积（左图）以及在 300mm硅光子学上的选择性区域异质外延（右图）。（图片来源：Aeluma 公司）

人工智能（AI）和高性能计算（HPC）应用的快速发展，正推动着AI基础设施对高带宽、低延迟且节能的光互连前所未有的需求。

这些应用需要越来越具有可扩展性且成本效益高的光子解决方案用于数据传输，因此硅光子学已经成为收发器和其他光互连功能的关键技术。包括 Tower Jazz、格罗方德（Global Foundries）、英特尔、台积电（TSMC）、三星和意法半导体（STMicroelectronics）在内的主要半导体代工厂，都在不断完善硅光子学技术并进行市场化推广，这也证实了这项技术作为下一代通信和计算系统的支柱的重要性。

激光集成的挑战

尽管硅光子学取得了巨大进展，但是一个长期存在的挑战是：高性能激光器和光学增益的集成。一些链路架构采用单独封装并通过光纤耦合到硅光子学的“远程激光器”或许就已经足够了；但是当需要将功耗和占用空间降至最低、并最大化性能时，片上光学增益就显得极为有益了。

在追求集成光学增益的过程中，有些商用平台利用完全制造好的激光器或增益芯片的倒装芯片键合技术；而另一些平台则依赖于晶圆或小芯片的键合，然后再进行制造。这些方法都会增加复杂性和成本，并且在可扩展性和可实现的增益密度（每个芯片上的增益元件数量）方面存在限制。

一个更为精妙的解决方案是在硅上直接外延生长激光材料，从而能将光学增益集成到硅光子学的前端制造工艺中。金属有机化学气相沉积（MOCVD）正成为这种方法的领先技术，因为它提供了可扩展性和选择性区域生长能力 —— 即能够在其他组件之间的图案化结构内，选择性沉积材料的能力。这种沉积可以采用与“在硅光子学中为集成光电二极管选择性沉积锗”类似的方式进行。

MOCVD Vs. MBE：工艺集成和可扩展性

从历史上看，分子束外延（MBE）曾用于合成 Ⅲ-Ⅴ族化合物半导体材料，用于研发以及小批量生产。MBE 的低产量和高运营成本，是大规模制造的主要障碍。相比之下，MOCVD 已经成为发光二极管（LED）、高电子迁移率晶体管（HEMT）和垂直腔面发射激光器（VCSEL）等技术大规模制造的行业标准。除了可扩展性之外，MOCVD 还提供了能够实现工艺集成的选择性区域生长，这一特性对于硅光子学而言可能具有重要价值。

量子点：硅光子学的理想增益介质

对于片上光学增益而言，量子点（QD）比传统的量子阱具有很多显著优势。量子点激光器表现出更低的阈值电流、更低的温度敏感性以及更低的线宽增强因子。最后一个特性使得量子点激光器特别适合用于窄线宽激光和光梳源应用。

量子点与硅光子学集成的另一个好处是，量子点光学增益介质对光的背反射没有那么敏感，因此无需使用光隔离器。量子点对材料缺陷的耐受性也更强，因为载流子迁移长度短了一个数量级以上，并且离散的量子点分布提供了缺陷捕获能力。

MOCVD 量子点激光器：制造上的突破

虽然传统上使用 MBE 来制造量子点激光器，但是MOCVD 因其可扩展性和工艺集成性而更受青睐。美国半导体公司 Aeluma正通过选择性区域生长方法，在常用于硅光子学的 200mm和 300mm衬底上，利用 MOCVD 合成高质量的量子点。这种选择性区域 MOCVD 生长方法，避免了与晶圆和小芯片键合相关的挑战，并为与前端工艺兼容的光学增益集成提供了一种更直接的解决方案。这种单片集成方法还为设计新型激光腔提供了极大的灵活性，并且有助于实现超高 的增益集成密度。

满足下一代计算的需求

MOCVD 生长量子点激光器的可扩展性，或许能够满足AI和高性能计算应用对高带宽、低延迟且节能的光互连不断增长的需求。现代AI工作负载需要在数据中心内部和数据中心之间进行大量数据传输，这超出了传统电子互连的能力极限。集成了量子点光学增益的硅光子学，为扩展光互连技术以适配下一代系统提供了一条新途径。